1.什么是电力市场化改革？

电力市场化改革是指将传统由政府垄断经营、集中规划管理的电力行业，引入市场机制，通过竞争和市场化手段来优化电力资源配置的过程。其目标是打破电力行业的垄断，建立以市场为导向的电力交易机制，让供需双方能够通过市场交易自主定价，提升行业效率和服务质量。

电力市场化改革的核心在于：

分离垄断与竞争业务：将自然垄断业务（输配电）与可竞争业务（发电和售电）分开。

建立电力交易市场：通过电力现货市场、中长期交易市场等机制实现电力资源的高效交易。

开放市场准入：允许社会资本参与发电、售电等业务，推动多元化竞争。

价格市场化：逐步放开电价管制，实现电力价格由市场供需决定。

2.为什么要开展电力市场化改革？

提升资源配置效率：在传统模式下，电力资源分配主要依赖行政指令，可能导致资源配置效率低下、投资过剩或不足。通过市场化改革，发电企业和售电公司可以通过价格信号优化资源配置，实现发电和用电的高效匹配。

激发市场竞争活力：市场化改革能够引入多元化主体，打破传统电力企业的垄断地位，形成竞争机制，从而推动技术进步、服务创新以及成本降低。

实现价格信号的有效传递：通过市场化手段形成的电力价格可以更准确反映供需关系和电力资源的边际成本，为用户和企业提供优化用能决策的参考。

推动能源 转型：市场化改革有助于更好地整合新能源资源（如风电、光伏等），提升新能源消纳水平，助力实现“双碳”目标。

增强用户自主选择权：传统模式下，用户只能接受统一的电价和服务，市场化改革后，用户可以自由选择售电公司和电价模式，获得更灵活的用电方案。

3.我国电力市场化改革历程

计划管理：20世纪80年代之前，我国电力工业一直实行垂直一体化的计划管理体制。20世纪80年代至21世纪初，我国电力体制改革先后经历了集资办电、政企分开和公司化改革等不同阶段，每一阶段的改革，既为电力现货市场的建设奠定了基础，也成为市场建设的重要推动力，在尚未实现厂网分开的历史条件下，对省电力现货市场进行了初步的摸索。

初步探索：以国务院5号文的发布为重要标志，我国开始实施以“厂网分开、竞价上网、打破垄断、引入竞争”为主要内容的电力体制改革，从根本上破除了电力市场建设的体制障碍，区域电力现货市场探索应运而生。

全面提速：2015年中发9号文的发布实施，拉开了我国新一轮电力体制改革的帷幕，我国电力市场建设进入了实质性发展阶段，电力现货市场建设全面提速，省间电力现货市场和一批批省电力现货市场试点工作相继召开，并取得了丰硕的成果。

加速推进：2021年《关于加快建设全国统一电力市场体系的指导意见》《关于进一步深化燃煤上网电价市场化改革的通知》等一系列政策的发布，标志着我国电力市场已迈入加速推进阶段。

4.售电公司在电力市场化改革扮演的角色

市场的交易主体

售电公司作为电力市场中的重要参与者，直接参与电力交易，通过中长期合同市场或现货市场从发电企业采购电力，再将电力销售给终端用户。

Ø采购角色：根据市场价格波动，优化电力采购成本，选择最优的发电企业或交易平台。

Ø销售角色：为用户提供电力，并与用户签订电力购销协议。

服务的提供者

售电公司不仅售卖电力，还为用户提供一系列用电增值服务，包括：

Ø定制化电价方案：根据用户用电习惯和需求，设计灵活的电价套餐（如峰谷分时电价）。

Ø需求侧管理：通过用能数据分析，帮助用户优化用电方式，提高能源使用效率。

Ø绿色电力服务：帮助用户购买可再生能源电力，满足企业绿色转型需求。

Ø综合能源服务：提供涵盖储能、分布式能源、虚拟电厂等的多元化解决方案。

竞争的推动者

售电市场的开放引入了多元化的售电公司，打破了传统电网企业在售电环节的垄断，促使市场竞争更加充分。一方面售电公司之间的竞争能够促使服务创新，提升客户体验；另一方面，用户选择权的增加促使市场形成优胜劣汰的机制，从而提高行业整体效率。

能源转型的助推器

售电公司在能源转型中扮演重要角色，推动绿色电力和分布式能源的发展：

Ø推广新能源消纳：帮助用户采购绿色电力，支持风电、光伏等可再生能源发电。

Ø促进虚拟电厂发展：聚合分布式能源和用户负荷，提供灵活性服务，助力电力系统的平衡与稳定。

Ø构建能源互联网：通过数字化技术整合用电数据，支持智能电网和能源互联网的发展。

市场风险的管理者

在市场化环境中，电力价格波动带来了更大的风险。售电公司需要为自身和用户管理这些风险：

Ø价格风险管理：通过中长期交易合同、现货市场价格对冲等方式，降低市场价格波动的影响。

Ø用电负荷管理：优化用户的用电负荷，规避因用电波动带来的不必要成本。

5.我们的核心优势

昊云易电的核心优势在于构建了以量化交易为核心的成本控制技术体系，覆盖数据层、模型层和策略层，形成多维度、一体化的支持框架。

策略层：通过模型支持形成现货市场交易策略、中长期市场交易策略和辅助服务市场交易策略，帮助公司在复杂的电力市场中实现最优决策。

模型层：针对市场价格和用户负荷预测以及风险管理，基于多样化算法构建精准预测和优化模型。对于数据较小的负荷数据，通过时间序列模型，用于捕捉历史数据中的季节性和趋势性；对于数据复杂、非线性显著的数据，通过机器学习模型构建天气、负荷、政策等多变量输入场景。对于更高频的市场数据，通过深度学习模型针对非线性的价格波动进行建模。风险管理方面，针对价格风险、负荷风险和操作风险管理，采用蒙特卡洛模拟及故障树分析（FTA）等技术手段进行评估和优化。

数据层：通过整合市场数据、负荷数据、气象数据、政策规则和储能数据，为模型提供多源数据支撑。例如，市场数据涵盖电力市场价格、分区域电价等，负荷数据包括用户负载信息和区域用电负荷曲线，而气象数据涉及温度、湿度、风速、光照等影响因素。