新能源高比例渗透下，电力系统如何应对源荷双侧波动带来的供需挑战，现货市场价格剧烈波动时，市场主体又该如何制定交易策略以规避风险？
这份《长周期现货市场交易策略实践》由清大科越发布，系统分析了新能源电力系统的供需背景、8省份现货市场运行情况、4个交易策略实践、9项交易技术探索，为市场参与者提供了全面参考。
一、8个省级市场运行呈现差异化特征
山西节点电价15分钟动态调整，2022-2024年峰谷价差从690元/MWh降至263元/MWh，中长期高签约率推动市场趋稳；
安徽因新能源出力，午谷皖北低价、皖南高价，晚高峰则相反，反映区域供需与电网阻塞互动；
湖北受电价偏低影响，售电侧中长期签约意愿弱，高峰电价常以下限价成交；山东网架阻塞小，日前实时价差稳定，新能源预测偏差影响小；
蒙西日前市场不结算，价格偏差显著，月内交易需对标现货与偏差回收价；河南受直流入豫约束，维持高开机水平，气象因素导致日前实时价差时段特征突出；
陕西、江苏等省份也形成各具特色的出清与价格传导机制。
二、交易策略聚焦四类主体实践
（1）火电企业通过“量价兼顾”优化收益，新能源大发时段零价保开机，价格波动期“搏日前/日内”套利，同时参与调频市场利用正/负偏差补偿双向盈利；
（2）新能源场站结合省调负荷、气象数据及其他主体申报，动态调整报价，应对新疆等市场的价差不确定性；
（3）售电侧在月内滚动交易窗口（工作日11:00-15:00），依据历史价差与气象相似日置信度，优化峰谷时段持仓；
（4）辅助服务参与者通过现货与调频、备用市场联合出清，如山西一次调频机制，刺激灵活性资源投资。
三、技术支撑涵盖9项关键技术
①长周期价格预测通过新能源出力重构与K值修正提升精度；
②中长期决策融合风险与收益概率分布支持灵活交易；
③日前优化结合随机森林与气象修正实现策略智能生成；
④省间价格预测利用气象相似度与随机森林捕捉跨省联动；
⑤调频价格预测采用机器学习算法提升辅助服务市场准确性；
⑥辅助自动交易实现挂摘牌建议与自动操作；
⑦负荷聚合控制通过虚拟电厂协同资源提升收益；
⑧策略生成技术依托机器学习闭环挖掘交易特征；
⑨气象与功率预测对比数值天气预报（物理模拟）与AI模型（数据映射），为新能源消纳提供精准支持。
