云南墨江联珠235兆瓦光伏电站。 芶代岚 蒲柯宇 摄

　　5月27日，国内单体规模最大“茶光互补”电站——云南墨江碧溪235兆瓦光伏电站并网发电。该电站全容量并网发电后，每年可为电网提供清洁电能约3.76亿千瓦时。而这些清洁电能即将全面参与现货市场。

　　今年2月，国家发展改革委、国家能源局联合印发《关于深化新能源上网电价市场化改革促进新能源高质量发展的通知》，推动新能源上网电量全面进入电力市场，上网电价通过市场交易形成。其中要求，6月1日及以后投产的新能源增量项目将按照新政策参与市场化交易。

　　为什么要深化新能源上网电价市场化改革？改革后，对南方五省区新能源发展产生哪些影响？南方区域电力市场又将如何应对？

　　新能源电价市场化落地

　　南方电网现货交易新规出台

　　近年来，我国新能源装机规模实现了跨越式发展，截至2024年底，新能源装机规模已超火电，达到14.1亿千瓦，占全国电力总装机规模的40%以上。

　　随着新能源规模扩大，固定电价机制已难以适应市场供需变化，且未能合理分摊系统调节成本。当前新能源建设成本显著降低，电力市场规则日趋成熟，为全面推行市场化电价改革、促进行业高质量发展提供了有利条件。

　　改革明确了坚持市场化方向，一是推动新能源上网电价全面由市场形成；二是建立支持新能源可持续发展的价格结算机制；三是区分存量和增量项目分类施策，存量项目的机制电价与现行政策妥善衔接，增量项目的机制电价通过市场化竞价方式确定。

　　为此，南方电网公司印发《支持新能源参与南方区域电力现货市场的工作方案(2025年版)》。根据文件，南方电网正引导集中式、分布式新能源全量、有序参与现货市场。新能源经营主体既可以“报量报价”参与交易，也可接受市场形成的价格，也鼓励分布式聚合以虚拟电厂形式参与现货市场。

　　记者在采访时发现，南方电网经营区域已参与中长期市场化交易的220千伏及以上集中式新能源，具备条件将自6月后全量参与现货市场，试点110千伏新能源也将参与现货市场。

　　最近，广西陆上集中式新能源发电企业已经全电量参与中长期市场化交易。截至目前，广西已有403个新能源发电交易单元完成注册并开展交易，这些新能源发电交易单元已提前全量参与现货市场。

　　广西电网电力交易中心总经理贝宇说：“新能源全量入市后，将公平承担电力系统调节成本，充分体现各类电源在电力系统中的价值，更好地引导新能源与调节电源、电网协调发展，助力构建更加高效协同的新型电力系统。同时，新能源通过跨经营区、跨省跨区与省内交易，更大范围优化资源配置，有助于加快全国统一电力市场建设。”

　　南方电力市场全量新规

　　实施新老划断平稳过渡

　　国家新政策执行新老划断，2025年6月1日以前投产的新能源存量项目，通过开展差价结算，实现电价与现行政策妥善衔接；6月1日及以后投产的新能源增量项目将按照新政策参与市场化交易。

　　为加快推动南方电网经营区域新能源参与南方区域电力现货市场，合理利用市场化手段促进新能源优化调度，公司目前已制定2025年底前推动集中式、分布式新能源具备全量参与现货市场技术条件的工作计划。

　　在广东，大量新能源企业为了追求存量政策的保障，正在加速建设。6月1日之后，新能源项目的收益模式从“发电量×固定电价”转向“市场化交易电价+场外差价”模式，电价波动也会加剧。

　　位于汕头的亚洲单体连片规模最大的淡水渔光互补一体化项目近日成功并网，项目总投资约24亿元，预计年发电近6亿千瓦时，未来这个电站也将参与到现货市场交易当中。电站有关负责人表示：“参与市场化交易是必然选择，市场化电价在供需紧张时段可能产生溢价收益，通过绿电交易可获得环境价值附加，动态交易能提升资产利用率。”

　　“该电站将以‘市场电量+机制电量’模式结算。其中市场电量部分，根据市场化交易形成的价格进行结算；另一部分机制电量是按照新能源可持续发展价格(即机制电价)与市场交易均价进行差价结算的电量，通过对冲参与市场后的价格波动风险，保障新能源电站收益预期的相对合理与稳定。”广东电网电力交易中心分析结算部副经理朱文俊表示。

　　新能源全量入市在即

　　高精度预测突破93%大关

　　新能源电量全面入市后实现发电侧接近80%的发电量以及用户侧80%左右的用电量进入市场，电力交易将变得更加频繁。

　　在南方电网经营区域风电光伏装机容量已突破2.1亿千瓦，而一片云或者一阵风都有可能带来新能源出力的随机波动，新能源预测精度不高等问题导致电网安全运行和交易平稳开展面临着巨大挑战。

　　今年4月底，南方电网公司新能源功率预测培育计划取得重大突破——人工智能模型“大源”在部署首周便展现出卓越性能，其日均预测精度高达93%，显著超越传统预测方法。目前，这一创新算法已成功应用于南方电网实际生产环境，为区域现货市场的稳定运行提供了强有力的技术支撑。

　　这套新一代AI大模型，构建超过20亿参数的深度神经网络，通过自主创新的动态反馈学习预训练方法，突破性实现全球新能源大模型基座的自主进化能力。该模型无需依赖人工经验，即可自动捕捉大气湍流与可再生能源出力间的复杂关系，在全国范围内实现未来168小时风光发电功率的分钟级滚动预报。实测数据显示，其在转折性天气场景下的新能源功率预测准确率显著提高，达到国际领先水平。

　　南网报记者 肖玲 通讯员 邓韦斯 陈婉 温存 陈伯鑫 陈波