“我最近準備換Energy Australia 公司的電試試，聽說他們的電更便宜。”考慮到澳大利亞最近電價上漲，居住在悉尼的華人留學生Alan正考慮更換供電公司。Alan告訴記者，他之前一直使用Origin Energy公司的電，但電價上漲后，發現這家公司提供的方案并不劃算，所以打算換一家電力公司。
“自由競爭的電力零售市場確實是澳大利亞電力市場的一大特色。”香港中文大學副教授趙俊華指出。趙俊華在澳大利亞生活多年，曾擔任澳大利亞紐卡斯爾大學與澳大利亞電網聯合智能電網研究中心的主任科學家，深諳澳大利亞電力交易體系。“澳大利亞用戶可以隨意更換售電商，完全不受政府限制。”
零售市場競爭激烈
資料顯示，澳大利亞電力市場分兩部分，一部分是由澳東部的昆士蘭、新南威爾士、維多利亞，以及南澳地區、首都特別行政區和塔斯馬尼亞六個州形成的互聯電網，此電網覆蓋內的電力市場被稱為國家電力市場;另一個是西部地區的小規模市場。
上述兩個電力市場都必須遵守澳能源市場委員會(AEMC)制定的國家電力市場規則(NER)。NER確立了電力交易市場所有詳細運作規則，包括系統、市場運行、市場主體參與和準入規則、各種機組及電網的技術要求和系統的規劃，以及電力市場的金融產品和市場的金融板塊。
“市場規則制定并非一蹴而就，中國電力市場要持續穩定、健康運行，規則的不斷更新必不可少。”趙俊華介紹，澳大利亞國家電力市場規則至今已修改過100多次。
據了解，2007年起，澳大利亞電力用戶可以自主選擇零售電商。AEMC每年都會評估各州的零售市場競爭形勢。目前，澳大利亞共有超過50家電力零售商，其中Origin Energy、AGL、TRU energy等大型零售商占有超過50%的市場份額。盡管大型零售商在市場中占比較大，但由于大量中小型零售商的激烈競爭，并未發生大型零售商操縱市場的情況。過去十幾年，澳大利亞的電力零售價格也基本保持穩定，零售市場大體上處于良性競爭的格局，沒有明顯的壟斷。
“澳大利亞的零售市場很自由。首先，任何商業實體都可以申請零售牌照，比如水務、燃氣公司也在做電力零售商。其次，用戶可以隨意更換零售商，零售商完全不受政府限制，可以自由決定零售電價的形式和零售合同的內容。唯一受監管的是零售商給用戶的終端電價，政府監管是為了避免零售商隨意漲價。”業內專家介紹。
存在價格波動風險
自由往往帶來失序。澳大利亞電力交易的高自由度也會導致在某些特定時段，電價突然大幅上漲。
2015年5月26日23：55分，南澳地區的電價由平時約50$/MWH很快跳至13500$/MWH，形成了前所未有的“價格尖峰”。
據了解，當天21：30分，當地有一臺燃氣機組因故障跳閘，電力系統瞬間失去20萬千瓦左右的裝機。而湊巧的是，南澳政府為鼓勵居民錯峰用電實施了23：30分后電價打折的政策，使得系統負荷本身在23：30分左右上升20-30萬千瓦。
即便如此，平時23：40左右，電價會自然回落到正常水平。但南澳地區備用風電機組當晚出力不足，相當于整個電力系統又缺失了10萬千瓦裝機。23：45分時，當地某電廠交易員敏銳意識到，因燃氣機組跳閘導致負荷上升，其電廠在南澳市場中有絕對的定價權，于是將所有發電容量的價格都上調至13500$/MWH。
“這在澳大利亞是常見現象。一旦有市場主體發現了供需不平衡的情況，自身比較有市場操縱力，就會將所有的電量價格調至最高價位。”趙俊華介紹。
他表示，中國實行現貨市場后，類似的情況極有可能發生。“零售商在現貨市場上買電，需承受極大的價格風險，價格可能突然就上去了，這時就需要有措施來應對價格的劇烈波動。”
多舉措規范零售市場
在穩定零售市場價格波動方面，澳洲電力市場也已積累了不少經驗
首先是通過有效的市場規則設計來規避價格波動風險。趙俊華指出，建議在廣東、浙江等地設計現貨市場時，將價格可能上漲的因素考慮在內。為了避免“價格尖峰”，可以借鑒澳大利亞的“價格帽”設置，即由政府規定每年在現貨市場內電價報價的最高值。
“因為電力市場是寡頭壟斷的市場，部分機組有很強的市場操縱力，如果不設最高價，這些機組在某些特殊時段可以把價格修改到無窮大。同時，是否允許發電公司修改報價，也要有所考慮。” 趙俊華表示。
此外，澳大利亞還通過金融合約來應對零售市場的風險。據了解，澳大利亞的中長期電力交易都通過金融合約形式執行。常見的金融交易有兩類，一類是在澳大利亞證券交易所(ASX)內進行期貨交易，ASX可提供標準化的期權;另一類是市場外的金融合約交易(OTC)。
信息顯示，澳大利亞目前超過70%的電力通過OTC和ASX市場進行交易，顯著降低了零售商面臨的價格風險。“金融合約的交易可幫助零售商鎖定售電成本，使其不用擔心電價波動。”上述業內專家稱。
另外，應用大數據也是應對市場價格波動的措施之一。趙俊華指出，大數據已在澳大利亞市場交易中實際應用。“市場主體可能會應用不同類型的數據，包括負荷數據、用戶數據、電網數據、交易數據、天氣數據等。還可運用大數據理解用戶的行為和競爭對手的行為，及分析其他可能的增值服務。”
