2024年发电行业专题报告：客观看待电力缺口与过剩并存

历史复盘：“缺电”是电力板块股价的重要催化剂

考虑到电力系统发电、输电、配电、用电为一个动态实时的过程，电力系统是否缺电可划 分为“硬缺电”与“软缺电”两种类型，前者指存在电量缺口，即使所有电源机组全部出 力，也会在大量的高峰时段甚至非高峰时段存在电量供应缺口；后者指存在电力缺口，即 若所有电源装机全部出力则能够满足最大电力负荷需求，但由于部分电源机组如新能源无 法维持稳定发电，可能在局部高峰时段存在电力供应缺口。

追溯至 2000 年，我国共出现过三次规模较大的电力短缺期

2002-2004 年：电力消费快速增长，装机容量不足是主要矛盾

电力供需不匹配带来“硬缺电”问题。亚洲金融危机对我国经济带来冲击，1999 年政府提 出“三年不建新电厂”的政策，导致我国发电装机同比增速自 1998 年的 9.1%逐年下降至 2002 年的 5.3%。但与此同时伴随着我国工业迅速发展，我国用电需求显著提升，1998-2002 年复合增长率达 35.9%。电力供需的不平衡引发了我国 2002-2004 年的缺电，且缺电问题 愈发严重。 2002 年夏季，我国共有 12 个省份因缺电拉闸限电，其中近 70%的省份主要是季节性、时 段性的尖峰期缺电，持续时间短，缺电范围小。2003 年夏季，我国南方 19 个省市拉闸限 电，入冬后浙江、福建、湖南、山西、四川、河北、内蒙古等 7 省区先后拉闸限电。2004 年，我国夏季拉闸限电的省份多达 24 个，持续时间延长，个别城市甚至连市政路灯用电都 无法保障。据国家电网发布的《电网调度信息公报》，2004 年累计拉闸限电 123.85 万条次， 损失电量 388.5 亿千瓦时，对我国经济社会发展造成了一定影响。

2007-2011 年：煤炭价格居高不下，火电厂发电积极性受抑，引发“电荒”

2007 年起煤炭价格涨幅明显，秦皇岛港动力煤（Q5500K）平仓价由 2007 年初的 460 元/ 吨最高涨至 2008 年 7 月的 1045 元/吨，涨幅超 127%。2008 年，火电行业出现大面积亏 损，以华电国际为例，其 2008 年归母净利亏损超 37 亿元。此外，2008 年初南方出现罕见 暴风雪天气，山西、陕西、河南等省份电厂因煤电储备不足，减少发电量甚至停机，多地 被迫拉闸限电。重庆市于 2007 年 12 月 11 日开始拉闸限电；四川省于 2008 年 1 月 5 日开 始拉闸限电；受缺煤停机影响，湖北省于 2008 年 1 月 18 日开始局部电网限电。 2010 年能耗双控政策引发大规模拉闸限电。全球金融危机影响下，2009 年煤炭价格有所 回落，但 2010 年起，我国煤价又呈上涨态势。且作为“十一五”收官之年，多省为完成政 府能耗控制目标，于 5 月就开始实施“拉闸限电”，对社会经济秩序造成一定冲击。2010 年 10 月，政府正式叫停“拉闸限电”，并明确未来不允许通过此方式达成能耗目标。

2011 年 3 月 28 日，发改委印发《关于做好 2011 年电力运行调节工作的通知》，通知称“今 年大部分地区电力供需形势偏紧，年初已有 20 个省（区、市）实施了有序用电，预计夏季 高峰期华东、华北、南方供需缺口较大”。事实上，2011 年 4 月应仍属用电淡季，但电力 供需形势已较为紧张，主要矛盾仍系上网电价无法消化煤价涨幅，火电厂因亏损停机。

2020-2022 年：高煤价&极端天气&能耗双控，负荷峰谷差不断加大

2020 年缺电主要系疫情后出口订单带来短期用电需求高增，叠加冬季寒冷天气带来的阶段 性电力供需矛盾。疫情后我国经济复苏，出口订单创新高，制造业高速运转带来用电需求 猛增，部分地区为满足当年节能减排目标开始出台限电措施。 2021 年夏季，我国各地高温预警频发，用电负荷和日发电量均突破历史峰值，15 个省用电 负荷创新高。与此同时，煤价走高，煤炭供应紧张，火电厂发电意愿不足，河南、湖南、 江西、浙江、重庆、陕西、湖北等 7 个省采取了有序用电和需求响应措施，进入 9 月后， 部分省份为完成“双控”目标，也选择采取限电措施。2021 年底，受风电/水电/新能源发 电不及预期、煤价高企等因素影响，东北三省多地发生“拉闸限电”情况。

2022 年缺电问题主要系高温、干旱天气引发。2022 年夏季，川渝地区出现罕见高温天气， 2022 年 8 月 17 日，中国气象局国家气候中心发布数据显示，我国高温热浪事件的综合强 度，已达 1961 年有完整气象记录以来最强，高温 40℃以上的覆盖范围历史最大，达 136.5 万平方公里，远超 2013 年的 77.6 万平方公里和 2017 年的 99.3 万平方公里。同时，2022 年 7 月以来，长江流域降水量较常年同期减少 4 成。极端高温干旱天气下用电需求激增， 叠加来水偏枯导致的电力供需双紧，水电发电大省云南、四川等地纷纷采取限电措施。

“缺电”对电源设备股的影响：开启新一轮业绩周期

回顾我国历史缺电事件，我们发现“缺电”现象可能引发多种结果，如优化电煤联动机制、 鼓励需求侧响应、积极配储、加大电网投资力度等。考虑到火电是我国电力供应主力电源， 我们认为对普通民众而言，“缺电”与电网投资，尤其是火电投资的关系最为紧密，即“缺 电”事件或将开启电源设备股，尤其是火电设备股的新一轮业绩周期。 我们以东方电气为例，进行复盘，观察其历史股价走势与我国缺电事件的关系。由于复盘 追溯的时间较长，为保障复盘图表具有较好的可读性，此处与前文保持一致，分别对 2002-2004 年、2007-2011 年、2020-2022 年进行复盘。我们发现：1）东方电气 A 股与 H 股走势相近，缺电事件对其股价走势均具有催化作用，2002/2007/2011/2019/2021/2022 年等多次部分地区拉闸限电的新闻均伴随着公司股价的明显上涨，我们认为“缺电”事件 对于电源设备股的走势具有一定催化作用；2）随着东方电气完善其业务架构，风电业务占 比不断提升，公司整体走势早期与火电指数更为贴合，逐渐也向风电设备走势靠拢。

为验证“缺电”事件对电源设备股是否具有普适性催化作用，且是否对于火电设备股的催 化作用更为明显，我们将哈尔滨电气与上海电气的历史股价走势也予以复盘，可发现哈尔 滨电气与东方电气大部分时间股价走势比较相近，而新能源等其他业务占比相对较高的上 海电气则呈现出较为不同的走势。基于此，我们认为“缺电”事件对于电源设备股的走势 确实具有一定催化作用，且该种催化作用或对于火电设备占比较高的公司表现的更为明显。

“缺电”对火电股的影响

基于我们对“缺电”与电网投资，尤其是火电投资的关系最为紧密的观点，我们认为“缺 电”事件或对火电股走势也具有一定催化作用，以华能国际为火电股代表进行复盘。 对比华能国际与东方电气的走势，我们发现“缺电”事件对于火电股公司也具有催化作用， 与东方电气类似，历史上多次部分地区拉闸限电的新闻均伴随着公司股价的明显上涨，如 2003 年“缺电”作用下火电利用小时提升，火电公司盈利能力增强，股价明显上涨，迎来 “五朵金花”主题行情；但与电源设备股相比，火电股公司走势同时也受煤价、绿电发展 等外部因素影响，如 2014 年煤价进入下降通道后，火电股公司有明显涨幅；2021 年绿电 迅速扩张，电力板块整体上涨，火电股公司涨幅较电源设备股更为明显。

展望未来，电力电量紧平衡的逻辑依然没有大的变化

短期来看，2024 火电利用小时压力最大的时刻已经过去

2022 年上半年水电利用小时远超 2019-23 年或 2019-21 年的均值，三峡来水创历史新高； 一到 7 月，来水急转直下，1958 年有记录以来的高温天气导致降雨与水电出力达到了历史 罕见的低位。2022 年汛期蓄能不足导致 2023 年初枯期水库可以释放的水量较弱，春季西 南地区降雨量较小旱情严重，导致上半年水电出力明显低于正常水平；2022 年 8 月来，四 川降雨增多、台风气候频发，8-12 月水电利用小时已经接近 2019-23 年的均值。2024 年前 4 个月，水电利用小时依然低于 2019-23 年平均水平，5/6 月利用小时仅超均值 2%/6%， 但是因为 2023 年低基数，导致水电发电量同比增长 39%/45%，火电发电量相应的同比下 滑 4%/7%。

根据我们对全国主要流域来水的跟踪，水电利用小时同比增速大概率 7 月见顶，8 月同比增 速已经开始回落；并且目前的主要大水库蓄能与去年同期相差不大（去年较多流域秋汛期 末水库接近蓄满），对今年冬天枯水期水电发力不会造成太大的提升作用。随着 2023 年 8 月开始水电利用小时恢复到相对正常的状态，我们认为水电对火电同比增速的挤压效应会 逐步减弱。假设 2024 年 7-12 月全口径发电量增速维持 1H24 的水平，假设风电、光伏、 核电的增速也与 1H24 一致；水电保守假设 7 月利用小时高于历史最高水平（2020 年 7 月） 5%，相当于高于历史均值 18%（2024 年 6 月高于历史均值 6%），且 8-12 月利用小时也高 于历史均值 18%，火电的电量同比降幅在 8-12 月或将缩窄到 5%以内。

电量：2030 火电达峰前，煤电利用小时大概率不会低于 4287

我们从电力供给侧与需求侧分别出发，对我国 2024-2030 年的电力供需进行预测，发现未 来煤电的利用小时大概率不会较 4287 小时更低，不低于“十三五”期间 2016、2017 年的 煤电利用小时（分别为 4255/4287 小时）。

需求侧： 1）全社会用电总量：为各行业用电量与城乡居民用电量之和； 2）各行业用电量：我们参考 Wind 披露的各细分行业 1H24 用电量同比增速，及 2024 年 6 月份单月用电量同比增速，对各行业 2024 年用电量同比增速进行预测。如第二产业的化学 原料及化学制品制造业，1H24 用电量为 2969 亿千瓦时，同比+7.7%；2024 年 6 月份用电 量为 504 亿千瓦时，同比+9.8%；我们假设其 2024 年全年用电量价格同比增长 8.2%至 6188 亿千瓦时。需要说明的是，由于在电力统计中，数据中心的实际耗电量常常被混合计入不 同的行业范畴，因此，数据中心能耗统计困难，目前尚无得到权威认定的官方数据。我们 假设其 2024 年用电量将以 10%的同比增速增长，随后同比增速逐年下滑 1.0pp，2030 年 数据中心用电量达 5342 亿千瓦时。 3）城乡居民用电量：我们参考国家能源局披露的 1H24 城乡居民用电量 6757 亿千瓦时， 同比+9%，假设 2024 年全年同比增速与上半年保持一致。

供给侧： 1）发电量：整体发电量等于全社会用电总量；水电/核电/风电/光伏/燃气发电量=装机容量* 装机使用效率*365*24；燃煤发电量=整体发电量减去前述电源发电量。 2）装机容量：基于储能头条公众号及电力信息共享平台等数据，我们对我国水电、火电、 核电机组的核准、开工、设备交付、投产等环节进行了数据跟踪，并对各类型机组建设周 期进行了梳理。

水电：由于水电机组建设周期较长，项目自核准至投产耗时一般超过 7 年，故我们能够从 2023/2024 年核准情况推测出 2025-2030 年行业装机量； 核电：由于我国核电机组建设周期较长，项目自核准至投产一般接近 6 年，故我们也能够 从已核准机组情况基本推测出 2025-2030 年行业装机量； 火电：火电项目建设周期相较水电/核电项目更短，若不考虑排产节奏，自核准至投产一般 需要 2-3 年，当前由于 2022/2023 年火电核准高增，排产节奏较为紧张，整体建设周期有 所拉长，我们假设煤电/气电项目自核准至投产耗时 3/4 年，则目前已核准项目大部分将于 2025-2026 年投产。

我们从“备用率”的概念出发，对未来火电项目的核准情况进行预测。2022 年缺电的核心 因素是来水偏枯，虽然水电一般情况下被认为在汛期有 90%的出力系数，实际我们考虑极 端气候条件下的缺电可能性，给予水电的等效系数为 2022 年 8 月的水电利用小时对应的实 际最大出力 48%，据此我们得到降雨程度类似 2022 年夏天时的可控装机。根据我们的测 算，2022 年是“十四五”备用率首次下降至 20%以下，在极端气候前提下我国发生了严重 缺电事故，2023-24 备用率还在持续下降，但得益于气候状态并不严峻，电力供需形势相对 温和。根据我们的测算，2025-26 年备用率会下降至 15%以下，缺电风险依然在累积，所 以不能因为 2023-24 的夏季并没有严重的缺电事故就认为火电的新增节奏可以明显放缓。 我们预测 2024-2027 年火电的新增核准依然会维持在 41~57GW 的水平，其中煤电 35~42GW，气电 6~15GW，以保障 2027-2030 年的备用率回到 15%左右的水平。

3）利用效率：历史年度水电/核电/风电/光伏机组利用效率=中电联披露的年度利用小时 /365/24、火电机组利用效率=发电量/装机容量均值/365/24；预测期我们假设核电的利用效 率将维持在 2023 年的水平；燃气/抽蓄/常规水电将较 2023 年水平略有提升但整体态势较 为稳定；燃煤机组利用效率=发电量/装机容量均值/365/24。 4）利用小时：历史年度利用小时为中电联披露数据，预测期火电/水电/核电利用小时为利 用效率*365*24；风电/光伏的利用小时我们假设 2024-2030 年逐年同比略有下滑。 基于以上假设，在我们的测算中，2024-2030 年煤电机组的利用小时最低值为 4287 小时， 不低于“十三五”期间 2016、2017 年的煤电利用小时（分别为 4255/4287 小时）。

情景假设：不同数据中心用电量的情景假设下，新增装机与煤电利用小时的变化

前文用电需求假设部分已经提到，由于数据中心用电量部分年份并无权威数据源进行披露， 参考 2022 年我国数据中心用电量达 2700 亿度电，同比增长 25%，我们假设其 2024 年用 电量将以 10%的同比增速增长，随后同比增速逐年下滑 1.0pp，2030 年数据中心用电量达 5132 亿千瓦时。但考虑到人工智能的发展进度具有一定不可预测性，或带来超预期的电力 需求，或对电力需求的拉动作用不及预期，我们分别在数据中心用电量更乐观、更保守的 情形下，测算未来我国需要新增的电源装机及煤电机组利用小时变化。

需要说明的是，1）由于其他传统能源受限更多（水电取决于天气且常规水电剩余可开发容 量有限，核电建设周期较长），我们认为在我国电力系统中，火电是保供的关键一环，为保 证我国电力系统备用率能维持在合理的，可避免发生确定事故的水平，“三个八千万”计划 （2022-23 年每年核准 8000 万千瓦，2024 年保证投产 8000 万千瓦）结束后，未来火电新 建装机仍需要维持在一定水平。且我国对于抽水蓄能、核电的规划较为清晰，故我们对于 不同情形下的假设中主要调整对于未来年度新增火电装机的预测。2）基准假设下最高负荷 的详细预测逻辑见后文，关于数据中心用电量变化对最高负荷的影响，由于随着数据中心 扩张，负荷的提升伴随着用电量的提升，故我们认为主要可通过其对全社会用电量的影响 来反映。即若在乐观情景下，当年全社会用电总量为基准情形下的 n 倍，则我们认为当年 的降温负荷及最高负荷也将为基准情形下的 n 倍。 乐观情景：若 2030 年我国数据中心年用电量达 9414 亿度。 在乐观情景下，我们假设 2024-2030 年数据中心用电量以 16%的同比增速持续增长，即 2030年我国数据中心年用电量达 9414亿度，则我国全社会用电总量增速较基准情景提高， 至 2030 年全社会用电总量将达 147070 亿千瓦时，较基准假设下的 142998 亿千瓦时增加 4072 亿千瓦时用电量。

在电力需求增加的情形下，要保证我国电力系统的供需平衡，未来我国需要新建更多的电 力装机。我们同样根据“备用率”指标进行测算，要保障 2027-2030 年的备用率回到 15% 左右的水平。其他假设不变，我们测算 2025-2027 年火电的新增核准需要维持在 80GW 的 水平，其中煤电 55GW，气电 25GW。

比较基准情景与乐观情景下 2024-2030 年我国煤电机组利用小时数，我们发现若整体用电 需求提升，在保障电力系统“备用率”处于合理水平的要求下，我国电力系统需要更多的 煤电机组，且煤电机组以相对更高的利用小时运行（不低于 4375 小时），以满足全社会的 电力需求。

保守情景：若 2030 年我国数据中心年用电量达 4331 亿度。 在保守情景下，我们假设 2024/2025/2026 年及之后年数据中心用电量年增 300/200/100 亿 千瓦时，即 2030 年我国数据中心年用电量达 4331 亿度，则我国全社会用电总量增速较基 准情景放缓，至 2030 年全社会用电总量将达 141987 亿千瓦时，较基准假设下的 142998 亿千瓦时减少 1011 亿千瓦时用电量。

在电力需求减少的情形下，要保证我国电力系统的供需平衡，未来我国需要新建的电力装 机将较基准情景下滑。我们同样根据“备用率”指标进行测算，要保障 2027-2030 年的备 用率回到 15%左右的水平。其他假设不变，我们测算 2025-2027 年火电的新增核准需要维 持在 52GW 的水平，其中煤电 38GW，气电 14GW。

比较基准情景与保守情景下 2024-2030 年我国煤电机组利用小时数，我们发现若整体用电 需求减少，在保障电力系统“备用率”处于合理水平的要求下，我国电力系统需要新建的 煤电机组更少，且煤电机组将以更低的利用小时运行（不低于 4247 小时），就可满足全社 会的电力需求。

电力：全球变暖影响下，我国夏季最高电力负荷或将快速增加

随着全球变暖，气候形势日趋复杂严峻，极端天气已逐渐成为近几年气候的显著特征。2024 年上半年，全球多地遭受了前所未有的强烈热浪侵袭，这一极端气候现象直接导致了电力 需求的急剧攀升，全球电网系统承受了巨大压力。据中国能源新闻网报道，2024 年 5 月不 仅刷新了全球有记录以来的单月最高温纪录，还标志着连续第 12 个月出现创纪录的高温天 气。印度、墨西哥、巴基斯坦、美国、越南等众多国家均遭受了严重热浪的袭击，随着制 冷需求的激增，电力系统的峰值负荷已达历史高点。且新兴经济体中越来越多的家庭开始 购买空调以应对酷暑，目前这些地区拥有空调的家庭比例远低于气候条件相似的发达经济 体，因此，随着空调普及率的提升，其对电力需求的影响预计将更加显著。 全球变暖背景下天气变化将呈现两极化的趋势，即“夏季更热，冬季更冷”。据中国气象报 2022 年 12 月 23 日报道，尽管近年来我国极端冷事件次数总体减少，但在全球气候变暖背 景下，极端天气气候事件（高温热浪、强寒潮、极端强降水、极端干旱等）频率增加、强 度增强。自 2008 年以来，我国东部冬季最冷期，即每年最强寒潮事件的平均最低气温比 1980 年代和 1990 年代更低。也就是说，强寒潮事件有增强趋势。暖冬出现概率的显著增 加，反而会令冬季的寒潮影响力更凶猛。 近年来我国电力负荷“冬夏”双高峰特征日趋明显。据人民网报道，我国夏季降温用电负 荷占全国最大用电负荷比重达到三成，部分省份比重甚至超过 40%，气温对用电的影响越 来越突出。2023 年端午假期，我国北方地区北京、天津、河北、山东等地已有 21 个地区 日最高气温突破历史极致，部分地区气温达到或超过 40℃，中国气象局专家指出这一现象 主要系受全球变暖影响。国家气候中心首席预报员高辉表示，全球变暖背景下，无论南方 还是北方，极端高温发生的频次都快速增加。

2021 年以来我国最高负荷同比增速较可控装机更快。回顾我国最高负荷及可控装机的同比 增速变化，我们发现自 2021 年起，我国最高负荷同比增速明显快于可控装机的增长，我国 电力系统备用率也明显下滑。2021 年我国各地高温预警频发，用电负荷和日发电量均突破 历史峰值，最高负荷与可控装机同比增速之差超 5%，与此同时，河南、湖南、浙江、重庆、 陕西等多地发生限电现象。

基于全球变暖对极端高温天气的诱发作用，且全球变暖目前仍为不可逆的趋势，我们认为 未来我国最高负荷有可能仍以较高的同比增速增加。根据未来我国最高负荷的变化趋势， 我们做了基准、乐观及保守情形下的相应测算，其中 2024 年最高负荷我们取截止 2024 年 7 月底的全年最高负荷 14.51 亿千瓦。 最高负荷测算逻辑：最高负荷=降温负荷/其占最高负荷的比重=夏季平均最高气温*系数/降 温负荷占最高负荷的比重，具体假设及依据如下。 1）夏季平均气温：据谢艳 2017 年发表的《温度对空调负荷的影响分析》，夏季气温与最大 负荷呈正相关关系，最大负荷随着气温的上升而上升。而中国气候公报每年会公布我国夏 季平均气温，根据历史数据，2020-2024 年我国夏季平均气温 CAGR 为 0.77%，我们假设 2024-2030 年我国夏季平均气温按照此增长率同比增长。 2）降温负荷占最高负荷比重：据经济日报 2024 年 7 月报道，空调降温需求是拉高夏季用 电的主要因素，其用电负荷占比在三成左右，部分地区超一半。据发改委数据，2015 年~2019 年夏季，全国最高降温负荷从 1.8 亿千瓦增至 2.1 亿千瓦。故我们认为 2019 年我国降温负 荷为 2.1 亿千瓦，据此计算得其占最高负荷比重为 20%，2024 年我国降温负荷占最高负荷 比重为 30%。我们假设未来该比重仍将维持增长趋势，2024 年同比增长 8%，随后增速逐 渐放缓。 3）降温负荷与夏季平均气温的关系：据史静等人 2018 年发表的《江苏电网夏季空调负荷 特性挖掘与温度敏感性辨识》，其对江苏省 2016 年 6-8 月降温负荷与气温进行了拟合，发 现 具 有 一 定 线 性 拟 合 关 系 ， 如 降 温 负 荷 与 平 均 温 度 的 关 系 在 25~34 ℃ 之 间 为 y=3132.3x-59170(MW)，且通过敏感性分析，最后发现相较于最高温度、最低温度，平均 温度对负荷的影响程度最大。故我们认为降温负荷与夏季平均气温之间存在某种非线性关 系，并计算历史年度对应的系数，可看到历史年度降温负荷/夏季平均气温对应的系数（后 文简称系数）逐年提升。需要说明的是 2024 年的系数由于已有公开数据披露 2024 年 7 月 最高负荷，我们不做预测，通过已披露的最高负荷*30%来计算。预测期（2025-2030 年） 我们通过对系数增速作不同的假设，以反映我们对最高负荷的基准、乐观及保守预测。基 准/乐观/保守假设下，我们分别认为 2025-2030 年每年系数的增幅在 2024 年的基础上逐年 提升 0.0003/逐年提升 0.0006/保持不变。 基于以上分析，我们得到基准/乐观/保守情形下我国 2025-2030 年最高负荷。并同样自“备 用率”视角出发，对未来电源装机情况进行预测。与前文类似，我们对于不同情形下的假 设中主要调整对于未来年度新增火电装机的预测。

基准假设下：若我国电力系统 2027-2030 年备用率维持在 15%左右，则 2024 年新增核准 水电/核电/煤电/气电分别 2800/1292/3500/600 万千瓦；2025 年及之后每年新增核准水电/ 核电/煤电/气电分别 3800/1200/4200/1500 万千瓦。 乐观假设下：若我国电力系统 2027-2030 年备用率维持在 15%左右，则 2024 年新增核准 水电/核电/煤电/气电分别 2800/1292/4000/700 万千瓦；2025 年及之后每年新增核准水电/ 核电/煤电/气电分别 3800/1200/5000/2000 万千瓦。 保守假设下：若我国电力系统 2027-2030 年备用率维持在 15%左右，则 2024 年新增核准 水电/核电/煤电/气电分别 2800/1292/3500/600 万千瓦；2025 年及之后每年新增核准水电/ 核电/煤电/气电分别 3800/1200/3500/900 万千瓦。

电改背景下，如何把握中长期电价

2015 年“9 号文”标志着电价市场化改革正式拉开序幕，电改带动电价涨跌更加市场化， 价格的决定因素越来越像其他商品，由供给曲线（成本）与需求决定。换言之，电力供需 宽松或者成本下行的时候电价就有可能下降，反之亦然。因为化石能源发电成本通常高于 边际成本较低的可再生能源，所以在谈判充分的中长期电量交易中，火电一般都是边际电 价的决定者，水核新能源等跟随定价；加之火电在调度层面也受需求波动影响最大，那么 火电的供需（利用小时）与成本（煤或天然气）通常是电价至关重要的决定性因素。当然， 随着新能源占比越来越大，部分时间段火电可能已经被挤出了边际定价（风光水核的出力 高于用电负荷，基于优先消纳原理，火电没有定价权）。

需在现行的电力市场规则下，大部分市场化交易电量在省内市场交易，所以各省的电价与 省内的成本曲线、需求曲线、供需双方的议价能力包括当地的交易规则，是最紧密相关的。 不论各个省份交易规则的差异，边际定价的原则决定了大多数时候，所有电源的边际出清 价格是由成本最高的化石能源机组决定的，通常为采购现货煤价和 LNG 价格的电厂。所以 后文涉及成本的部分我们主要采用现货能源价格作为研究指标。

决定电价的因素 1：一次能源价格

居高不下的煤价导致2022/23年度长协和2022的月度长协在大部分省份的大部分时间都是 顶格上浮，2022 年的月度长协价格波动没有太多代表性，因此我们主要选取 2023 至今的 月度交易作为我们研究的对象。我们发现，T 月月度交易的电价与 T-2 期现货煤价相关系数 较大，原因在于：1）当月下旬进行下个月长协价格交易，所以煤价于电价有领先影响；2） 电厂煤炭库存在 20-30 天，考虑港口到电厂还有运输时间，所以实际影响 T-1 月的入炉成 本为 T-2 月港口价格。

值得一提的是，广东因为天然气电厂也参与市场化交易，所以天然气价格对电价的影响也 不容忽视；而且因为天然气发电很多时候成本高于煤电，燃气电厂在很多时候可能成为边 际定价者。需要注意的是，因为天然气储存能力的限制，即期能源价格对电价的影响相比 有库存的煤炭而言反应更为灵敏。

因为大部分省份的年底长协谈判都是从前一年的国庆前后持续到第二年初（一般为春节前）， 4Q23 的燃料价格对 2024 年年度电价谈判影响最大。如果我们用秦皇现货煤价与广东 LNG 出厂价作为参照指标，暂不考虑其他决定电价的因素，目前的燃料价格可能会导致电价相 对 2023 年底谈判出的 2024 年年度长协有１-3 分/度的下降。如果年底前煤价相对当前的价 格还有进一步上行的可能，我们认为 2025 年年度长协的电价降幅会明显小于我们的预测。

决定电价的因素 2：供需情况

供需决定价格是最质朴的微观经济学原理，我们认为各省火电的利用小时是省内电力供需 紧张程度最好的体现形式；鉴于清洁能源优先消纳的原则，火电发电量=全社会用电量-优先 消纳的可再生能源和核电，火电利用小时=火电发电量/火电装机，代表了火电机组的产能利 用率，也在很大程度上表明了当地所有电源的供需景气度。

可以注意到，江苏和广东 2023 年大部分时间利用小时与点火价差呈现高度正相关。2023 年底以来，江苏月度电价对应的点火价差一直维持在 30 到 70 元／兆瓦时的水平上区间震 荡，利用小时的变化其实并没有对盈利空间造成太大影响，短期江苏省月度价格还是和煤 价相关性更高（图 48）。广东 2023 年底来，煤电对应的点火价差趋势性向下，我们认为一 方面反映了当地电力供需，一方面也是天然气价格高位回落导致的：根据能源局统计数据， 今年二季度煤电利用小时同比下滑 7%，气电同比下滑 14%，但是沿海天然气电厂的 LNG 采购很难快速调整，在点火价差为正的基础上气电厂有动力降价换量，最终实现天然气的 消化。

居高不下的煤价导致2022/23年度长协和2022的月度长协在大部分省份的大部分时间都是 顶格上浮，2022 年的月度长协价格波动没有太多代表性，年度长协也仅有 2024vs2023 的 同比变化可以研究。因为大部分省份的年底长协谈判都是从前一年的国庆前后持续到第二 年初（一般为春节前），4Q23 和 2023 年 12 月的利用小时 2024 年电价谈判影响最大。

根据我们统计的全国各省火电项目进度，暂不考虑新能源和水电的影响，我们假设截止 2023 年底的在建和筹建项目会在未来 3 年逐步投产，对应的火电装机增速 CAGR 和 1H24 的用 电量作比较。假设未来 3 年用电量增速趋势与 1H24 保持一致，未来供需形势会相较 2023 年底更为紧张的省份包括内蒙、新疆、福建、上海、海南、北京、宁夏、辽宁、山西和云 南；三北（华北、西北、东北）和云南新能源资源较为充沛，福建、海南核电有明显增量， 上海的供需格局明显较优。

最后，根据我们的测算，来水修复对火电的挤压效应在 7 月的影响幅度可能是年内最高的， 8-12 月火电利用小时就可能会有所缓解；据此，我们不认为当前的月度长协价格会持续到 年底，甚至影响 2025 年年度长协电价。

决定电价的因素 3：区域集中度

作为区域层面市场化交易的品种，发用电双方的集中度（垄断力）也对最终的电价有很大 的影响。广东、广西和河南的电价下滑幅度较大与当地火电企业分散度较高有关，集中度 较高的四川、上海、甘肃等地 2024 年电价降幅相对较小。

值得一提的是，国家能源集团在 31 个省份的 11 个省中市占率第一，12 个省中市占率第二， 作为长协保供能力相对较强（盈利能力较好）的龙头企业，还是在价格协同中可以发挥较 大作用的。

根据我们对目前所有在役和在建火电项目的统计，2023-25 年 CR5 市占率超过 90%的省份 包括浙江、云南、四川、北京、上海、青海、宁夏、江西、吉林、黑龙江和海南，未来 3 年市占率有望提升的省份包括安徽、甘肃、广西、湖南和内蒙古。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）