自2025年6月起，新疆正式执行新的新能源上网电价政策，增量项目通过市场竞价形成电价，电价运行由“政策主导”加速转向“市场定价”，标志着新疆电力市场化改革进程又迈出了坚实一步。日前电价作为电力市场中最核心的价格信号，综合反映了电力供需关系、电源结构变化以及市场主体行为特征。对其开展阶段性分析，有助于识别市场运行状态及潜在变化趋势。
本文基于2025年12月至2026年2月的实际交易数据，对新疆电价波动特征进行系统分析。重点刻画不同交易阶段下的供需变化过程，进而揭示供需关系在电价形成中的主导作用，以及其对价格运行区间与波动特征的决定机制。
本文结合相关统计指标对新疆日前电价进行了量化分析，具体数据与指标展示如下表。
表1 2025年12月至2026年2月新疆日前电价统计特征
从整体价格水平来看，2025年12月至2026年1月期间，新疆日前电价整体处于中高价区间。其中，12月市场均价约为294元/MWh，中位数约230元/MWh；进入1月后价格进一步上行，均值约提升至314元/MWh，中位数约达到320元/MWh，表明大部分交易时段电价维持在较高水平。进入2026年2月后，市场价格结构发生明显变化。日前电价均值约下降至186元/MWh，中位数约降至46元/MWh，说明超过一半时段电价已接近市场低价区间，整体进入低价运行阶段。
从价格分布来看，这一变化同样显著。1月市场中，25%分位数约45元/MWh，中位数约为320元/MWh，75%分位数超过520元/MWh，价格整体分布在中高区间；而2月25%分位数约40元/MWh，中位数约46元/MWh，表明大量电价集中于低位区间。尽管整体价格下行，但高价时段仍然存在，三个月内最高电价仍约维持在680–745元/MWh区间，体现出低价集中与局部高价并存的结构特征。
从波动性来看，12月和1月市场相对稳定，变异系数（CV）分别约为0.77和0.76；而2月在均价下降背景下，CV上升至1.19，表明市场相对波动程度显著增强，不确定性明显提高。
综合来看，近三个月新疆日前电价呈现出“价格中枢下移 + 波动增强”的阶段性特征，市场由此前中高价相对稳定状态，逐步转向低价运行且波动加剧的结构。
在此基础上，仅依赖月度统计指标已难以充分刻画电价特征，后续将结合96点电价数据，对其日前价格结构进行进一步分析。
从整体曲线形态来看，12月、1月及2月的日前电价均呈现出较为稳定的结构，即夜间价格相对较高，中午时段出现明显低谷，而在傍晚时段再次回升。
从具体时段来看，0:00至7:00期间电价整体处于较高水平。例如1月夜间电价均值普遍维持在415–460元/MWh 区间，12月夜间价格则主要分布在340–410元/MWh左右。相比之下，2月夜间电价整体有所下降，但仍保持在220–290元/MWh的区间。
进入上午后，电价逐步下降，并在11:00至15:00形成全天低谷。三个月中午电价均接近市场下限，其中12月约45–50元/MWh，1月约40–42元/MWh，2月基本稳定在40元/MWh附近。
在下午时段，电价开始逐渐回升，并在18:00之后进入明显的高价区间。例如12月18:00电价均值约459元/MWh，1月晚间部分时段电价达到440–480元/MWh，而2月晚间电价虽整体低于前两个月，但仍回升至270–290元/MWh左右。
整体来看，新疆日前电价在日内呈现出较为明显的“夜间较高—中午低谷—晚间回升”的结构特征。同时，从不同时间段的价格波动情况来看，中午低价时段价格波动明显较小，而夜间及晚间高价时段价格波动相对较大，表明市场价格在不同时间段存在明显差异。
上述价格分层结构本质上是供需关系在时间维度上的直接映射。基于这一特征，下一部分将从供需视角出发，对电价形成机制进行系统性分析。
对于电力市场而言，市场电价与系统供需关系之间存在稳定且明确的对应关系：当系统供给相对充裕时，电价主要集中在低价区间；而在供需偏紧的情况下，电价则显著向中高价区间分布。这一特征体现了典型的“供需驱动”定价机制，供需松紧程度是决定电价水平的核心因素。
新疆电力市场同样遵循上述规律。然而，新疆系统供需松紧程度具体由哪些因素主导，其形成机制如何，仍需进一步分析。下文将从影响供需平衡的关键因素入手，对新疆电力系统的供需决定机制进行系统分析。
散点图分析表明，在新疆电力系统中，各类供需因素与市场电价之间均存在一定程度的关联关系。但由于新疆地区光照资源丰富，推动新能源装机规模持续扩张，在电源结构中形成较高占比，使得新能源出力成为影响新疆电力系统供需平衡的关键变量。在此背景下，供给侧波动在很大程度上由新能源出力所主导。
具体来看，当新能源出力较高时，系统总供给显著增加，供需关系趋于宽松，电价运行于低位区间；而当新能源出力下降时，系统供给相应收缩，供需关系转向偏紧，电价随之上行。
从日前供需均值图来看（以新能源与省内负荷为例），这一结论同样得到验证：中午时段通常对应光伏出力高峰，系统供给显著增加，系统调节压力减轻，电价集中于低价区间；而在傍晚及夜间时段，随着新能源出力逐步回落，叠加负荷上升，系统供需关系趋紧，电价随之进入高价区间。
基于上述分析可以看出，电价变化的本质在于对供需关系的前瞻性反映。对于市场参与者而言，这意味着电价走势在很大程度上取决于未来供需结构的变化。如果能够提前识别新能源出力、系统负荷等供需因素的变化趋势，就可以更好地把握市场节奏，从而为交易策略制定提供重要参考。
在实际场景中，供需预测面临系统性挑战：新能源出力受气象驱动，具有高度随机性与波动性，使供给侧不确定性显著增强；负荷侧则受气温、宏观经济活动及用户行为等多重因素影响，呈现出强非线性与显著时变特征；与此同时，供需两侧之间存在复杂的动态耦合关系，使系统整体表现出明显的非平稳性。这种“高波动 + 强非线性 + 强耦合”的特征，使传统建模方法难以有效刻画。
针对上述问题，我司构建了以“多源数据驱动 + 深度时序建模 + 集成学习增强”为核心的供需预测技术体系，从数据、模型与算法三个层面实现全面突破。
在数据与特征层面，体系融合多源异构数据，构建全景化供需刻画能力：引入高精度气象数据（辐照度、温度、云量等），从源头建模新能源出力波动机理，将不确定性转化为可量化的外生驱动；同时引入多尺度时间特征（小时、节假日等），刻画电力系统运行的周期性规律；在负荷侧，通过历史负荷及多阶滞后特征建模其惯性与演化趋势；进一步构造供需差值及多维交互特征，直接表征供需平衡状态及其动态变化过程。在此基础上，结合自动化特征评估机制，实现高价值特征的智能筛选与优化配置，在保证信息完备性的同时显著提升模型效率与泛化能力。
在模型层面，体系以 Transformer 架构为核心底座，融合自研时序建模方法，构建面向复杂供需系统的深层表征学习能力。通过对长时间依赖关系的全局建模与高维非线性特征的深度挖掘，实现对新能源出力随机波动与负荷动态演化过程的统一刻画，从而在高波动、强非线性场景下依然保持稳定且高精度的预测能力，显著提升对复杂供需关系的建模上限。
在算法融合层面，体系引入基于 Stacking 的多层级集成学习框架，构建跨模型范式的协同决策机制。通过对深度学习模型与传统机器学习模型进行结构化融合，在不同建模视角之间实现信息互补与误差对冲；同时结合自适应权重分配策略，对预测结果进行动态优化，有效突破单一模型的能力边界，使整体预测在精度、稳定性与鲁棒性等多个维度实现系统性提升。
基于上述技术体系，我司实现了对电力系统供需关系的精细化建模与前瞻性预测能力，能够融合电网运行数据、新能源及气象信息等多维数据，对关键驱动因素进行精准识别与动态跟踪，从而对供需变化提供高可靠、高精度的预测。
在上述模型体系支撑下，我司已实现供需预测能力的工程化落地，形成覆盖数据接入、模型计算、结果输出及聆风平台展示的完整应用闭环，并在实际业务场景中稳定运行。
当前系统已具备多时间尺度的供需预测能力，覆盖日前D+1～D+5日预测更新场景，并支持小时级及更细粒度的精细化建模，能够全面满足不同交易阶段的预测需求。
在实际运行过程中，模型在新能源出力与负荷预测任务中均表现出较高精度，能够稳定刻画出力波动区间及负荷峰谷变化特征，并在供需偏紧与宽松等不同市场状态下保持一致性表现，整体具备较强的稳定性与抗扰动能力。
针对电力市场中的典型关键场景，模型已形成针对性的刻画能力，能够有效识别新能源大幅波动、负荷突变以及极端天气影响下的供需变化特征，并对供需紧平衡状态进行提前预判，为系统运行分析与市场研判提供重要支撑。
依托高精度供需预测结果，模型已实现对电价走势的有效支撑能力，不仅显著提升电价预测的前瞻性与稳定性，同时强化对价格波动区间的刻画能力，为交易策略制定提供可靠的量化依据，推动分析能力向决策支撑能力转化。
当前供需预测体系已具备良好的工程化能力与扩展性，支持多区域、多业务场景的快速迁移与部署，同时模型与特征体系可持续迭代优化，并能够灵活对接多源数据与业务系统，具备面向未来电力市场演进的长期支撑能力。
2026年的电力市场，不再青睐“经验主义”，而是奖励“数据主义”。供需预测，正是这场数据革命的核心引擎。它让市场的参与者在全国统一大市场的浪潮中，不再是随波逐流的被动者，而是能够精准预判趋势、主动驾驭机遇的领航者。
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