沿海煤耗數(shù)據(jù)食之無(wú)味棄之可惜

1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250009 1、 報(bào)告緣起：5 月以來(lái)的煤耗高頻數(shù)據(jù)上行 4 HYPERLINK l _TOC_250008 2、 煤耗高頻數(shù)據(jù)反映經(jīng)濟(jì)變化的理論基礎(chǔ) 5 HYPERLINK l _TOC_250007 3、 電力需求與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)度減弱 7 HYPERLINK l _TOC_250006 4、 煤耗高頻數(shù)據(jù)的擾動(dòng)因素增強(qiáng) 8 HYPERLINK l _TOC_250005 、 煤耗高頻數(shù)據(jù)表示什么？ 8 HYPERLINK l _TOC_250004 、 擾動(dòng)因素 1：跨區(qū)送電 10 HYPERLINK l _TOC_250003 、 擾動(dòng)因素 2

2、：電源結(jié)構(gòu) 13 HYPERLINK l _TOC_250002 5、 實(shí)證分析：煤耗高頻數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度如何？ 16 HYPERLINK l _TOC_250001 6、 煤耗高頻數(shù)據(jù)的指示作用減弱 18 HYPERLINK l _TOC_250000 7、 風(fēng)險(xiǎn)分析 181、報(bào)告緣起：5 月以來(lái)的煤耗高頻數(shù)據(jù)上行2020 年 5 月以來(lái)，沿海電廠發(fā)電煤耗迅速上行，引發(fā)市場(chǎng)關(guān)注。根據(jù)Wind 統(tǒng)計(jì)，截至 2020 年 5 月 19 日，6 大發(fā)電集團(tuán)沿海電廠日均耗煤量 69 萬(wàn)噸，較 5 月初增長(zhǎng) 30%，同比增長(zhǎng) 11%。由于自 2020 年 3 月28 日起 6 大發(fā)電集團(tuán)統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生變

3、更（使用華電數(shù)據(jù)替代國(guó)電數(shù)據(jù)納入 6大發(fā)電集團(tuán)），考慮歷史可比性，我們計(jì)算了經(jīng)調(diào)整的 5 家電企（即浙電、上電、粵電、大唐、華能）沿海電廠日均煤耗量。截至 2020 年 5 月 19 日，經(jīng)調(diào)整的 5 家電企沿海電廠日均耗煤量 60 萬(wàn)噸，較 5 月初增長(zhǎng) 35%，同比增長(zhǎng) 19%。我們進(jìn)而對(duì)不同電企日均耗煤量進(jìn)行拆分，截至 2020 年 5 月 19 日，浙電、上電、粵電、大唐、華能、華電的日均耗煤量分別為 14、2、12、11、 21、9 萬(wàn)噸，較 5 月初分別增長(zhǎng) 30%、26%、53%、70%、19%、3%，同比分別增長(zhǎng) 20%、36%、15%、54%、6%、5%。圖 1：6 大發(fā)電集

4、團(tuán)沿海電廠原始日均耗煤量（不考慮口徑調(diào)整因素，萬(wàn)噸2018201920202015-2019均值1008060402001-01 02-01 03-01 04-01 05-01 06-01 07-01 08-01 09-01 10-01 11-01 12-01資料來(lái)源：Wind， （注：截至 2020 年 5 月 19 日）圖 2：經(jīng)調(diào)整的 5 家電企沿海電廠日均耗煤量（剔除口徑變化影響，萬(wàn)噸）2018201920202015-2019均值1008060402001-01 02-01 03-01 04-01 05-01 06-01 07-01 08-01 09-01 10-01 11-01 1

5、2-01資料來(lái)源：Wind， （注：考慮歷史可比口徑，選取經(jīng)調(diào)整的 5 家電企為浙電、上電、粵電、大唐、華能；截至 2020 年 5 月 19 日）圖 3：2020 年以來(lái)各電企沿海電廠日均煤耗量（萬(wàn)噸）浙電上電粵電大唐華能華電3025201510502020/1/12020/2/12020/3/12020/4/12020/5/1資料來(lái)源：Wind， （注：截至 2020 年 5 月 19 日）發(fā)電集團(tuán)煤耗高頻數(shù)據(jù)通常作為反映經(jīng)濟(jì)變化的參考指標(biāo)之一，近期 “異?！钡难睾Ｃ汉母哳l數(shù)據(jù)也被市場(chǎng)解讀為經(jīng)濟(jì)加速?gòu)?fù)蘇的信號(hào)。我們認(rèn)為，受采集樣本區(qū)域及電力、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)演化影響，發(fā)電集團(tuán)煤耗高頻數(shù)據(jù)與 用電需

6、求及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的偏離度增加，實(shí)際指示作用十分有限。我們將在本篇報(bào)告中，重點(diǎn)探討發(fā)電集團(tuán)煤耗高頻數(shù)據(jù)的影響因素及指示作用。2、煤耗高頻數(shù)據(jù)反映經(jīng)濟(jì)變化的理論基礎(chǔ)在總量和行業(yè)研究過(guò)程中，煤耗高頻數(shù)據(jù)反映經(jīng)濟(jì)變化的核心邏輯在于：電力是全社會(huì)生產(chǎn)生活必需品，電力需求與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正相關(guān)性；由于電力無(wú)法大規(guī)模儲(chǔ)存，且生產(chǎn)、輸送、消耗全過(guò)程具有瞬時(shí)性，通常認(rèn)為電力供需實(shí)時(shí)平衡（不存在電力庫(kù)存），發(fā)用電量可近似等效替代；火電（尤其是煤電）一直是我國(guó)的主力電源形式（盡管占比逐步下降），火電發(fā)電量可一定程度反映總發(fā)電量的變化，而單位發(fā)/供電煤耗的變化程度較弱，電廠煤耗數(shù)據(jù)與火電發(fā)電量基本線性相關(guān)；經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)總體頻度

7、較低（通常為月度或季度），通過(guò)發(fā)電集團(tuán)煤耗高頻數(shù)據(jù)（日度）可提升跟蹤頻度。因此，通過(guò)煤耗高頻數(shù)據(jù)反映經(jīng)濟(jì)變化的邏輯傳導(dǎo)路徑為：6 大發(fā)電集 團(tuán)耗煤量沿海地區(qū)煤電發(fā)電量全國(guó)火電發(fā)電量全國(guó)發(fā)電量全社會(huì) 用電量全國(guó)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。我們認(rèn)為，隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能轉(zhuǎn)換、電力產(chǎn)業(yè)格局改變，上述邏輯傳導(dǎo)路徑產(chǎn)生阻滯。圖 4：煤耗高頻數(shù)據(jù)反映經(jīng)濟(jì)變化的邏輯傳導(dǎo)路徑？6大發(fā)電集團(tuán)耗煤量沿海地區(qū)煤電發(fā)電量全國(guó)火電發(fā)電量全國(guó)發(fā)電量全社會(huì)用電量全國(guó)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)？資料來(lái)源： 圖 5：全國(guó)電量與 GDP 增速（%）20%全社會(huì)用電量規(guī)上電廠發(fā)電量火電發(fā)電量GDP（右軸）20%15%10%16%電量與經(jīng)濟(jì)增速的偏離12%5%8%0%4%

8、20002001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019-5%0%資料來(lái)源：Wind， 圖 6：全國(guó)電力彈性系數(shù)電力消費(fèi)彈性系數(shù)電力生產(chǎn)彈性系數(shù)1.61.41.21.00.80.620002001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016201720180.4資料來(lái)源：Wind， 圖 7：全國(guó)發(fā)電量結(jié)構(gòu)（%）火電水電其他100%80%60%40%20%19901991199219931994199519961997

9、19981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820190%資料來(lái)源：Wind， 3、電力需求與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)度減弱近年來(lái)，我們觀察到了發(fā)用電量增速與經(jīng)濟(jì)增速的背離（如圖 5 所示）。我們認(rèn)為，上述現(xiàn)象可主要?dú)w因?yàn)椋海?）電力需求動(dòng)能切換。隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整，我國(guó)用電結(jié)構(gòu)亦同步調(diào)整。第二產(chǎn)業(yè)仍為全社會(huì)用電量和核心組分，但近年來(lái)占比逐步下降；三產(chǎn)和生活用電比例提升，而數(shù)據(jù)中心、區(qū)塊鏈、5G 等新興“高耗能”行業(yè)進(jìn)一步促進(jìn)用電需求增長(zhǎng)。此外，隨著節(jié)能減排推廣和落后產(chǎn)能出清，二產(chǎn)、三

10、產(chǎn)的電力彈性系數(shù)也呈現(xiàn)較大幅度波動(dòng)。（2）非經(jīng)濟(jì)因素對(duì)于電力需求的貢獻(xiàn)。例如，近年來(lái)國(guó)家著力推廣的電能替代（在終端能源消費(fèi)環(huán)節(jié)，使用電能替代散燒煤、燃油等化石能源）；異常變化的氣溫催生的制冷/采暖需求等。圖 8：全社會(huì)用電量結(jié)構(gòu)（%）圖 9：分產(chǎn)業(yè)電力彈性系數(shù)20%16%12%8%4%0%第一產(chǎn)業(yè) 居民生活第三產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)（右軸） 80%76%72%68%64%2018201960%3.02.52.01.51.00.50.0-0.5第一產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)2003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172003200420

11、0520062007200820092010201120122013201420152016201720182019資料來(lái)源：Wind， 資料來(lái)源：Wind， （注：各產(chǎn)業(yè)電力彈性系數(shù)=各產(chǎn)業(yè)用電量增速/對(duì)應(yīng) GDP 增速）圖 10：國(guó)家電網(wǎng)電能替代情況電能替代電量（億千瓦時(shí)）電能替代占比（%）2,0005%1,6004%1,2003%8002%4001%00%201220132014201520162017201820192020E資料來(lái)源：國(guó)家電網(wǎng)， （注：電能替代占比指電能替代電量占售電量的比例，2020E 為國(guó)家電網(wǎng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)）根據(jù)上述分析，電力需求的影響因素逐步多元化，電量數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的

12、指示作用減弱。（關(guān)于電力需求的影響討論，可參考我們 2019 年 1 月發(fā)布的報(bào)告與其茍延殘喘，不如從容燃燒公用事業(yè) 2019 年度投資策略、2019 年 8 月的發(fā)布的報(bào)告5G 春風(fēng)來(lái)，用電知多少電力行業(yè)熱點(diǎn)專題 系列（一）4、煤耗高頻數(shù)據(jù)的擾動(dòng)因素增強(qiáng)、煤耗高頻數(shù)據(jù)表示什么？根據(jù) Wind 定義，6 大發(fā)電集團(tuán)日均耗煤量指代表發(fā)電集團(tuán)旗下沿海電 廠每日耗煤量。6 大發(fā)電集團(tuán)包括浙電、上電、粵電、國(guó)電、大唐、華能，其中自 2020 年 3 月 28 起統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生變更（國(guó)電停止報(bào)數(shù)，使用華電數(shù)據(jù)更換國(guó)電數(shù)據(jù)納入 6 大發(fā)電集團(tuán)計(jì)算）?；谏鲜隹趶?，我們重點(diǎn)分析沿海省份煤電情況。根據(jù)我們的劃分

13、，中國(guó)大陸沿海省份包括 11 省、區(qū)、市：環(huán)渤海（天津、河北、遼寧、山東，共 4 省、區(qū)、市）長(zhǎng)三角（江蘇、上海、浙江，共 3 省、區(qū)、市）華南（福建、廣東、廣西、海南，共 4 省、區(qū)、市）圖 11：沿海區(qū)域劃分遼津冀魯環(huán)渤海蘇滬浙長(zhǎng)三角閩桂粵華南瓊資料來(lái)源： 圖 12：沿海煤電出力的影響因素能源結(jié)構(gòu)調(diào)整外來(lái)電煤電氣電水電核電新能源本地電總需求外來(lái)電沖擊環(huán)保改造壓力資料來(lái)源： 與內(nèi)陸不同，受環(huán)境約束等因素制約，沿海煤電目前面臨的不利條件如下：外來(lái)電沖擊：我國(guó)電力資源與需求中心存在嚴(yán)重錯(cuò)配，沿海（尤其是東南沿海）地區(qū)電力需求集中，內(nèi)陸資源地電力供給提升疊加外送消納通道完善，在沿海用電增長(zhǎng)邊際放緩

14、的背景下，外來(lái)電對(duì)本地電沖擊愈加明顯。能源結(jié)構(gòu)調(diào)整：隨著電量供應(yīng)寬松和環(huán)境約束趨緊，電源結(jié)構(gòu)調(diào)整和能源效率提升勢(shì)在必行。在外來(lái)電沖擊背景下，省內(nèi)清潔能源（水電、核電、新能源、氣電）的發(fā)展擠壓進(jìn)一步煤電生存空間。環(huán)保改造壓力：在有限的環(huán)境容量下，沿海燃煤電廠排放標(biāo)準(zhǔn)提升，老舊低效機(jī)組的環(huán)保改造壓力逐步顯現(xiàn)（其中不乏關(guān)停機(jī)組），沿海煤電內(nèi)部產(chǎn)能收縮。根據(jù)上述分析，我們認(rèn)為通過(guò)沿海煤耗數(shù)據(jù)近似反映用電需求情況，不可忽視的擾動(dòng)因素為跨區(qū)送電及電源結(jié)構(gòu)。、擾動(dòng)因素 1：跨區(qū)送電為了定量描述各地區(qū)電量的輸入/輸出狀況，我們引入了電量?jī)糨斎氡壤拍?，即電量?jī)糨斎氡壤?（用電量-發(fā)電量）/用電量。我們定義，電

15、量?jī)糨斎氡壤?%時(shí)，所在區(qū)域?yàn)殡娏績(jī)糨斎雲(yún)^(qū)域，且電量?jī)糨斎氡壤礁撸瑢?duì)外來(lái)電依賴越大；電量?jī)糨斎氡壤幱?5%5%的水平內(nèi)（ 考慮發(fā)用電量統(tǒng)計(jì) 口徑及線損等因素），所在區(qū)域?yàn)殡娏枯斎?輸出平衡區(qū)域；電量?jī)糨斎氡壤?5%時(shí)，所在區(qū)域?yàn)殡娏績(jī)糨敵鰠^(qū)域，且電量?jī)糨斎氡壤降停簇?fù)值絕對(duì)值越大），電量外送消納占比越高?？傮w而言，沿海省份仍為電量?jī)糨斎雲(yún)^(qū)域（福建除外），其中上海對(duì)外來(lái)電的依賴較高。圖 13：各省電量輸入輸出情況2010-2-10122019-2-1012資料來(lái)源：Wind， （注：以電量?jī)糨斎氡壤攘扛魇糨斎氤潭炔町?，各省電量?jī)糨斎氡壤?（用電量-發(fā)電量）/用電量。藍(lán)色、紅色分別表示凈

16、輸出、凈輸入地區(qū)，其中-2、-1、0、1、2 表示電量?jī)糨斎氤潭炔町?，?duì)應(yīng)凈輸入比例范圍分別為低于-30%、-30%-5%、-5%5%、5%30%、高于 30%）圖 14：國(guó)家電網(wǎng)特高壓線路圖資料來(lái)源：國(guó)家電網(wǎng)， （注：統(tǒng)計(jì)時(shí)點(diǎn) 2020 年 5 月）近年來(lái)，隨著特高壓等電力跨省跨區(qū)輸送通道的建立，跨區(qū)送電消納改善，送電量顯著提升。2010-2019 年，全國(guó)跨區(qū)送電量年均復(fù)合增速 15.3%，遠(yuǎn)超同期全社會(huì)用電量年均復(fù)合增速 6.2%；2019 年跨區(qū)送電量占全社會(huì)用電量的比例為 6.8%，較 2010 年提升 3.6 個(gè)百分點(diǎn)。圖 15：全國(guó)跨區(qū)送電量提升全國(guó)跨區(qū)送電量占比（%）全國(guó)跨區(qū)送

17、電量增速（右軸，%）8%25%20%6%15%4%10%2%5%0%0%2010201120122013201420152016201720182019資料來(lái)源：Wind， （注：全國(guó)跨區(qū)送電量占比=全國(guó)跨區(qū)送電量/全社會(huì)用電量）受跨省跨區(qū)電力輸送通道落地端等因素影響，近年來(lái)沿海區(qū)域電力供應(yīng)格局有所分化。2019 年沿海地區(qū)整體電量?jī)糨斎氡壤s 20%，較 2010 年提升 4 個(gè)百分點(diǎn)；環(huán)渤海、長(zhǎng)三角、華南區(qū)域的電量?jī)糨斎氡壤謩e為 15%、 27%、19%，較 2010 年分別變化-3、+11、+5 個(gè)百分點(diǎn)。沿海區(qū)域中，長(zhǎng)三角、華南區(qū)域的外來(lái)電供應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化。2019 年上海、廣東、浙江

18、的電量?jī)糨斎氡壤謩e為 49%、29%、29%，排名靠前；福建的電量?jī)糨斎氡壤s 0%，對(duì)外來(lái)電的依存度相對(duì)較弱。圖 16：沿海地區(qū)電量?jī)糨斎氡壤?0%環(huán)渤海長(zhǎng)三角華南沿海合計(jì)25%20%15%10%2010201120122013201420152016201720182019資料來(lái)源：Wind， （注：電量?jī)糨斎氡壤?（用電量-發(fā)電量）/用電量；環(huán)渤海包括天津、河北、遼寧、山東，長(zhǎng)三角包括江蘇、上海、浙江，華南包括福建、廣東、廣西、海南）圖 17：沿海各省份電量?jī)糨斎氡壤?010201950%40%30%20%10%0%-10%上海廣東浙江江蘇河北天津遼寧海南山東廣西福建資料來(lái)源：Wind

19、， （注：電量?jī)糨斎氡壤?（用電量-發(fā)電量）/用電量）圖 18：典型電網(wǎng)運(yùn)行曲線圖 19：典型清潔能源發(fā)電曲線資料來(lái)源：葛維春等高比例清潔能源電網(wǎng)靈活調(diào)節(jié)方法資料來(lái)源：葛維春等高比例清潔能源電網(wǎng)靈活調(diào)節(jié)方法對(duì)于沿海區(qū)域而言，跨省跨區(qū)輸送通道的送端機(jī)組多為清潔能源機(jī)組，與火電等可控機(jī)組相比，上述送端機(jī)組的調(diào)節(jié)能力較弱，難以根據(jù)受端用電負(fù)荷變化實(shí)時(shí)調(diào)整出力曲線，進(jìn)而增加了電網(wǎng)調(diào)度工序。外送通道的檢修同樣影響外來(lái)電出力。此外，外來(lái)電與本地電的發(fā)電側(cè)競(jìng)爭(zhēng)亦涉及地方層面博弈?；谏鲜龇治觯S著跨省跨區(qū)輸送電量提升，沿海區(qū)域外來(lái)電的短期波動(dòng)在所難免。我們測(cè)算了沿海區(qū)域電量?jī)糨斎氡壤脑露茸兓闆r，同樣觀察

20、到沿海區(qū)域電量?jī)糨斎氡壤▌?dòng)擴(kuò)大的跡象。外來(lái)電的短期波動(dòng)對(duì)本地電出力構(gòu)成影響，進(jìn)而減弱了沿海煤耗高頻數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。圖 20：沿海區(qū)域當(dāng)月電量?jī)糨斎氡壤?）環(huán)渤海長(zhǎng)三角華南沿海合計(jì)40%35%30%25%20%15%10%5%2010-012010-042010-072010-102011-012011-042011-072011-102012-012012-042012-072012-102013-032013-062013-092013-122014-052014-082014-112015-022015-052015-082015-112016-042016-072016-102017-

21、032017-062017-092017-122018-052018-082018-112019-042019-072019-102020-030%資料來(lái)源：Wind， （注：電量?jī)糨斎氡壤?（用電量-發(fā)電量）/用電量；環(huán)渤海包括天津、河北、遼寧、山東，長(zhǎng)三角包括江蘇、上海、浙江，華南包括福建、廣東、廣西、海南；截至 2020 年 3 月）、擾動(dòng)因素 2：電源結(jié)構(gòu)受能源結(jié)構(gòu)調(diào)整影響，近年來(lái)沿海地區(qū)與全國(guó)均呈現(xiàn)電源形式分化加劇的現(xiàn)象：即清潔能源發(fā)展迅速，傳統(tǒng)化石能源日漸式微。從裝機(jī)結(jié)構(gòu)來(lái)看， 2019 年沿海地區(qū)火電、核電新能源裝機(jī)占比分別為 68%、24%，較 2010年分別降低 14 個(gè)百分

22、點(diǎn)、提升 18 個(gè)百分點(diǎn)；從發(fā)電量結(jié)構(gòu)來(lái)看，2019 年沿海地區(qū)火電、核電新能源發(fā)電量占比分別為 80%、16%，較 2010 年分別降低 8 個(gè)百分點(diǎn)、提升 10 個(gè)百分點(diǎn)。受資源稟賦及電源類型的區(qū)域性差異影響，2010 年以來(lái)，沿海地區(qū)火電裝機(jī)及發(fā)電量占比均高于全國(guó)平均水平；沿海地區(qū)核電新能源裝機(jī)占比與全國(guó)平均水平相近，但發(fā)電量占比高于全國(guó)平均水平。從細(xì)分區(qū)域發(fā)電量結(jié)構(gòu)來(lái)看，環(huán)渤海、長(zhǎng)三角區(qū)域火電發(fā)電量占比較高而核電新能源發(fā)電量占比較低，華南區(qū)域剛好相反。分省份來(lái)看，2019 年福建、廣西、海南的火電裝機(jī)容量占比分別為 54%、 50%、51%，低于沿海和全國(guó)平均水平；火電發(fā)電量占比分別為

23、 58%、56%、66%，亦低于沿海和全國(guó)平均水平。圖 21：各地火電裝機(jī)占比圖 22：各地核電新能源裝機(jī)占比環(huán)渤海長(zhǎng)三角華南 沿海合計(jì) 全國(guó)合計(jì)100%90%80%70%60%環(huán)渤海長(zhǎng)三角華南 沿海合計(jì) 全國(guó)合計(jì)30%25%20%15%10%5%50%2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 20190%2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019資料來(lái)源：Wind， （注：火電裝機(jī)占比指火電占全部裝機(jī)的比例；環(huán)渤海包括天津、河北、遼寧、山東，長(zhǎng)三角包括江蘇、上海、浙江，華南包括福建、廣東、

24、廣西、海南）資料來(lái)源：Wind， （注：核電新能源裝機(jī)占比指扣除火電、火電后的裝機(jī)占全部裝機(jī)的比例；環(huán)渤海包括天津、河北、遼寧、山東，長(zhǎng)三角包括江蘇、上海、浙江，華南包括福建、廣東、廣西、海南）圖 23：各地火電發(fā)電量占比圖 24：各地核電新能源發(fā)電量占比環(huán)渤海長(zhǎng)三角華南 沿海合計(jì) 全國(guó)合計(jì)100%環(huán)渤海長(zhǎng)三角華南 沿海合計(jì) 全國(guó)合計(jì)25%90%20%80%15%10%70%5%60%2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 20190%2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019資料來(lái)源：W

25、ind， （注：火電發(fā)電量占比指火電占全部發(fā)電量的比例；環(huán)渤海包括天津、河北、遼寧、山東，長(zhǎng)三角包括江蘇、上海、浙江，華南包括福建、廣東、廣西、海南資料來(lái)源：Wind， （注：核電新能源發(fā)電量占比指扣除火電、火電后的發(fā)電量占全部發(fā)電量的比例；環(huán)渤海包括天津、河北、遼寧、山東，長(zhǎng)三角包括江蘇、上海、浙江，華南包括福建、廣東、廣西、海南）圖 25：沿海各省份裝機(jī)結(jié)構(gòu)（2019 年）圖 26：沿海各省份發(fā)電量結(jié)構(gòu)（2019 年）100%火電水電核電新能源100%火電水電核電新能源80%80%60%60%40%40%20%20%0%全國(guó) 天津 河北 遼寧 山東 江蘇 上海 浙江 福建 廣東 廣西 海南

26、0%全國(guó) 天津 河北 遼寧 山東 江蘇 上海 浙江 福建 廣東 廣西 海南資料來(lái)源：Wind， 資料來(lái)源：Wind， 考慮到能源結(jié)構(gòu)調(diào)整及機(jī)組自身調(diào)節(jié)能力，不同電源類型機(jī)組發(fā)電順序存在差異?？傮w而言，清潔能源機(jī)組發(fā)電順序靠前，而傳統(tǒng)火電（尤其是煤電）發(fā)電順序相對(duì)靠后。自然條件約束下，可再生能源（水電、風(fēng)電、光伏）發(fā)電的季節(jié)性特征明顯；而機(jī)組檢修等因素亦造成核電等機(jī)組利用率的月度波動(dòng)。近年來(lái)沿海地區(qū)積極響應(yīng)環(huán)保號(hào)召和能源轉(zhuǎn)型，清潔能源機(jī)組（核電新能源等）裝機(jī)增速明顯超過(guò)火電裝機(jī)。 裝機(jī)和利用率指標(biāo)共振，顯著放大了沿海地區(qū)清潔能源機(jī)組發(fā)電量的月 度波動(dòng)幅度，進(jìn)而影響本地煤電出力的穩(wěn)定性。沿海煤耗高

27、頻數(shù)據(jù)與用電需求變化幅度分化程度加劇，指標(biāo)預(yù)測(cè)的可靠度下降。表 1：不同電源類型機(jī)組發(fā)電順序發(fā)電序位機(jī)組類型無(wú)調(diào)節(jié)能力的風(fēng)能、太陽(yáng)能、海洋能、水能等可再生能源發(fā)電機(jī)組有調(diào)節(jié)能力的水能、生物質(zhì)能、地?zé)崮艿瓤稍偕茉窗l(fā)電機(jī)組和滿足環(huán)保要求的垃圾發(fā)電機(jī)組核能發(fā)電機(jī)組按“以熱定電”方式運(yùn)行的燃煤熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組，余熱、余氣、余壓、煤矸石、洗中煤、煤層氣等資源綜合利用發(fā)電機(jī)組天然氣、煤氣化發(fā)電機(jī)組其他燃煤發(fā)電機(jī)組，包括未帶熱負(fù)荷的熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組其他燃煤發(fā)電機(jī)組，包括未帶熱負(fù)荷的熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組燃油發(fā)電機(jī)組資料來(lái)源：國(guó)家發(fā)改委圖 27：全國(guó)各電源類型利用小時(shí)數(shù)的月度波動(dòng)（小時(shí)） 全部電源 水電火電核電風(fēng)電80060

28、04002000M1-2*M3M4M5M6M7M8M9M10M11M12資料來(lái)源：Wind， （注：選取 2014-2019 年全國(guó)各電源類型當(dāng)月利用小時(shí)數(shù)的平均值，M1-2*表示 1-2 月累計(jì)利用小時(shí)數(shù)的月度均值）圖 28：各地火電裝機(jī)容量增速（%）圖 29：各地核電新能源裝機(jī)容量增速（%）環(huán)渤海長(zhǎng)三角華南 沿海合計(jì) 全國(guó)合計(jì)60%環(huán)渤海長(zhǎng)三角華南 沿海合計(jì) 全國(guó)合計(jì)60%50%50%40%40%30%30%20%20%10%10%0%2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 20190%2011 2012 2013 2014 2015 2016 20

29、17 2018 2019資料來(lái)源：Wind， （注：環(huán)渤海包括天津、河北遼寧、山東，長(zhǎng)三角包括江蘇、上海、浙江，華南包括福建、廣東、廣西、海南）資料來(lái)源：Wind， （注：核電新能源裝機(jī)容量指扣除火電、火電后的裝機(jī)容量；環(huán)渤海包括天津、河北、遼寧、山東，長(zhǎng)三角包括江蘇、上海、浙江，華南包括福建、廣東、廣西、海南）圖 30：各區(qū)域火電當(dāng)月發(fā)電量占比（%）100%環(huán)渤海長(zhǎng)三角華南 沿海合計(jì) 全國(guó)合計(jì)90%80%70%60%2010-012010-042010-072010-102011-012011-042011-072011-102012-012012-042012-072012-102013-

30、032013-062013-092013-122014-052014-082014-112015-022015-052015-082015-112016-042016-072016-102017-032017-062017-092017-122018-052018-082018-112019-042019-072019-102020-0350%資料來(lái)源：Wind， （注：火電當(dāng)月發(fā)電量占比指火電當(dāng)月發(fā)電量占全部當(dāng)月發(fā)電量的比例；環(huán)渤海包括天津、河北、遼寧、山東，長(zhǎng)三角包括江蘇、上海、浙江，華南包括福建、廣東、廣西、海南；截至 2020 年 4 月）5、實(shí)證分析：煤耗高頻數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度如何？根

31、據(jù)前文討論結(jié)果，我們認(rèn)為煤耗高頻數(shù)據(jù)的擾動(dòng)因素增加，與發(fā)用電量的關(guān)聯(lián)程度降低，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的參考意義亦十分有限。我們對(duì) 2011 年以來(lái)的發(fā)電集團(tuán)煤耗與發(fā)用電量當(dāng)月同比增速數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。為剔除春節(jié)錯(cuò)位效應(yīng)導(dǎo)致的 1、2 月用電量異常變化，我們只選 取 3-12 月的數(shù)據(jù)作為樣本。從定量角度判斷，與全國(guó)發(fā)用電量相比，6 大發(fā)電集團(tuán)煤耗當(dāng)月同比增速的波動(dòng)范圍顯著擴(kuò)大，6 大發(fā)電集團(tuán)煤耗與全國(guó)發(fā)用電量（含火電發(fā)電量、規(guī)模以上電廠發(fā)電量、全社會(huì)用電量）當(dāng)月同比增速的差異可達(dá) 19-26 個(gè)百分點(diǎn)。我們認(rèn)為近年來(lái) 6 大發(fā)電集團(tuán)煤耗高頻數(shù)據(jù)“放大”了全國(guó)實(shí)際發(fā)用電量的變化幅度，“異?！辈▌?dòng)的煤耗高頻數(shù)

32、據(jù)并不意味著同等幅度波動(dòng)的發(fā)用電量數(shù)據(jù)。除春節(jié)錯(cuò)位因素外，6 大發(fā)電集團(tuán)煤耗月度增速的“上下峰值”多出現(xiàn)在水電汛期、及用電需求劇烈變化的情況下，此時(shí)煤耗高頻數(shù)據(jù)的指示作用有限。從定性角度分析，我們對(duì) 6 大發(fā)電集團(tuán)煤耗與全國(guó)火電發(fā)電量、全社會(huì)用電量的當(dāng)月同比變化方向（正增長(zhǎng)和負(fù)增長(zhǎng)）進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，定義了 6 大發(fā)電集團(tuán)煤耗的月度定性預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率指標(biāo)，即 6 大發(fā)電集團(tuán)煤耗的月度定性預(yù) 測(cè)準(zhǔn)確率=6 大發(fā)電集團(tuán)煤耗與發(fā)用電量當(dāng)月同比一致變化（即均同比增加或 同比減少）的樣本數(shù)量/總有效樣本數(shù)量。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，2011 年以來(lái)，6大發(fā)電集團(tuán)煤耗對(duì)全國(guó)火電發(fā)電量的月度定性預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為 83%，對(duì)全社會(huì)用電量的月度定性預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為 62%。實(shí)證分析結(jié)果表明，6 大發(fā)電集團(tuán)沿海高頻煤耗對(duì)于全國(guó)發(fā)用電量的定量指示作用有限，僅可用于部分定性變化參考。圖 31：煤耗與發(fā)電量當(dāng)月同比增速（%）6大發(fā)電集團(tuán)煤耗火電發(fā)電量發(fā)電量全社會(huì)用電量40%30%20%10%0%-10%-20%2011-032011-062011-092011-122012-052012-082012-112013-042013-072013-102014-032014-062014-092014-122015-052015-082015-1120