云南水电专题二：终极问题，复产的可能性

2023/5/31——作者：卫来从业资格证号：F3082677交易咨询证号：Z0016201邮箱：weilai@zjtfqh.com我公司依法已获取期货交易咨询业务资格审核：肖兰兰交易咨询证号：Z0013951 ◼本文通过模型构建与计算，试图回答云南水电的终极问题：云南铝、硅产能复产的可能性有多大？为了回答这一问题，我们分别探讨了降雨量、发电量、用电量，以及复产或不复产情况下的电力平衡；◼降雨量方面，基于NOAA提供的云南历史月度降雨数据，将其分为特丰年、偏丰年、平年、偏旱年、特旱年五种情景，并且按照今年以来的降水情况，基于特旱年的特征对今年剩下月份的降雨量进行了预估；◼电力供给方面，拟合了降雨量、装机量与发电量的关系，在特旱年的假设下，我们预计2023年云南水力发电量较2022年同比下降8.15%至3072亿千瓦时，而2023年云南总发电量则会同比下降7.6%至3681亿千瓦时；◼电力需求方面，拆分了各产业的用电量，重点讨论了第二产业中铝、硅的用电情况，如铝硅复产云南2023年的电力需求总量为3766亿千瓦时，而如果铝硅不复产云南2023年的电力总需求量则为3680亿千瓦时；◼全年平衡方面，如铝硅复产2023年云南总的电力供给会出现85亿千瓦时的电力缺口，如铝硅不复产2023年的云南总的电力供需则会处于平衡的状态；◼复产可能性方面，受到降水不足以及其他部门用电高峰到来的影响，云南地区6-8月复产的可能性较低，而从8月开始用电高峰逐步褪去同时雨季降雨补充逐渐增多，电力缺口逐渐收敛，此时复产的可能性理论上有所增加。不过对于铝而言复产周期以两个月计，则出量需至三季度末，届时又面临枯水期，仍然面临较强的不确定性。 qRuNtRnNtMsOoOnNmQxPnRaQdN7NnPnNtRsRkPnNsMiNqQnP7NpOtPuOsOwPwMpOoO ◼ 云南地区总发电量测算的基本逻辑◼ 我们在专题1的部分已然论述了云南地区降雨对水力发电的影响，同时水电云南电力系统最重要的组成部分，故本部份将尝试从降雨出发建立起对云南总发电量的预测模型，其逻辑如下：图1：云南发电测算逻辑图数据来源：NOAA，紫金天风研究所 ◼ 云南地区降雨数据的计算◼ 右表为从NOAA收集的云南6地气象站从2020-2023年的月度数据，我们对其数据取平均值得到云南2020-2022年的月度降水数据，以下为其绘制折线图。数据来源：NOAA，紫金天风研究所图2：云南2020-2022降水表1：云南2020-2022降水（mm） 数据来源：NOAA，云南电力协会，紫金天风研究所◼ 以上是云南2020-2022年的水力发电量和降雨的月度数据对比图，我们可以发现发电量和降雨都集中于6-10月份，但是发电量的高峰期会比降水的高峰期滞后。图3：云南2020降水与水力发电对比图图4：云南2021降水与水力发电对比图图5：云南2022降水与水力发电对比图◼ 云南的降雨与水力发电对比 ◼◼ 我们对发电量的观测将基于以下模型：𝐸 = 𝛽0 + 𝛽1𝑝𝑟𝑐𝑝t + 𝛽2𝑝𝑟𝑐𝑝𝑡−1 + 𝛽3𝑝𝑟𝑐𝑝𝑡−12+ 𝛽4𝑐𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑦◼ 其中𝐸为当月的发电量； 𝑝𝑟𝑐𝑝t为当月的降雨量， 𝑝𝑟𝑐𝑝𝑡−1为上一月的降雨量； 𝑝𝑟𝑐𝑝𝑡−12为上一月降水量的平方； 𝑐𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑦为当月的装机量。根据2020-2022年的月度数据得出以下结果：◼ 依据此结果我们可以得出以下结论：1. 本月的降雨和上月的降雨数据都会对发电量产生正向影响，但是上月的降水的影响力会明显的大于本月的降水影响；2. 上一月的边际效益是递减的，这可能与水电站的发电上限与水电站群的调节有关。𝐸 = 0.3026027𝑝𝑟𝑐𝑝t + 1.783898𝑝𝑟𝑐𝑝𝑡−1 − 0.0036034𝑝𝑟𝑐𝑝𝑡−12+ 0.0404661𝑐𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑦 − 171.1661 ◼◼ 水电是云南最重要的电力来源，所以云南地区的总发电量和水电的发电量是息息相关的。湿季水电运行小时数较高时，电力系统无需其他电力来源补充电力，所以水电的占比在此时偏高；而在干季水电运行小时数较低时，电力系统需要其他电源补充故此时水电在总发电量中的比例就会偏低。我依据于此构建如下水电比例预测模型𝑝𝑒𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟t + 𝛽2𝑐𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑦◼ 其中𝑝𝑒𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑡为当月的水电占比；𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟t为当月的水电发电量；𝑐𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑦为当月的水电装机量。根据2020-2022年的月度数据得出以下结果：𝑝𝑒𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑡 = 0.2618159 + 0.001041𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟t + .0000336𝑐𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑦◼◼ 云南总电力供给将服从以下逻辑：水力发电量预测值 ÷ 水电占比预测值 = 云南电力总供给预测值 ◼ 我们从NOAA上收集了云南6地1954-2009年的降水数据，并计算降水平均值得到云南地区的降水值；并将每年的总降水量进行升序排列，并基于以下逻辑对降雨进行旱枯划分：◼ 我们依据上述标准，对每种降雨情况进行年内分析并计算的每种降水情况的月度平均值，得到云南地区的5种电典型降水情况：◼ 我们假设云南地区2023年5-12月份降水量服从特旱年的降水分布；◼ 我们假设2023年云南水电的总装机量皆为8193万千瓦。表3：云南5种典型降水情况（mm）表2：云南降水情况划分标准数据来源：NOAA，紫金天风研究所 表4：云南电力供给测算表（亿千瓦时）数据来源：NOAA，云南电力协会，紫金天风研究所 ◼ 预测实际对比图图6：云南水电预测实际月度对比图图9：云南水电预测实际年度对比图图8：云南总发电量预测实际月度对比图图7：云南水电预测实际年度对比图数据来源：NOAA，云南电力协会，紫金天风研究所 ◼ 小结◼我们预计在降水不足的假设下2023年云南水电发电3072亿千瓦时，同比下降8.15%，其中由于降水不足导致的云南水电的发电小时数的减少是导致水力发电量降低的主要因素；◼由于其他电源的发电补充，云南地区2023年的总发电量的跌幅较水电跌幅较小，但仍然受水力发电量下降的影响出现了7.6%的下降。图12：云南总发电量预测值(亿千瓦时）图11：云南水电发电量预测值(亿千瓦时)图10：云南水电发电量小时数预测值数据来源：NOAA，云南电力协会，紫金天风研究所 ◼ 左图是2020年1月-2023年3月的云南省电力消纳情况，其中我们可以看到以下需求特征：1. 云南的外送比例呈现周期性变化，雨季多而干季少；2. 第一产业、第三产业以及居民用电波动较小；3. 第二产业以及铝硅冶炼的用电比例存在较大的波动性。图13：云南各类电力消纳占比数据来源：云南电力协会，紫金天风研究所 ◼ 本部分对于需求的预测将基于以下逻辑：图14：云南电力需求预测逻辑图数据来源：紫金天风研究所 图15：云南第二产业电力需求预测逻辑图数据来源：紫金天风研究所 ◼云南电力需求端的假设◼ 假设云南2023年第一产业、居民用电以及第三产业相比2022年同期出现轻微的上涨；◼ 假设2023年云南外送电电量为1453亿千瓦时，其在2023年1-12月的中的分布比如下表，其中1-3月为实际是、值，4-12月为假设值：◼ 我们假设硅铝产量的单位用电量均为13500度/吨，