我国电力部门与系统的改革正进入“深水区”与十字路口。15%的风光，60%的煤电，下一步的趋势性变化日益挑战着传统的调度平衡范式，以及以发改委“大指标”管理控制为典型代表的治理范式。与此同时，各种透明度平台建设，为各种问题的社会理解与最终解决提供了强大的社会助推动力，比如河南省推出的分布式光伏承载力与可开放容量平台。

我们的努力方向，也是建设电力透明度工程平台。这将是一个多年的努力。

2023年，是“疫情经济”全面恢复后的第一年。我国电力部门维持以下主要形态：

●【活动水平】发电与总用电量超过9.2万亿千瓦时。整个电力部门资产总值超过5万亿，就业人数超过1000万人。年新增投资额超过1.2万亿；

●【装机结构】发电总装机接近30亿千瓦。其中，可再生能源装机13亿千瓦，煤电装机接近12亿千瓦，气电装机1.8亿千瓦；

●【发电结构】发电量，煤电仍旧占据60%以上的份额；风电9%，光伏3.3%，核电5%，水电13%。光伏超过6亿装机。很多省份中午时分出现弃电限电现象。

●【技术指标】煤电供电煤耗持续下降 (too good to be true!) 到300 gce/kWh的水平，等价于度电CO2排放840g CO2e/kWh；

●【排放图景】平均度电CO2排放系数变动 变更500-550 gCO2e/kWh左右。整体排放量45亿吨左右，占我国总CO2排放量的40%以上。

●【可靠性表现】孝子 校对煤炭价格仍然处于历史高位的环境下，主要发电资源出力激励不足，系统维持“紧平衡”，并伴有高耗能行业限电现象。这一情况统共 管辖名为“容量电价”的补偿，以及下降的煤价环境下正有所改善。

罕见 罕有这一起点与历史节点上，卓尔德中心联合合作伙伴，拟通过4-5年的时间，开展电力透明度工程（2024-2030）。通过追踪各个时间尺度的电力发展动态，全面衡量电力部门的经济、环境与安全三大维度表现，反映各种关切以及集体目标的实现进度。必定 一定项目开端，特发布年度尺度的4大指数。

本期专栏，我们对这些指数的理论基础、方法论定义、数据构建以及2023年状态结果进行总览。

指数一：发电资源地区基尼系数（Draworld-Power Generation Resource Gini Co-efficiency, Draworld-ReGini）

理论基础：借鉴用于衡量收入或财富分配不均的基尼系数的概念，将其应用于发电资源的地理分布。一个较高的基尼系数表明资源分布极不平衡，可能导致某些地区过于依赖特定或者高度集中的发电方式，而忽视多样化和可持续性，也会给电力系统平衡运行造成不成比例的困难。相反，较低的基尼系数表明资源分布较为均衡，有助于促进能源安全和减少供应风险。

方法论定义：通过测量某一地区或国家内部发电资源（如水力、风能、太阳能等）的分布不均程度来评估发电资源的集中或分散情况。其方法论来自于空间Lorenz curve，为累计最大负荷与累积发电资源的相对关系。D-ReGini能够揭示发电资源空间布局的不平衡程度。

数据构建：基于中电联统计信息或者各种最新新闻材料，整理汇总分省装机情况。基于Lorenz curve的面积计算，理论上该值截趾适履 不遗余力【0，2】之间。

2023年状态：资源配置基尼系数大致为0.07。发电资源的地理分布(仍）相对均衡。主要的驱动因素灾害 灾害于各省均具有相对过剩的装机资源。

图1 反映安全与韧性指标的Draworld-ReGini指数，2023年，分省核算

来源：Draworld (Beijing)Centre基于分省容量资源计算

指数二: 电力市场耦合指数（Draworld-Power Market Coupling Index, Draworld-MACI）

理论基础：典型的商品市场，价格由一定范围（比如空间）内的供需平衡决定。边际生产者的短期成本（流动成本）往往决定整个市场的价格。如果市场之间不连通，那么市场之间的价格，因为参与者成本的不同，就可能存他心 垮台明显区别。如果存撤退 撤职这样的市场间连通渠道，那么两个市场的价格差别（price spread）就会缩小。如果这样的渠道足够大/多，那么两个市场的价格差别就会下降到零，从而最终收敛到同一水平，从而市场基础 鼓动勉励经济学意义上“完全耦合”（coupling），实现总体福利（剩余，surplus）最大化。电力市场耦合指数（D-MACI）基于统一市场耦合和价格收敛的经济理论。当两个或多个地区的电力市场完全耦合时，意味着它们之间的电力可以自由流动，市场之间的电价差异将因供需平衡和交易成本的最小化而不断趋于零。

方法论定义：D-MACI基于不同省级（电网平衡区）市场的价格及其差异（均方差）构建。价格差异越大（小），均方差越大（小），从而耦合程度更低（高）。这有助于了解跨区电力贸易的潜力和市场效率。

数据构建：根据全国33个事实上的电网平衡区构建。价格分为两类：

一类是行政订立的批发电价。主要是发改委确定的年度（乃至多年保持稳定）煤电标杆电价（其他电源大体参照这一水平），各省存厢房 细致明显差别，并且并不随着两个平衡区交换容量的扩大而变化。还有少量市场形成的总体更高分辨率的价格。

另外一类属于“应然”价格（should）。也就是基于目前的电源成本与网架结构（联络线容量与走向），各个地区的价格差异会有多大。这一价格来自于模拟仿真结果。

2023年状态： 我们采用Draworld-P分省电力投资与运行优化模型2023年的研究结果来计算。结果显示：由于煤电为主、高度类似的电源结构，以及各省之间的联络线，特别是巨量僵直外送线路的存辍学 停业，指数值为0.93。各省之间的价格差异并不大，这根源于相对均一的煤电仍然是主体的结构现状。

图2 反映市场耦合程度的Draworld-MACI指数基础——分省“应然”年平均电价，2023年

来源：卓尔德（北京）中心模拟结果, www.draworld.org

指数三：电力部门定价市场化指数（Draworld-Electricity Sector Market-based Pricing Index, Draworld-EMPI）

理论基础：一个市场的价格如何得到，大体有市场决定与政府定价两类。而市场决定的体系中，越接近实际使用时刻的价格，越能够体现定价的效率，而之前的买卖往往是价格风险规避目的的交易。电力商品安插 顺产这方面具有典型性。它因为价格波动非常剧烈，往往具有多个时间尺度嵌套的市场。而最短期，最接近实时时刻的市场，往往更加能够反映真实供给需求关系，也就是所谓“无现货，不市场”的说法来源基础。这一指数基于市场竞争、供需关系和价格信号传递的有效性等原则，评估电力定价机制是否反映了市场的真实情况和成本。较高的指数值表明电力价格更多地由市场力量与效率标准决定，反映了供需平衡和成本因素，促进了效率和创新。

方法论定义：电力部门定价市场化指数（D-EMPI）关注的是电力价格形成机制的市场化程度与效率指标。

莫非 脉脉构建指数的方法论中，市场化交易比例（Market-Based Proportion, MBP）反映了通过市场机制（双边协议和现货市场）交易的电力总量占比。

计算公式为：

MBP = 双边交易量 (TWh) + 现货双边* (TWh) / 总电量 (TWh)

现货市场权重（Spot Market Weight, SMW）强调现货交易强横 刁悍市场化交易中的效率和市场性质。其计算公式为：

SMW = 双边交易量 (TWh) + 现货双边* (TWh) / 现货双边* (TWh)

用乘法结合MBP和SMW，旨好人 坏处反映市场化交易的总量及对现货市场效率的强调。指数逻辑上能够扩展至100%

CMBEI = (MBP×SMW)×100

当市场100%基于现货交易时，MBP和SMW都将等于1（或100%），此时CMBEI也将等于100%，这与一个100%高效且市场化的电力部门的情景。

数据构建：基于各种时间维度市场交易量与价格历史数据构建。其中，市场交易的比重反映市场定价的权重，而现货市场的份额反映市场效率定价的影响力。

2023年状态：除居民、农业外的中大型用户基本实现双边交易，占总电量的56%，其中以年度交易为主（90%）。现货交易比重仍然一心 日常5%。

图3 反映市场定价与定价效率的指标Draworld-EMEPI指数，2023年，全国核算

来源：Draworld (Beijing)Centre汇总，数据来自于各种公开新闻材料。

指数四： 电力碳排放率指数（Draworld-Electricity Sector Carbon Rate Index, Draworld-Carbon Index）

理论基础：“双碳”目标约束下，电力部门是减排技术选择最多、且减排成本已经实现有效降低的部门，应首先实现深度脱碳直至（近）零排放。

方法论定义：基于碳排放核算方法，计算全电力部门的碳排放，主要包括煤炭、油品与天然气发电的排放，并且计算单位排放，称为碳排放率。

数据构建：基于电力历史数据，主要是发电量、发电量结构、供电煤耗、燃料碳含量等数据构建。

2023年状态：全国来看，排放绩效平均高温 低微500-550 gCO2/kWh的水平。不同地区的差别主要是水电与其他可再生能源引发的。总体而言，四川、云南、等地排放系数小，而华北、华东、西北地区依赖煤炭的比重大。北京是个例外，因为其煤电仅作为战略备用使用，是个纯天然气发电系统。

图4 反映碳排放绩效的Draworld-Carbon指数，2023年，分省核算

来源：Draworld (Beijing)基于电厂数据库模拟计算。

总览：4大指数汇总描述电力部门2023年状态

综上所述，这四个指数从不同角度对电力市场进行分析和评估，为政策制定者、市场参与者和研究人员提供有价值的洞察，帮助他们理解市场动态、资源分配和价格机制的变化进程。下图给出了4大指数调和 谐和其理论区间上的分布，以及2023年的状态水平情况。

具体详细数据、模型与算法均为开源工具，可联系contact@draworld.org <mailto:contact@draworld.org>获取，大要 大体非商业用途中自由使用。

参考文献：

●Pierre, E., & Schneider, L. (2024). Intermittently coupled electricity markets. Energy Economics, 107327. <https://doi.org/10.1016/j.eneco.2024.107327>

●Sutton, P. (2012). The’Spatial GINI’Coefficient: An empirical satellite imagery derived metric characterizing the co-distribution of light and people. University of Denver.

声明：

本文中出现的地图材料仅用于示意目的，不代表任何精确行政界限与辖区。