華泰 | 量化電價與盈利彈性：「十五五」電價測算

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（來源：華泰證券研究所）

電價風險可控，建議長期佈局優質資產穿越周期

電價是電力板塊最重要的影響因素，我們通過對2025-30年的長周期測算，認為2026與「十五五」電價下降風險可控，火電在「十五五」供需底部ROE或可維持6%-9%。煤價700元/噸時火電周期低點的電價，對應水電核電DCF價值相對目前市值還有可觀空間。冷熱電直供的開拓或成為核電與火電重要的開源手段，AIDC或帶動供電與供熱的需求超預期，甚至帶動整個能源領域迎來模式的突破。短期推薦煤價彈性較大的相關公司，建議長期佈局優質資產。畢竟，煤價與電價都有自身的波動，而優質資產可以穿越周期。

電價：「十五五」風險可控，供熱或是重要開源手段

回溯歷史，煤價對電價的解釋力度遠超供需。按照華泰煤炭組的觀點煤價2026年可以恢復到800元/噸，我們測算明年電價下降空間不大。在「十五五」利用小時的低點，假設現貨煤價700元/噸，我們判斷全國電價比2025年可能還有3-4分/度的降幅。假設光伏加裝6小時儲能，幾乎沒有省份的項目可以在我們預測的供需低點的電價盈利（側面佐證我們預測的電價低點很難長期持續）。碳市場的推進可能會推升電價，德國火電在不到2000利用小時的情況下都可以通過電價傳導碳排放成本。此外，我們測算供熱可以給火電和核電增厚6.9/2.0pct的全投資IRR，或成為電力公司重要的開源手段。

火電：供需低點ROE或可維持6%-9%

根據我們測算，煤電的利用小時會在2028年前后見底，並且底部4300左右。參照德國能源轉型過程與我國「十三五」電力寬松時期的經驗，在供需壓力最大的年份，年度長協對應的點火價差或可維持0.08-0.1元/度。2024年廣東與江蘇兩省統調煤電利用小時均已下降至不足4300，但2025年來兩省高頻月度電價對應的點火價差都已經恢復到0.08元/度。在容量電價加持下，火電ROE或可維持6%-9%。此外，火電受益其調節能力，在中長期分時、現貨交易和輔助服務等方面，或還可以獲取額外1-2分/度的結算電價；這在新能源滲透率較高的省份，已經開始逐步體現。

核電水電：最悲觀電價預測下，當前市值或仍有絕對收益潛力

在6%的折現率假設下，我們測算了在最悲觀的供需環境下電價（煤價700元/噸）對相關公司的市值支撐空間。對於四代高温氣冷堆（假設造價49元/W），在我們假設的最悲觀的電價、熱價下，資本金IRR仍達8.2%。

短期看煤價彈性，長期關注優質資產，AIDC可能會帶動需求超預期

電力供需由2022年的緊張轉向寬松是影響電力行業基本面和估值最重要的因素，我們對火電周期底部不悲觀，短期考慮煤價下行的彈性角度我們的推薦公司名單，請見研報原文。長期來看，我們看好優質資產穿越周期的能力。根據我們測算，AIDC的用電量或可從2H25開始體現，每年可有1000億度增量，帶動用電量增長1pct；假設其製冷需求中20%由余熱滿足，可以給蒸汽市場帶來32%的增量——可能給我們的供需預測與盈利預測帶來超預期的驚喜。

風險提示：實際交易過程中的「行為金融學」影響，各地交易規則變化，煤價超預期波動，電力供需超預期惡化。

不同於市場的觀點

我們對火電盈利周期底部不悲觀。根據我們測算，煤電的利用小時會在2028年前后見底，參照德國能源轉型過程與我國「十三五」的經驗，在供需壓力最大的年份，年度長協對應的點火價差或可維持0.08-0.1元/度，在容量電價加持下，對應火電ROE在6%-9%。此外，新能源的發展大概率不會剝奪火電中長期的定價權，火電受益其調節能力，在中長期分時、現貨交易和輔助服務等方面，或還可以獲取額外1-2分/度的結算電價。廣東和江蘇火電在統調跌破4300后，2025年2-3月月度電價的點火價差也都超過了0.08元/度，是值得關注的高頻數據。

我們覺得未來電價下降幅度可控。按照華泰煤炭組對2026年煤價恢復到800元/噸的判斷，2026年年度長協電價沒有太大下行風險；如果現貨煤價跌破700元/噸，我們判斷全國層面電價在可能還有1-2分/度左右的下降空間。在煤價700元/噸的前提假設下，「十五五」利用小時的低點我們測算電價整體比2025年度長協可能還有3-4分/度的下降空間，整體降價程度有限。假設光伏需要裝6小時的儲能，幾乎沒有省份的項目可以在我們前述的低點電價盈利；從側面説明該電價長期很難持續。碳市場的推進有可能會推升電價水平，德國火電報價的CDS考慮碳排放成本，在利用小時不足2000時都可以通過電價傳導碳價。

核電和水電回調至今股價或已經具有絕對收益潛力。我們測算了在6%的折現率假設下，在最悲觀的供需環境下電價（煤價700元/噸）對相關公司市值的支撐空間。對於四代高温氣冷堆（假設造價49元/W），在我們假設的最悲觀的電價、熱價下，資本金IRR仍達8.2%。

供熱或成為電力公司重要的開源手段。根據我們的測算，供熱會帶給火電、垃圾焚燒和核電6.9/2.1/2.0pct的全投資IRR增厚。2023年我國供熱市場規模或達3240億元，其中工業供熱市場規模472億。據我們測算除我國少數北方地區以外，熱電聯產+IDC具備經濟性；我們預測2025年我國IDC用電量3847億度，若PUE為1.5，製冷需求中20%由余熱製冷滿足，可以增加2023年蒸汽供應量的32%。

「十五五」低點測試：火電中長期電價與ROE壓力可控

根據我們測算，煤電的利用小時會在2028年前后見底，參照德國能源轉型過程與我國「十三五」的經驗，在供需壓力最大的年份，年度長協對應的點火價差或可維持0.08-0.1元/度，在容量電價加持下，對應火電ROE在6%-9%。此外，火電受益其調節能力，在中長期分時、現貨交易和輔助服務等方面，或還可以獲取額外0.01-0.02元/度的結算電價。

電力供需：2028年前后可能迎來拐點，煤電利用小時底部或在4300左右

正如我們在2025年2月27日發佈的報告《AI+能源系列：電力篇——AI能否帶動電力提前跨越周期底部？》所述，我們預測2025-30年數據中心用電量CAGR達25%，帶動用電量增速從4.5%增加至5.3%（「十五五」CAGR），煤電的利用小時會在2028年提前見底。

根據IDC的預測2024-28年算力增速35%-40%，我們測算用電量增速2026-28年達20%以上。需要説明的是，因為芯片、能耗、冷卻技術及數據中心位置的不同，美國單位用電量遠低於中國，我們假設未來我國單位能耗持續下降，所以用電量增速顯著低於算力增速。

在上述數據中心的用電量測算下，2026年用電量增速會達到6%左右，相比2025年有所提升。2025-30年數據中心用電量CAGR高達25%，帶動「三產」用電量增速從6%增加至9%，全社會用電量增速從4.5%增加至5.3%（「十五五」CAGR）。

在這種情形下，煤電的利用小時會在2028年見底，並且底部（4327-4330）會明顯高於「十三五」供需最差的時候（2016-2017:4255-4287）。

火電的定價權：中長期交易的點火價差，周期底部或在8分/度

雖然隨着發電結構轉型與現貨市場的運行，中長期簽約的影響力在減弱，更多在發揮金融合同的作用（從forward向future轉變），現貨實際交易才最終決定發電企業的量和價。但是，在新能源滲透率不高的省份（尤其是華南、華東和大部分特高壓調度），中長期簽約依然決定了火電的電量，這也是為什麼在需求走弱的情況下沿海省份電價下降幅度可能比內陸新能源佔比高的省份更明顯的原因之一。

中長期合同意味着提前鎖定量價，對實際運行期燃料成本並不可能做準確估計，尤其是年度合同。所以站在前一年年底當年年初簽約第二年年度合同時，往往都會根據當時的煤價報價，也就是當時的電價vs煤價的剪刀差，代表了火電公司的議價能力。而實際新一年獲得的點火價差，其實取決於電價簽訂后煤價的走勢。短期來看，大部分省份中長期合同覆蓋的電量比例較高，所以中長期市場火電在供需相對寬松時，電價談判可以獲得的點火價差可以集中體現區域市場火電的議價能力。

參照我國「十三五」的經驗：2016-17年利用小時不足4300時，年度長協對應的點火價差0.08-0.1元/度

作為邊際成本最高的機組，火電中長期的報價必然是結合邊際成本（燃料成本+運行費用+材料費用）與一定的利潤空間，最極端情況下邊際利潤=0。根據我們對2015年電改以來華東、華南、西北、華中、東北、華北的典型10個省份的年度交易電價進行研究，在2016-17年利用小時不足4300時，煤電年度長協報價對應的點火價差在0.08-0.1元/度；理論分析，倘若2028年前后我國煤電利用小時底部在4300，那麼我們煤電年度報價對應的點火價差可能也不會低於0.08元/度。

參照廣東/江蘇兩大用電省份月度交易：3月報價的點火價差恢復到0.08元/度

高頻的月度價格也是個很好的佐證：廣東省2021年后利用小時就下降至不足4,200，2024年火電利用小時更跌破4000，但是廣東2025年3月的月度電價（價格通常更低的集中競價）對應的點火價差已經恢復到0.08元/度，當然這有淡季火電廠檢修的原因，但是在煤價持續下降的過程中，火電電價可以環比回升，至少部分反映了火電的定價權。同理，江蘇火電統調利用小時2024年已經下跌至4230（江蘇能監辦官網），但是2025年2-3月月度電價的點火價差也都超過了0.08元/度，月度電價的下降幅度顯著低於煤價下降的幅度。

廣東和江蘇兩省月度電量佔比均不高，所以通過年度交易回收固定成本的火電廠理論上可以在月度交易中讓出更多的邊際利潤來獲取增量收入，也就意味着點火價差可以在正數前提下相對下降。不同於年度長協，月度交易在每月月末的時候已經可以相對精準預測下個月的燃料成本了（庫存20天左右），所以其實不需要特別高的邊際利潤去防範煤價波動的風險。但是實際上，在電力供給相對寬松的2017-20年（廣東利用小時3764-4096），廣東省月度集中競價對應的點火價差高達0.12元/度；2024-25年來，集中競價點火價差平均0.04元/度，雙邊協商電價對應的點火價差為0.06元/度，同時期的利用小時不到4000。

參照德國轉型經驗：硬煤利用小時跌破4300時，點火價差約0.11人民幣元/度

參照德國能源轉型的經驗，2015年成本最高的硬煤電廠利用小時下降至4300以下，當年德國的煤電點火價差CDS（clean dark spread）大約0.007歐元/度（考慮同期碳價作為碳排放成本），也就是0.11人民幣元/度（平均匯率6.91）。需要説明的是，我們測算的點火價差用的是德國當年的批發電價與燃料成本；歐洲電力市場的金融合約較多，根據Vattenfall等公司的披露，通常年內的電量50%以上都被本年度之前簽訂衍生品工具、1-5年的多年合約與Base load power prices（領先一年）等覆蓋，所以實際電價與燃料成本也存在一定程度上的錯配（當然成本端肯定也有久期不同的長協甚至套保）。

可能的pushback：中長期交易的點火價差為什麼不能無限趨近於零？

可能會有投資者不理解為什麼供需寬松的情況下，點火價差不會無限接近於零。從純粹的理論經濟學角度肯定是成立的，固定所有沉沒成本和收入（包括容量電價），電量報價上只需要考慮邊際收入與成本，只要兩者價差為正就可以發電，所以為什麼我們認為點火價差在4300利用小時還可以有8分/度呢？接下來我們就可能出現的幾個重要因素做分析。

參照德國轉型經驗：唯一出現過負CDS在2020年，煤電盈利創階段性新高

和中國不同，德國能源轉型前的傳統電源裝機充裕度較高，導致了他們新能源發展過程中的電力過剩更為嚴重：同樣在風光電量佔比15%左右的時候（德國的2011年vs中國的2022年），德國電力市場剩余發電規模為21%（穩定的火電核電水電/最高負荷-1）1，而同期中國剩余規模僅11%，於是2022年來水偏枯的背景下發生了缺電事件——所以中國電力轉型過程中的電力過剩不會有德國那麼嚴重。

德國在討論良久后於2015年決定不仿照英國開設容量市場，因為電力容量極度過剩；但是中國卻在2023年底頒佈了火電容量電價政策，這也側面反映出了兩國基荷電源的充裕度有本質不同。更有甚者，德國「十三五」開始了對煤電提前退役的拍賣，所以煤電倘若盈利較高會增加政府與用電企業的成本，與我國需要穩定煤電的盈利恰恰相反。

不考慮碳排放成本的話，歐洲煤電的點火價差見底在2016-27年大約在0.001歐元/度，對應0.07-0.08人民幣元/度（平均匯率7.49）。2018-24年碳價波動較大，2020年后批發側電價也因為需求和成本擾動波動較大，這纔會出現2020年我們看到的批發側電價對應的點火價差低於零（圖表17）。在此之前，即便德國硬煤利用小時只有3000左右，考慮碳排放的點火價差最低也有0.03人民幣元/度（匯率8.44）。

但是我們要説明2020年疫情導致全球需求低於預期（硬煤利用小時1878），進而導致電價突發性下降及高頻的負電價，但其實2020年德國電力公司的收入大部分在2020年之前就通過長期合同鎖定了。以德國最大的電力公司萊茵集團的利潤對比（圖表18），不難發現：2020年雖然疫情導致需求偏弱，利用小時驟降，批發電價大幅度下降，理論測算的點火價差為負（圖表17），但其實發電企業因為電價提前鎖定，燃料成本下降，實際的盈利非常高。

煤電自身的成本曲線：支撐約5分/度的最基本點火價差（以安徽為例）

我們以安徽省火電成本為例擬合成本曲線，假設所有機組按照邊際成本+5%利潤率報價（大部分省份偏差5%以內不考覈），從低到高排序出清；假設利用小時4300，也就是從最低到86%分位的電廠可以出清，那麼對應的邊際價格也=全市場出清價格=0.48元/度，相對於出清的86%的機組的平均成本0.33元/度，平均點火價差為度電5分。所以當地火電成本曲線越陡峭，新、老機組效率相差最大，火電成本曲線本身所支持的點火價差也就越大。

低邊際成本新能源的擠壓：火電在新能源大省定價權依然突出，且交易價格遠高於風光

近年來，市場最擔心的就是低邊際成本的風電光伏越來越多入市，可能拉低中長期與現貨的電價。我們在下一段會進行具體闡述現貨對火電的利好，本段我們先集中分析為什麼新能源對中長期電價沒有定價權。首先大家很容易理解邊際出清的定價原則決定了只要非火電的發電量不比需求多，大概率新能源都會報低價甚至零價以保障中標，而依靠火電的高報價跟隨定價，所以新能源在中長期尤其是年度交易中定價的先決條件就是當地新能源發電量接近或高於需求。

根據中電聯披露，2024年各省組織的中長期直接交易電量佔全國工商業電量的57%，我們預計隨着低電壓等級的用户不斷直接入市，整體市場化交易電量還是會不斷增加。假設這一比例不變，我們測算2030年新能源佔比高於中長期直接交易電量有6個省份（新疆、青海、甘肅、吉林、寧夏、河北），原因是這些區域有大量外送電。在極端情況下，倘若外送電無法順利送出，這些省份的新能源有可能成為中長期電價的主導因素，進而在供需寬松的條件下有可能把邊際電價拖累至火電的邊際成本以下。

我們以新疆2024-25年度交易為例來説明新能源不斷增加后對火電電價的影響。新疆電力市場有兩大特點：1）新疆2024年風光發電量1162億度已經接近2025年度交易整體1175億度，根據能源局公佈的數據2024年風電和光伏消納率僅93%和92%，在全國所有省份中僅高於青海與西藏；2）新疆火電的煤炭採購多為坑口，煤電成本穩定且低，所以煤價對電價本身的影響不大。

隨着風光的滲透率提升，2025年年度交易量中光伏同比增長81%，風電同比增長46%，風光佔比從2024年的27%提升至30%，火電佔比從66%下降至63%。光伏的高速增長拉低了谷段和深谷段電價，火電在谷段和深谷段報價分別同比下降1.0%和10.5%，但是調節能力相對較弱的徑流式水電兩段報價分別下降12.8%和18.6%，體現了火電在低價時段對價格和電量的控制能力。火電平段報價雖然略降，但是峰段和高峰期報價均同比上調。同時，火電下調了谷段和深谷的電量比例（從33%至32%），從而實現整體加權平均交易均價同比上漲0.3%。光伏雖然除了尖峰段其余時間的成交均價均有所提升，但是因為谷段和深谷的電量佔比從38%增加至50%，尖峰和峰段電量佔比從14%下降至12%，所以整體出清均價從165.69元/兆瓦時下降0.6%至164.77元/兆瓦時。

風電和光伏因為不穩定性，在中長期電量中激進獲取高峰期電量其實反而有可能產生負面影響，因為一旦在實際運行中無法履約，可能需要按照較高的現貨電價反向結算或者做偏差考覈，所以即便風光發電量高於總體需求，也不可能把火電在大部分時間尤其是峰值擠出邊際定價者。從上圖我們也可以看出，光伏增加的過程中拉低了深谷和谷段的電價，只有坑口煤電聯營的機組纔可以盈利；火電在兩段低價報量中顯著低於日內相對穩定的水電，基本體現了報價策略或火電的開機需求。

以市場化先鋒省份山西為例，作為第一個正式上線電力現貨市場的地區，2025年山西年度交易中新能源電量佔比已經低於0.7%；新能源考慮到自己波動的風險，對曲線事前分解要求較高的年度合約不會過多暴露頭寸，而是等到月度和日前再做交易。這本身也會增加火電在中長期交易中的定價權。和新疆一樣，因為年度交易有時間段要求，所以整體新能源中長期電價與火電趨勢一致，但始終低於火電。

以甘肅為例，2024年統調常規火電和熱聯聯產的電廠利用小時已經下降至4122和4128，火電市場化交易執行均價顯著高於風電光伏水電，且通過現貨、兩個細則與輔助服務市場度電還可以獲得0.011、0.0054、0.0001元的額外收益。

火電底部盈利：容量電價加持下6%-9%的ROE

按照我們此前的論述，火電在「十五五」底部利用小時4300的時候還可以保持8分/度的點火價差，那麼火電供需底部的盈利是多少呢？

火電源於現貨或輔助服務市場的優勢，結算電價或可能高於交易電價1-2分/度

基於我們可以獲取的煤電交易與結算電價數據，煤電結算電價相對煤電交易電價平均溢價在1-2分/度，這部分差別主要是由於現貨市場、分攤考覈補償、「兩個細則」輔助服務等因素產生的。這個差值涵蓋了盈余阻塞分攤、不平衡資金分攤等科目，所以波動較大，但是至少部分體現火電因為其調節能力而獲得的溢價，參考甘肅省的結算情況也可以得出類似結論（圖表33）.

單純舉電能量電價這部分為例，火電可以降低負荷不發電而是從現貨市場買電履約中長期合同，這時候火電公司的結算電價=中長期電價-現貨市場電價；倘若現貨市場電價為負，那麼火電的實際結算電價就會高於中長期電價。所以，現貨電價的高低不代表發電企業收入的多少，我們建議更多關注年度和月度電價（通常頭寸為正）。

未來調峰功能會更多通過現貨實現，但是調頻需求依然很大。參考德國終端電價的構成，隨着新能源佔比持續增加，調頻等費用在購電成本中不斷上升，加上電網費與可再生能源補貼的持續上升，是德國終端電費攀升的主要原因。

考慮容量電費，火電公司周期底部或還可以維持6%-9%的ROE

我們建立DCF模型對煤電公司的盈利進行預測，參考《火電工程限額設計參考造價指標》假設煤電單位投資為3.2元/瓦，發電煤耗我們參考能源局公佈的2024年數據288千克度，火電機組壽命30年會計折舊20年（淨殘值5%），廠用電率5%。收入端灰渣固廢收入與成本端的人工、材料、維修等費用參考甘肅能源、華電國際、淮河能源等資產注入的公告。融資方面，假設項目資本金20%，貸款利率4%，等本還款。

假設該項目容量電價每瓦165元（中央規定2026年開始全國最低標準）或330元（中央規定全部容量電價標準），根據不同的點火價差假設電價，我們可以算出不同情景下的火電盈利。在利用小時4300左右，假設火電的點火價差8-9分/度（考慮火電因為其調節能力可以獲得的額外結算電費），沒有容量電價的條件下火電企業很難盈利；考慮165-330的容量電價，火電平均ROE在6.5%-8.6%；事實上，如果火電公司談判電價的時候可以保住5分/度的點火價差（對應德國當年利用小時大約4000），只要容量電價可以給足330元/瓦，火電有7%的ROE和3分/度的淨利。對比以下圖表可以發現，容量電價是否給足對利潤率的影響程度非常高。

需要説明的是，我們這里測算的是火電廠的盈利情況，上市公司作為電廠的控股公司，母公司層面還有大量成本與費用，會導致實際盈利能力低於旗下實體電廠的盈利。

煤價下降如何影響水電、核電和新能源

我們對2017-25年度長協電價做了歷史迴歸，煤價對電價的解釋力度在大部分省份都達到了90%以上，但是利用小時在時間上與區域上的解釋力度都不高（相關性低於50%）。所以煤價下行的過程中電價大概率會隨之下行，利用小時高低並不必然導致電價高低，或者説利用小時高的區域並不一定電價或點火價差高。隨着我國碳市場的建立及碳配額的需求增加，碳排放成本的增長會帶給電價向上的支撐。

煤價下降過程中電價大概率下降，決定火電盈利的是點火價差，電價下降火電不一定受損；但是對核電、水電和新能源卻有影響。要説明的是，雖然按照純微觀經濟學理論邊際成本最高的火電通常是交易電價決定者，但是交易機制倘若規定其他電源的結算電價與交易電價脱鈎（例如新能源機制電價政策），那麼其他電源對電價的敏感性也會隨之降低。

電價預測：煤價700元/噸的假設下，火電電價下行幅度可控

假設「十五五」利用小時低點火電可以支撐0.08元/度的點火價差（相比2025年度長協的時候低0.02-0.03元/度），我們根據各省煤價、運費、歷史點火價差與未來利用小時的變化測算電量電價如下圖43；我們的理論測算考慮目前基準上下浮動20%的規則不變。

按照華泰煤炭組對2026年煤價恢復到800元/噸的判斷，2026年年度長協電價沒有太大下行風險；如果現貨煤價跌破700元/噸，我們判斷全國層面電價在可能還有1-2分/度左右的下降空間，結合容量電價2026年會帶來度電1-2分的增量收入（中央發改委對容量電價的規定是2024-25年至少每瓦每年100元，2026年開始至少每瓦每年165元），2026年火電整體全國層面電價下行的壓力不大。「十五五」利用小時的低點我們測算電價整體比2025年度長協可能還有3-4分/度的下降空間，在煤價700元/噸的前提假設下。

核電：LCOE優勢顯著，以中核為例最悲觀電價預期下DCF高於現在市值

根據我們2023年9月的報告《核電：從DCF視角看估值提升空間》，綜合含税電價在0.37-0.38元/度以上，三代核電全投資IRR可以達到6%以上。三代核電在標準假設下的LCOE在0.25-0.3元/度之間，相比沿海的火電、陸風和光伏，都具備相當顯著的競爭優勢。

根據我們的DCF模型，貼現率7%的假設下，我們測算了2025年各地交易規則下中國核電全部已獲覈準的項目可以支撐的市場空間；以及如果電價參照圖表43（700元/噸煤價假設下），「十五五」利用小時低點，公司全部項目可以支撐的市場空間，假設核電全部電量入市，在最悲觀的供需環境下電價可以支撐的市值空間，具體結果請見研報原文。

除廣東廣西外，其余省份2025年年度長協電價對應的核電全投資IRR依然高於6%。隨着火電定價的中長期電價下降，核電盈利能力會有負面影響，所以各地核電入市規則會需要逐步與火電電價脱鈎，例如給予核電政府合約價格來保障核電盈利的穩定性。

水電：最悲觀電價預期下三大水電公司的DCF空間

長江電力、華能水電和雅礱江都有部分電量與落地端火電電價，所以煤價下降、火電電價下降的過程中也會受到一定程度的影響。我們測算了電價參照圖表43（利用小時低點，700元/噸煤價假設下），以及2024年價格的不同價格水平下，三大水電公司2028年的利潤相對2023年的實際利潤的增長空間。具體結果請見研報原文。

新能源：考慮6h儲能，我們測算的低點電價已經不支撐光伏收回成本

剔除外送消納的新能源，2024年大約80%的風光電量是在省內消納的（能源局公佈的2024年消納的非水可再生能源電量是1.8萬億度，通過直流特高壓輸送的清潔能源電量是0.32億度，考慮兩個數字內各有部分生物質和水電），所以省內的電價對風光投資的影響程度還是比較顯著的。

我們對各省風光項目建立DCF模型測算LCOE，利用小時參照2024年能源局公佈數據，建設成本參照國家電投《新能源電站單位千瓦造價標準值（2024）》；按照最新的中央政策我們不考慮配儲，各地陸上風電和光伏的LCEO相比煤電在700元每噸的煤價下報價的低點折價比例較高，除部分海風外幾乎都沒有太大盈利壓力。需要説明的是，我們這里尚且還沒有考慮風光因為時間曲線導致中長期交易電價可能低於火電，和新能源因自身不穩定性在現貨和輔助服務市場上的額外損失。

倘若我們考慮風光的不穩定性，假設光伏需要裝6小時的儲能，按照0.5元/wh的儲能成本，就幾乎沒有光伏可以在我們預測的供需低點的電價（煤價700元/噸）下盈利。從側面説明，國家出臺的機制電價政策非常及時有效，同時市場化的風光在當前造價下也不支撐市場化電價明顯低於我們的測算。

熱/冷直供或是發電企業應對潛在電價壓力的有效策略

根據我們測算所得，2023年我國供熱市場規模或達3240億元，其中居民佔比約85%，工業供熱市場規模472億。我國數據中心（IDC）能源需求快速增長，節能降耗成為降低PUE的核心，我國已有個別項目開始嘗試垃圾焚燒廠+IDC合作使用余熱製冷（溴化鋰製冷）。據我們測算，若電價高於0.55/0.51元/度，即除我國少數北方地區以外，熱電聯產+IDC更具備經濟性。我們預測2025年我國IDC用電量3847億度，若PUE為1.5，製冷需求中20%由余熱製冷滿足，則對應蒸汽需求0.75噸，可以增加2023年蒸汽供應量的32%。

熱價：與煤價有關，連雲港歷史最低熱價對應電價0.42-1.25元/度

近年來我國多個省市逐漸建立針對工業蒸汽的煤熱價格聯動機制方案。以連雲港市為例，連雲港市物價局於2022年11月8日印發《連雲港市市區煤熱價格聯動辦法》，以中國煤炭資源網發佈的秦皇島港動力煤5500大卡混煤港口平倉價格作為計算依據；3個月為一個聯動周期；煤熱比以1噸5500大卡煤炭生產6噸蒸汽計算；煤炭價格變動額實行按比例負擔，同步調整的原則，煤炭價格變動額20%由熱電聯產企業自行消化，80%通過調整供熱銷售價格解決。在770元/噸煤價、192元/噸蒸汽價格下，我們測算額外供熱或可以帶給火電、垃圾焚燒和核電6.9/2.1/2.0pct的全投資IRR增厚。其中，對於造價較高的四代核電高温氣冷堆（假設造價49元/W），在我們假設的最悲觀的電價、熱價下（電價基準下浮20%，熱價取連雲港市2020年以來蒸汽價格最低值184元/噸），資本金IRR仍可能達8.2%。

火電熱電聯產主要涉及背壓式汽輪機（熱能可得到充分利用，但不可能同時滿足熱負荷和電負荷變動的需要）、抽氣凝汽式汽輪機（從汽輪機中間抽出部分蒸汽，優點是能在較大範圍內同時滿足熱負荷和電負荷的需要，適用於負荷變化幅度較大，變化頻繁的區域性熱電廠；缺點是熱經濟性略差，輔機較多投資較大）和抽背式汽輪機（結合背壓式與抽凝機組的功能）。

核電熱電聯產主要涉及飽和蒸汽汽輪機（主要用於壓水堆和沸水堆，一般壓水堆平均出口温度低於310℃，所以二回路只能產生壓力較低的飽和蒸汽）和過熱蒸汽汽輪機（主要用於高温氣冷堆、快中子增殖堆等堆型）等，主要取決於核電站的堆型和運行條件。

若以184元/噸的工業蒸汽價格作為基準價格（連雲港市2020年以來蒸汽價格最低值），我們測算燃煤/核電/垃圾焚燒每犧牲一度電供應的蒸汽或對應電價0.42/1.25/0.92元/度。參考實際項目，我們取燃煤/核電/垃圾焚燒項目的熱耗率分別為6330/18907/13885KJ/KWh，則每少發1度電對應0.002/0.007/0.005噸蒸汽，以基準汽價計算對應的電價為0.42/1.25/0.92元/度。

火電：犧牲電量給工業供熱或將帶給火電6-7pct的全投資IRR增厚

我們建立DCF，對燃煤供熱經濟性進行分析。主要比較純供電、熱電聯產、純供熱三類項目的經濟性，其中考慮燃煤熱電聯產項目涉及的汽輪機存在差異，將燃煤熱電聯產細分為三種類型：1）背壓式機組，2）抽背式機組，3）抽凝式機組；每種類型中又拆分為供居民、供工業兩種情形。經測算，我們發現IRR視角下，熱電聯產（供工業）>純發電>熱電聯產（供居民，抽凝除外）>純供熱。測算結果表明，熱電聯產（供工業）項目供應工業蒸汽帶來的經濟效益，超過了損失的發電量減少的經濟效益，即該類項目實際收益率與供工業熱價、熱電比緊密相關。DCF測算中我們假設蒸汽價格為192元/噸（適用於背壓、抽背項目）、熱量熱價為65元/吉焦（適用於抽凝項目），在此基礎上，我們測算發現1）額外供熱（工業熱電聯產）或將帶給火電6.85pct的全投資IRR增厚（背壓、抽背、抽凝項目均值）

若以2025年2月底鎮江港動力煤平倉價（5500kcal）770元/噸為基準煤價，參考連雲港工業蒸汽煤熱聯動機制，計算蒸汽價格變化對應的煤價變化，則對於工業熱電聯產（背壓）項目，當煤價下降至360元/噸時，其IRR與純供電項目接近；對於工業熱電聯產（抽背）項目，當煤價下降至554元/噸時，其IRR與純供電項目接近；對於工業熱電聯產（抽凝）項目，當煤價下降至561元/噸時，其IRR與純供電項目接近。

核電：工業供熱或將增厚全投資IRR 2pct，四代高温氣冷堆潛在盈利可觀

當前我國投運的核能供熱項目以居民供暖為主，實現工業供汽的項目相對較少，僅有中國核電旗下的浙江海鹽工業供熱項目與田灣核電蒸汽供能項目。其中浙江海鹽工業供熱項目的熱能由秦山核電站提供，在不影響原有發電量和安全性能的前提下，利用秦山核電機組剩余熱功率產生的熱量，通過層層隔離的供熱管網傳輸給工業用户；江蘇田灣核電蒸汽供能項目的熱能則由田灣核電站提供，田灣核電3、4號機組內的核燃料發生核裂變產生的能量，加熱二回路的水，產生高温高壓的蒸汽，再經過三迴路管網傳送到用汽端（連雲港石化產業基地）進行工業生產利用。

2024年8月國務院覈準的江蘇徐圩核能供熱發電廠項目（一期）是國內首個以供汽供熱為主要目的，兼顧電力供應的項目。採用我國具有完全自主知識產權的第三代核電技術華龍一號和第四代核電技術高温氣冷堆耦合的方案建設核能供熱系統，擬建設2台華龍一號壓水堆核能發電機組和1台高温氣冷堆核能發電機組，配套建設蒸汽換熱站。首次採取以熱定電的運行模式，通過華龍一號主蒸汽加熱除鹽水製備飽和蒸汽，再利用高温氣冷堆主蒸汽對飽和蒸汽二次升溫，建成后設計工況下將同時具備高品質蒸汽供應能力和發電能力。

我們建立DCF，對核能供熱經濟性進行分析。首先比較純供電、熱電聯產、純供熱三類項目的經濟性，其中結合核能供熱項目實際運行情況，將核能熱電聯產細分為三種情形：1）不犧牲電量供熱給居民；2）犧牲電量供熱給居民；3）犧牲電量供熱給工業。

經測算，我們發現IRR視角下，熱電聯產（犧牲電量供工業）>純供熱≈熱電聯產（不犧牲電量供居民）≈純發電>熱電聯產（犧牲電量供居民）。測算結果表明，額外供熱（工業熱電聯產）或將帶給核電2.01pp的全投資IRR增厚，即熱電聯產（犧牲電量供工業）項目，如江蘇徐圩一期項目，因供應工業蒸汽帶來的經濟效益，超過了因損失發電量而減少的經濟效益，即該類項目實際收益率與蒸汽價格緊密相關。DCF測算中我們假設蒸汽價格為192元/噸，在此基礎上，我們測算發現當蒸汽價格下降27%至140元/噸時，熱電聯產犧牲電量供工業項目IRR與純供電項目接近。

若以2025年2月底鎮江港動力煤平倉價（5500kcal）770元/噸為基準煤價，參考連雲港工業蒸汽煤熱聯動機制，則蒸汽價格下降至140元/噸對應煤價下降至311元/噸，由於2016年以來鎮江港動力煤平倉價（5500kcal）均高於該水平，故我們認為即使未來煤價延續下降趨勢，核電熱電聯產供工業的項目仍具有較強經濟性。

經測算，我們發現IRR視角下，4代核電機組（高温氣冷堆）工業熱電聯產項目能實現盈利。當前DCF測算中，工業蒸汽價格為192元/噸，使用的電價為江蘇省基準電價0.391元/度。考慮2025年以來煤價呈下行趨勢，我們以不同的汽價、電價假設，對工業熱電聯產項目進行敏感性測算。測算發現，即使在最悲觀的假設下：1）電價下浮20%至0.31元/度；2）蒸汽價格降至184元/噸（連雲港市2020年以來蒸汽價格最低值，該價格自2020年5月1日起執行），四代核電（高温氣冷堆）工業熱電聯產項目仍能收回投資，資本金IRR為8.32%，投資回收期21年。

各地實際交易情況變化

電價交易和股價交易一樣，雖然基本面的供需和成本曲線是決定性因素，但是也受到很多「行為金融學」的交易因素影響，包括發電企業的報價策略、用電用户的心態、售電公司的市佔率、供需雙方的集中度與團結程度，都會集中影響實際的交易結果。

各地交易規則

決定電價的很重要的因素就是各省市和省間交易規則。各地中長期交易的品種、開展的方式、組織的時間與頻率，都會很大程度上影響最終交易結果，例如峰平谷時段的限制、不同電源是否同台交易、對中長期交易的參照曲線與偏差考覈、月內交易是否可以賣出等等都會直接造成電價波動。當然，當地現貨的開展程度與具體規則，例如限價範圍、是否超額回收等，也會對中長期產生很大影響，同時會對最終結算電價造成重大影響。其中，我們對各地中長期電價基本以基準下浮20%作為下限，所以在以廣東為代表的基準電價很高的省份，低煤價對應「跌停板」電價火電的度電利潤是非常高的；但是如果基準下浮20%的規則有變化，會極大負面影響火電在低煤價下的盈利。

煤價超預期波動

本文測算主要以秦皇島煤價700元每噸作為一個重要參照指標，倘若煤價明顯低於570元每噸的合理區間下限，對風光核電甚至水電都會產生重大不利影響，甚至有可能倒逼電力交易規則產生變化。同樣的，煤價在電價合同確定后超預期上漲，也會導致火電當年的盈利承壓；事實上，火電的盈利壓力通常是來自煤價波動，而非電價的壓制。

電力供需超預期惡化

我們對電力的判斷是基於現行的電力需求預期與裝機預期，倘若傳統制造業用電超預期下跌、火電與風光新增裝機超預期增長，都會對我們的分析帶來下行風險。

研報：《量化「十五五」電價與盈利彈性：堅守優質資產，穿越價格周期》2025年3月10日

王瑋嘉 分析師 S0570517050002 | BEB090

黃波 分析師 S0570519090003 | BQR122

李雅琳 分析師 S0570523050003 | BTC420

胡知 分析師 S0570523120002

康琪 聯繫人 S0570124070105