直到最近，欧洲的电价一直可以较为准确地预测。这是因为电力需求相对平稳，而且发电主要依赖大型燃煤、核能和天然气电厂。

如今，价格波动取代了电力价格的可预测性，给试图在欧洲电力市场中寻找机会的交易员带来了挑战与机遇。这种波动源自多种因素，包括极端天气、地缘政治事件以及需求和欧洲发电组合的急剧变化。

例如，2024 年可再生能源已占欧盟发电量的近一半，太阳能发电首次超过煤炭发电。随着更多千兆瓦的风电和光伏涌入电网，同时电动汽车、热泵和数据中心又推高了用电需求，电价将变得难以预测。

Energy Exemplar 与 Utility Dive 旗下 studioID 联合调研了来自欧盟和英国的 70 位电力市场专业人士，了解他们如何看待价格波动以及采用了哪些工具来应对。

关键结论是什么？尽管交易员正在部署多种价格预测工具—包括统计模型、人工智能（AI）和机器学习（ML）以及市场数据—但真正起决定作用的仍是基础模型，因为它能在当前混乱的市场混中提供所需的高精度。

统计模型为“过去”而生
受访的电力交易员对精准价格预测的重要性心知肚明。近半数（47%）将财务亏损列为预测失准的首要后果。这种损失可能表现为无效对冲、监管罚款或交易失误，形式多样且代价高昂。

尽管风险巨大，却只有 47% 的受访交易员认为自己使用的机器学习/人工智能及统计模型“非常”准确；仅 11% 认为它们“极其”准确。

欧洲电力交易员对模型准确性保持警惕并非杞人忧天。统计模型本质上依赖历史趋势来预测未来，在市场平稳时表现尚可。

然而，可再生能源的大量涌入、不断增长的电力需求以及异常天气频发意味着过去的情况难以预测未来。例如，去年“Dunkelflaute” 天气导致风光出力骤降，电价一度飙升至 1,000 欧元/兆瓦时以上；几个月后，又因可再生电力过剩、需求低迷，电价跌至负值。

基于历史数据构建的统计模型无力应对一连串前所未有的市场情境与价格。这一点欧洲交易员早已察觉：超过半数（53%）的受访者表示，一旦突发事件来袭，统计模型便会失灵。如今，意外事件已成为欧洲电力市场的常态，仅靠统计模型已无法满足需求。

基本面模型为当今的波动市场而设计
统计模型通过审视过去来推测未来；基本面模型则采用截然不同的思路。它们不再依赖历史趋势，而是基于以下要素实时构建价格预测：

• 实时供需
• 燃料与碳价
• 天气与可再生能源产量
• 发电厂的启动速率和停机情况
• 电网阻塞与“潮流耦合”

基本面模型能够生成反映当前和未来市场动态的价格预测，即便这些情况从未出现过。使用基本面模型的交易员在价格预测准确性上显著提高。事实上，73% 的受访者认为这类模型“非常”或“极其”有价值。

成本和复杂性障碍
交易员们深知基本面模型的价值。既然如此，为何使用者仍属少数呢？调研显示，构建和维护基本面模型所需的成本和时间是他们不愿采用的主要障碍。许多人也质疑：为提升准确性所付出的额外努力是否物有所值。

但这种想法存在漏洞。近半数（47%）的受访者已因预测失准蒙受财务损失不投资更精准的工具，已经让交易员付出了代价。

事实上，交易员无需自行搭建或维护基本面模型。Energy Exemplar 推出的PLEXOS® for Traders 解决方案，提供“拿来即用”或“按需定制”两种模式：交易员可以使用PLEXOS® Insights for Traders 获取即买即用的洞察报告，或者使用PLEXOS® Playbook for Traders 在预先构建的基本面模型中自定义假设和快速回测。

欧洲未来的电价几乎难以预测，日益复杂的系统只会带来更多波动与不确定性。交易员必须摈弃为“过去”设计的工具，转向能够反映当下市场现实并能预测未来价格走向的基本模型。

立即下载完整报告，深入了解交易员如何在今日的价格波动中游刃有余。

北京天演融智软件有限公司(科学软件网)自2006年以来，专注提供正版科研软件，可为中国的PLEXOS用户提供优质的软件销售和本地化服务。