深度拆解火电企业报价行为

在新能源装机占比持续攀升的市场格局下，火电作为保障电力系统可靠供电的“压舱石”，其重要作用愈发凸显。火电企业的报价行为在一定程度上影响了电力现货市场的出清价格走势。本文基于甘肃电力市场的实际运行数据，系统剖析火电机组报价行为的主要影响因素，并进一步探讨如何基于上述因素研判电价走势。

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甘肃电力市场的电源格局

2025年，甘肃电力市场呈现出鲜明的电源结构特征：风电、光伏装机占比均超过30%，新能源合计占比高达64%；火电为第二大电源，占比28%；水电占比近为8%。这一“新能源高占比、火电为支撑”的格局，决定了火电在市场中具有特殊地位。

图1 | 2025年甘肃各类型电源装机容量分布

在新能源出力具有天然波动性的背景下，火电承担着平抑波动、保障供电稳定的核心职责，正是这一特性使其成为现货市场定价的主导力量。从报价逻辑来看，新能源发电边际成本近乎为零，通常申报地板价以确保优先出清；而火电需覆盖煤炭、运维等刚性成本，其报价意愿与抬价空间成为影响现货价格的关键变量。数据显示，2024年至2025年，甘肃电力现货市场日前统一结算点电价的月均值在151.87元/兆瓦时至352.75元/兆瓦时之间波动，背后正是火电报价行为的持续调整。

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火电报价行为的量化表述

火电报价影响现货价格的实际例证

竞价空间与现货价格呈正相关关系，即竞价空间越大，现货价格通常会相应走高。然而，火电企业的报价行为是改变这一相关性、影响现货价格走势的关键扰动因素。为探究火电报价对现货价格的实际影响，本文选取2024年9-10月和2025年9-10月两个时段，对竞价空间、现货均价及报价曲线展开深入分析。

图2 | 2024年9-10月与2025年9-10月日前竞价空间

从同期对比来看，2024年与2025年各自9-10月的竞价空间水平相近，按市场常规走势，现货均价应无明显差异，但实际二者的现货均价却出现显著波动，其重要原因之一即在于火电企业报价行为的不同。从跨年度对比来看，2025年9-10月的竞价空间整体高于2024年同期，依照竞价空间与现货价格的正相关规律，2025年同期现货均价本应更高，然而实际结果却相反，2025年9-10月现货均价更低：其中2024年9月现货均价225.45元/兆瓦时、10月现货均价294.25元/兆瓦时，2025年9月降至200.35元/兆瓦时、10月进一步跌至191.07元/兆瓦时。

图3 | 2024年9-10月与2025年9-10月日前现货均价

由此可见，火电报价行为是影响现货价格走势的关键变量。为深入解析其作用机制，需对火电报价行为进行精准量化分析。

量化火电报价的两大核心指标

通过拟合报价曲线（SpotPrice = k×BiddingSpace+b +e），可以将火电报价拆解为抬价意愿和抬价力度两个维度。其中，k（报价曲线斜率）代表抬价意愿，k值越大，代表在单位竞价空间下，现货价格的上涨幅度越高，火电企业的抬价动力越强；b（报价曲线截距）代表抬价力度，b值越大，代表当竞价空间为0时的基础报价越高，报价曲线整体位置越靠上，火电企业的抬价力度越大。

图4 | 不同类型的报价曲线

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火电报价行为的实证分析

抬价意愿k和抬价力度b捕捉了火电报价的特征，这两个指标也是后续分析的抓手——通过识别影响k值与b值的关键因素，进一步支撑电力现货价格的走势预判。本文以此为基础，先通过相关性分析筛选出与两大指标高度关联的变量，再借助多元回归分析量化各因素的影响强度，最终构建起完整的火电报价行为分析模型。

变量选取

为系统性分析火电抬价意愿与抬价力度的影响因素，本文围绕交易策略特征、成本收益特征、市场结构特征、供需约束特征四大维度，选取了火电持仓比例、火电报价集中度、全国及甘肃煤价水平、多家头部发电企业装机集中度、新能源供电占比、省间通道利用率等多个解释变量，并将抬价意愿k、抬价力度b作为被解释变量。各具体变量的选取原则与量化说明如下图所示。

图5 | 火电企业报价模型的被解释变量

图6 | 火电企业报价模型的解释变量

相关性分析下的关键变量

基于上述变量体系，本文通过相关性分析（相关系数r取值范围，|r|≥0.5为强相关），筛选出影响火电报价的核心变量。

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抬价意愿k的强相关因素

从抬价意愿来看，其与火电利用小时数（r = 0.69）、甘宁通道正向利用率（r = 0.57）、甘宁通道负向利用率（r = 0.57）高度正相关，与新能源利用小时数（r = -0.63）、新能源供电占比（r = -0.57）高度负相关。这表明：火电利用小时数高，意味着发电任务饱和、成本回收压力大，企业自然有更强的抬价意愿；而甘宁通道利用率高，代表甘肃—宁夏省间电力流动趋紧，省内火电的议价权提升，也会推动抬价意愿上升。反之，新能源出力越足，火电的发电空间被挤压，抬价的动力就会随之减弱。

图7 | 抬价意愿k与相关性最强的前10个变量的相关矩阵

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抬价力度b的强相关因素

从抬价力度来看，其与新能源供电占比高度正相关（r = 0.53），与省间中长期持仓比例（r = -0.52）、火电利用小时数（r = -0.57）高度负相关。这说明：新能源占比越高，火电发电量越少，固定成本分摊的压力越大，企业会通过提高抬价力度来弥补收益；而如果火电企业在省间中长期交易中已锁定部分收益，对现货市场的收益依赖度降低，现货报价的抬价力度自然会减弱。

图8 | 抬价力度b与相关性最强的前10个变量的相关矩阵

多元回归分析下的显著变量

在相关性分析的基础上，本文进一步通过多元线性回归分析量化了各因素的实际影响强度，回归结果以P < 0.05为统计显著判定标准，以此明确各变量影响的真实性与有效性，且本文所构建的模型均通过稳健性检验，分析结果具备参考性。

抬价意愿k的显著影响因素

针对抬价意愿的模型能解释其70.2%的变异，其中三个因素影响显著且均通过统计检验：

火电利用小时数（TPUH）呈正向影响，回归系数为3.689e-05，即每增加1个单位的火电利用小时数，抬价意愿相应提升；

新能源利用小时数（REUH）呈负向影响，回归系数为-7.968e-05，即新能源利用小时数每增加1个单位，火电抬价意愿显著下降；

集团C装机集中度（DTCCR）也呈正向影响，回归系数为0.1281，这意味着集团C在市场中的火电装机份额越高，其价格支配权越大，抬价意愿会显著提升。

图9 | 抬价意愿k的多元线性回归结果

抬价力度b的显著影响因素

针对抬价力度的模型能解释其53.9%的变异，其中两个因素影响显著且均通过统计检验：

新能源供电占比（RSP）呈正向影响，回归系数为425.8052，即新能源供给比例每提升1个单位，火电抬价力度大幅增强；

省间火电持仓比例（PPInterGS）呈负向影响，回归系数为-280.5884，即火电省间中长期持仓每增加1个单位，现货抬价力度明显减弱。

图10 | 抬价力度b的多元线性回归结果

火电报价行为影响现货价格的路径分析

以2025年1-2月与2026年1-2月甘肃电力市场数据为例，本文从同年度横向、跨年度纵向两个维度分析火电抬价意愿、抬价力度对现货价格的传导路径，验证核心变量与现货价格的联动关系。

*由于2026年甘肃电力市场将现货申报价格上下限从40 ,650元/兆瓦时修改至40, 500元/兆瓦时，本文对2025年1-2月的现货价格采取上截断处理，确保跨期可比性。

图11 | 2025年1-2月与2026年1-2月核心变量取值

从同年度横向对比来看，2025年1-2月集团C市场份额稳定在17%，1月火电利用小时数470小时高于2月的402小时，抬价意愿更强，2月新能源供电比例52%升至57%、省间中长期持仓比例27%降至24%，火电固定成本分摊压力增大且现货收益依赖度提升，抬价力度显著增强，最终2月上截断后现货均价315元/兆瓦时，较1月284元/兆瓦时上涨近30元/兆瓦时；2026年1-2月火电利用小时数从367小时降至316小时，抬价意愿持续走弱，叠加新能源供电比例从66%升至70%，虽抬价力度有上行动力，但现货均价从270元/兆瓦时跌至198元/兆瓦时，印证抬价意愿主导价格走势。

图12 | 2025年1-2月与2026年1-2月报价曲线

从跨年度纵向对比来看，2026年1月较2025年1月，火电利用小时数下降22%，抬价意愿减弱，同时新能源供电比例提升14个百分点、省间中长期持仓比例提升至54%，抬价力度被大幅压制，现货均价从284元/兆瓦时降至270元/兆瓦时；2026年2月火电利用小时数大幅回落至316小时，新能源供电比例进一步升至70%，抬价意愿的持续走弱仍推动现货均价跌至198元/兆瓦时，较2025年2月下降幅度超100元/兆瓦时。

图12 | 2025年1-2月与2026年1-2月分时价格

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结论

梳理火电报价影响因素的核心价值，在于为电力现货价格的走势预判提供依据。分析表明，火电企业报价行为对现货价格的影响可从以下两条逻辑进行把握：

一方面，当“火电利用小时数处于高位”与“集团C在市场中的火电装机份额高”两个条件同时出现时，火电企业的抬价意愿显著增强，现货价格趋于上涨；反之，若新能源利用小时数偏高，火电让利意愿相对较弱，现货价格则不易走高。

另一方面，需要特别指出的是，火电抬价力度高并不必然推高现货价格。在新能源出力占比偏高的时段，火电虽可能提升报价，但此时市场负荷主要由低价新能源满足，火电仅面向少量边际负荷报价，即便报价偏高，市场出清价格仍以新能源边际成本为核心，整体电价依旧处于低位。简言之，抬价力度反映的是企业的报价策略，而现货价格最终由市场供需结构决定。

火电报价行为是市场环境、成本压力、竞争格局等多重因素的综合作用的结果。读懂火电的报价逻辑，能帮助各市场主体更好地预判电力现货价格走势，更准确地把握电力市场的价格脉搏。