六库联调对"量"的影响——基于历史数据的统计分析

我们之前花了一些时间,对长江电力的商业模式进行了拆解。如果我们追求极简,可以简化为"售电量"和"实现电价"这两个指标。本文只讨论"量"这个因素。

售电量 = 天然来水量 × (1 − 弃水率) × 综合出力系数 × 梯级重复利用系数。这个公式是静态的,本身并不能告诉我们这一年经营效率如何。来水量是无法改变且随机波动的,在天然来水量变化的情况下,长江电力当然对应有不同的售电量。我们需要用一个简单的指标来衡量背后的经营效率。

于是,我们构建了一个指标:发电效率 = 年发电量 / 长江上游天然来水量。没有用售电量而是发电量,是因为我只是想知道发电效率。从发电到售电,还有很多需要细致分析的事情,这里的关键是,要在电价高的时候多售电,不过这不是今天要聚焦的问题。

更进一步,我想知道"联调"前后发电效率的比较。所谓联调,就是把乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝、三峡、葛洲坝联合在一起来调度,让每一滴水重复发电6次。这六级电站的首尾落差加起来超过700米,累积起来的势能是很大的。这种调度并不简单,本质上是对1000多公里河道上超过300亿立方米库容的动态优化控制。

一、指标构建与数据说明

我们用年发电量/长江上游天然来水量来衡量发电效率。指标确定后,关键是选择对比时点。

因为这六座电站最晚全部投产的是白鹤滩(2022年12月全部机组投产),所以"六库完整运行"时间应该从2023年开始算。于是,我将2017-2022算做一组,2023-2025算做一组。前者代表联调前的情况,后者代表统一联调的数据。我们只需比较这两组数据的发电效率就行。

基于长江电力历年年报及公开披露的水情数据,我们还原了各年度梯级发电量与对应的关键来水量(以长江委公布的寸滩+武隆来水或三峡入库流量折算为年总量,此处采用能等效表征梯级上游总来水的口径),计算得到水量利用效率指标如下:

年份 梯级总发电量(亿kWh) 折算天然来水量(亿m³) 水量利用效率(kWh/m³) 阶段特征
2017 2108.9 4160 0.507 溪向三葛四库,乌白在建
2018 2154.8 4320 0.499 来水偏丰,弃水较多
2019 2104.6 4020 0.524 来水偏枯,效率被动提升
2020 2269.3 4510 0.503 乌东德首投,六库雏形
2021 2083.2 3880 0.537 白鹤滩首批投产,枯水
2022 2630.3 4000 0.658 白鹤滩全投,效率跃升
2023 2750.0 3980 0.691 六库联合调度元年
2024 2950.0 4300 0.686 来水偏丰,效率维持高位
2025 3071.9 4280 0.718 六库联调成熟,创历史最高

注:2023-2025年来水量数据为根据公开新闻推算的近似值,2025年效率值0.718对应公司披露的"综合耗水率创历史最优"。

二、统计检验与核心发现

对上述数据进行独立样本t检验(分组:2017-2022 vs 2023-2025),两组的水量利用效率均值分别为:

联调前均值:0.538 kWh/m³(标准差0.060)

联调后均值:0.698 kWh/m³(标准差0.015)

我们清楚看到,联调之后无论是均值更高,而且更稳定(统计学中标准差越小,表示越稳定)。

0.538
联调前均值(kWh/m³)
标准差0.060
0.698
联调后均值(kWh/m³)
标准差0.015
0.718
2025年最高效率
创历史最优
140.1亿
2025年节水增发(kWh)
运营调度贡献

三、效率提升的量化测算

以2025年天然来水量4280亿m³计算,效率提升带来的结构性增发电量为 4280 × 0.160 ≈ 685亿kWh。这当然不是调度本身的全部贡献,因为它包含了新机组(乌白)水头利用的结构性增益,而非仅运营优化。

如果我们从联调后发电量中扣除新机组的贡献,那么剩余四库(溪向三葛)在六库环境下的平均发电量约2080亿kWh,和2017-2019四库独立期均值2120亿kWh差不多,看似调度未带来增发。但要考虑到事情的另外一面,因为六库联调会使四库的分水压力增加,如果按照四库联调前的弃水率(约8%-12%)估算,若没有联调,四库在近年的发电量会降到1900-2000亿kWh,这说明运营调度创造的实际增量空间约120—180亿kWh,这与长江电力公告中公布的2025年节水增发140.1亿kWh基本是吻合的。

四、结论

总之,六库联调对长江电力的发电量有根本的利好影响,而且我们用年发电量/长江上游天然来水量确实可以衡量长江电力的发电效率。考虑到这个指标简单,数据易得,且有效,可以作为以后长期跟踪的指标。

0条评论

递交一条评论