• 欧洲电力市场采用竞价区统一定价机制，基于国家边界划分，德国现为单一区域，存在输电拥堵调度（redispatch）成本高达31亿欧元 [page::1][page::2]

• 欧盟指令ACER发起竞价区复核（BZR），采用基于节点边际价（LMP）及聚类算法提出德国2、3、4区四种新配置方案，方法包括限制型K-Means和谱聚类 [page::3][page::4][page::8][page::9]

• ACER提出的竞价区方案主要受地理坐标特征驱动，K-Means基于地理位置生成的区划与其高度相似；但这类区划价格区内标准差仅降低3%-9%，变化不显著 [page::14][page::15][page::31]

• 价格区平均价差不足6欧元/兆瓦时（低于邻国拆分案例18欧元），且不同方案间价格差异较小，价格信号模糊，难形成有效投资激励 [page::16][page::26]

- 使用1989、1995、2009年节点价格数据重构竞价区，发现ACER方案的Rand指数低（0.44-0.6区间波动），说明方案随时间波动明显，缺乏稳定性 [page::17]

• 基于节点价格的K-Means聚类区划比ACER方案内聚性更强（标准差更低），但聚类结果不均衡且时空稳定性差，Rand指数波动较大，且各年间的区划对应度低 [page::18][page::19][page::21]

| 年份 | 聚类数k | 方案 | 平均价格标准差 |
|-------|---------|-----------------|----------------|
| 2009 | 2 | ACER DE2 (k-means) | 10.85 |
| 2009 | 2 | K-Means | 10.80 |
| 2009 | 3 | ACER DE3 (spectral) | 11.26 |
| 2009 | 3 | K-Means | 10.06 |
- K-Means对价格聚类表现出较强内聚性，但聚类空间隔离性较差，需后处理保证地理连续性 [page::22][page::33]

• 竞价区内价格差异分布宽广，节点价格差异剧烈，导致区域公平性和市场激励下降；配置不稳定也带来交易流动性和投资安全性风险 [page::24]

• 对价格异常值（<0或>100欧元）的敏感度分析显示，截断极端价格影响有限，聚类结果稳定 [page::22][page::23]

- 结论指出，基于LMP价格的区域划分方法难以结合地理和价格稳定性，德国竞价区拆分难以获得明显价格区分及长期稳定性支持，政策制定需谨慎权衡多个指标 [page::25][page::26]

金融研究报告详尽分析报告

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1. 元数据与概览

报告标题： Challenges in Finding Stable Price Zones in European Electricity Markets: Aiming to Square the Circle?

作者及机构： Teodora Dobos, Martin Bichler, Johannes Knörr，均来自慕尼黑工业大学计算、信息与技术学院。

发布时间： 报告未直接指出具体发布日期，但报告内容和引用数据至2023年，最新引用为2024年数据。

主题： 报告聚焦于欧洲日电力市场的价格区划分挑战，尤其是针对德国及整个欧洲电力市场的竞价区配置稳定性进行的实证分析。

核心论点与结论提要：

• 欧洲日内电力市场采用竞价区（BZ）机制，区内实行统一价格。

- 随着可再生能源的增加，电网拥堵控制愈发复杂，需重新评估竞价区设计。

• 欧盟委员会通过竞价区审查（BZR）和基于位置边际价格（LMP）的聚类分析提出了多种替代竞价区划分方案。

- 本文分析发现：ACER提出的竞价区划分并未显著降低区内价格标准差，且区间价格均值相似。

• 使用价格聚类能获得价格更集中但地理上不连贯的分区结果。

- 无论使用何种聚类特征算法，价格区划分在时间上都极不稳定。

• 拆分德国竞价区对于价格区间差异影响有限，难以在稳定性与地理连贯之间达成平衡。

关键词涵盖能源定价、竞价区划分、电力市场及能源政策，核心信息为市场划分复杂且未找到理想稳定的价格区界面，挑战“圆形与方形兼得”的设定。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言与背景

欧洲电力市场以竞价区作为区域划分单位，区内实行统一价格。竞价区多依据国家界限划分，如法国和波兰则为单一区域，但部分国家如意大利、瑞典、挪威则内部细分多个竞价区。如德国和卢森堡构成的跨国竞价区也存在。这种市场架构经历了1990年代末至2000年代的推进，特别是三大能源纲要和网络规则对市场整合影响深远。图1显示欧洲现行竞价区分布情况，深蓝色、橙色各代表不同国家竞价区，体现出竞价区划分国家边界为主且有例外的特点。

竞价区内部实行统一价格机制，平衡了经济效率、运营复杂度及政治层面的可行性。虽然LMP（节点边际价格）模型在美国PJM等市场被采用，其能反映更精细的网络条件，但带来复杂性及价格波动。欧洲市场统一价格促进交易透明度与流动性，限制个别市场参与者的市场力量，同时简化跨境交易。然而统一定价忽略了传输网络的拥堵约束，导致区内电网调整（如“redispatch”）成本显著增加，且未能有效激励投资与供应调节。以德卢竞价区为例，北部风力发电过剩必须向南部需求区输电，受线路拥堵限制，导致大规模的发电端调度调整，2023年德国该类调度成本高达31亿欧元。[page::1, page::2]

2.2 Bidding Zone Review（竞价区审查）

欧盟监管机构ACER于2022年推动竞价区审查（BZR），根据《欧盟条例》强调竞价区划分应基于长期结构性拥堵，支持效率最大化。ACER委托ENTSO-E执行基于LMP的竞价区划分研究，应用多种聚类算法（包括受约束的K-Means和谱聚类及其变体），确保竞价区大小满足最低限制，并以价格为聚类特征，目标是缩小竞价区内价格差异。

ENTSO-E设计2025年电力系统场景，结合多年气象数据筛选出代表性时间段，按线性单元承诺模型计算半小时级别的节点价格，作为聚类数据输入。ACER公布四种德国竞价区配置方案，正由输电系统运营商从市场效率、安全及稳定性22个指标进行综合评估。这些方法侧重价格数据，突出经济效率视角，但缺乏直接的安全和长期投资激励分析。[page::3, page::4]

2.3 研究贡献与方法概述

本文基于ENTSO-E公开数据和ACER方法，采用标准化K-Means与谱聚类，对价格节点时序数据结合（或不结合）地理坐标特征进行聚类计算，评价竞价区配置的三个稳定性指标：聚类内外相似度、时间稳定性及空间连贯性。研究发现：

• ACER提出的竞价区方案稳定性较差，无法大量降低区内价格波动。

- 忽略地理约束的价格聚类可进一步压缩价格波动，但生成的竞价区难以地理解释。

• 所有方案均随时间变化显著，长期稳定性缺失。

此外，如今主流竞价区划分面临多方案选择难题，具体决策复杂。研究框架能为未来政策提供数据支撑。[page::5, page::6]

2.4 文献综述

论文衔接多项竞价区聚类研究，强调LMP价格和PTDF（功率传输分布因子）是主流经济指标，且已有多种基于聚类（层次、遗传算法等）方法被应用于欧洲及德国市场。相关模型涵盖简化网络、多情景统计整合及图分割多级优化，支持福利最大化与投资激励评估。

专题研究还涵盖价格区设计指标、定价方案优缺点及不同工具的适用，开辟了竞价区定义的多维度研究路径。Zinke（2023）关注德卢区北南拆分及调度成本，Ambrosius等（2020）探索未来投资激励和区域划分等。[page::6, page::7]

2.5 方法论细节

将竞价区划分视作聚类问题，节点价格及地理坐标作为高维特征空间中的数据点，使用期望最小化簇内变异的K-Means算法及谱类方法判别合理划分。采用“受约束K-Means”确保最低区大小，多次迭代更新群心直至收敛。谱聚类基于节点间相似度（径向基核函数）计算图的拉普拉斯矩阵特征向量，再应用K-Means分类嵌入向量。

稳定性通过：

• 聚类内标准差与聚类间均价差距指标评价内聚力与区分度。

- Rand指数对比不同时间点聚类一致性，衡量时间稳定性。

• Moran’s I指标定量空间自相关性，评估空间连贯性。

该方法框架严谨，兼顾统计特性与地理信息。[page::7 - page::12]

2.6 数据处理与特征构造

使用ENTSO-E的LMP数据，涵盖1989、1995、2009三个代表年内24周内，节点价格半小时数据。数据存在部分节点缺失，且未公开节点地理坐标。研究团队通过分析德国电网XML模型文件解析节点与变电站对应关系，结合开源地图得到经纬度坐标，覆盖714个变电站，构建了详尽的价格—地理多维数据。

基于此，设计两种特征集（仅价格、价格与地理共存）进行聚类，特征维度分别为672与674（每年8周x7天x12小时），确保分析的充足时空覆盖。[page::12, page::13]

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3. 图表深度解读

3.1 图1：欧洲竞价区地图（Figure 1）

地图清晰展示了欧洲各国竞价区划分，常规以国界为界，少数国家内部多竞价区。该图阐释欧洲竞价区的政治与经济交织属性，赋予读者直观理解区概念的基础。[page::1]

3.2 图2：LMP研究所用数据与模型流程（Figure 2）

图示蓝色框为数据与模型骨架（市场建模数据库PEMMDB，气象数据库PECD、多年气象、负荷数据等），绿色框为输入参数（发电、国际联络容量、气象预测、设备计划检修），橙色框为历史负荷和气象时间序列，流程箭头指向模型组件，最终输出预测负荷和发电容量，构成2025情景LMP计算基础。

此图强调数据驱动和多维输入的复杂性，是LMP高精度且静态期限定价分析的基石。[page::4]

3.3 图3：仅基于地理坐标的K-Means聚类结果

图中三组点图显示德国节点按地理位置聚类划分为2、3、4个区，颜色区分簇。2区划分大致将德国东西部分离，3区及4区进一步细分，体现了地理特征对竞价区划的决定作用。

该图与ACER提出方案极其相似，说明地理边界是ACER划分的关键决策基础。[page::15]

3.4 图4：不同算法及特征组合下的Moran’s I空间自相关值

4个柱状图分别针对K-Means与谱聚类，特征为“仅价格”“价格+地址”，对应1989、1995、2009年及不同聚类数（k）。

• K-Means方法无论价格或位置加入，空间自相关均保持中等水平(0.4~0.5)且较稳定。

- 谱聚类方法自相关值波动较大，尤其只用价格时最小值接近0，表明空间连贯性差。

• 融合地理特征提高空间连贯性显著。

图4显示地理特征是构建空间连贯竞价区关键参数，否则极易出现空间离散点，解释了仅价格集群导致地理不连贯问题。[page::22]

3.5 图5：DE2 (k-means)两价区平均节点价格分布密度曲线

两个小图分别展示两个价区的平均节点价格分布及其各自的平均价格（以红色虚线标示）。Zone 1价格分布呈长尾，存在较大节点间差异；Zone 2超过50%的节点价格低于该区均价。这反映即使分区后，区内价格差距依然显著，且区均价与大多数节点价格不匹配，可能导致区域公平性问题，产生错误投资信号。

图示直观揭示竞价区划的价格异质性及公平性隐患。[page::24]

3.6 图6：ACER提出竞价区方案近似图

四子图分别近似展示ACER的DE2（K-Means）、DE2（Spectral）、DE3（Spectral）、DE4（Spectral），节点颜色代表不同分区。各方案依旧以地理划分为主，区块大小比较均衡，反映ACER方案偏重地理合理性的原则。

这些地图支持本文结论，体现ACER解决方案在空间调和上的努力。[page::31]



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4. 估值分析（方法与指标分析）

报告技术性较强，聚类方法可视为估值“定价区域”的数学模型，算法与指标同样重要：

• K-Means聚类：通过最小化组内平方欧氏距离实现节点划分，强调组内价格集中。

- 受约束K-Means：初始化时确保组间空间均匀分布，兼顾地理平衡。

• 谱聚类：基于图的拉普拉斯矩阵谱分解，结合径向基函数构造节点相似度矩阵，实现网络数据聚类，适合复杂关系的空间聚合。

关键参数包括：簇数k（2-4）、空间距离尺度σ=1、最小簇大小约束、数据标准化等。

稳定性指标包括：

• 聚类内价格标准差（σ）：低表示组内价格趋同。

- 聚类间均价距离（Δμ）及最小邻近距（Δmin）：评估不同价区的价格分明度。

• Davies-Bouldin指数（DB）：聚类质量综合评价，越低越好。

- Rand指数（RI）：不同时间聚类相似度，越高越稳定。

• 全局Moran’s I：空间自相关程度，越高越空间连贯。

这些指标结合绘制支持了竞价区划分稳定性差和地理非连续性的结论。[page::7 - 12, 18 - 22]

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5. 风险因素评估

报告并非投资评级文档，但其分析揭露了切分竞价区潜在风险：

• 价格波动与市场不公平性：现有分区方案价格标准差降低幅度有限，区内价格差异仍大，导致消费者和生产者面临不公，可能造成区域经济失衡。

- 长期稳定性差：竞价区划随时间价格变化剧烈，无法形成有效的长期投资预期，影响市场流动性及资本投入积极性。

• 空间连贯性不足：价格聚类导致地理上断裂，带来监管、市场操作复杂度和协调成本提升。

- 聚类算法敏感性：K-Means等方法受初始点影响较大，噪声和异常值对结果干扰显著，导致非稳健划分。

• 政策实施难度：现行方案难以满足“效率+公平+可操作性”三重目标，形成决策困境。

报告未提供具体风险缓解策略，但数据及算法限制隐含开展更丰富、多参数组合分析的必要。[page::24, page::26]

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6. 批判性视角与细微差别

• 数据覆盖与公开性局限：作者指出未获得ACER完整数据，公开数据仅为子集，可能影响结果对比的准确性。

- 对地理因素的权重处理：仅价格聚类可明显降低价格变异，但地理上难以合理；而ACER方案以地理界限为主，价格提升不明显，方法权衡引发争议。

• 时间跨度选取：1989、1995、2009作为代表年代，虽然有代表性但是否能完全反映未来趋势具有限制。

- 算法实现细节缺失：ACER未公开全算法实现，重现困难，说明行业内的“黑箱”问题。

• 价格波动与模型假设：基于LMP近似计算的节点价格带有模型假设偏差，且未考虑非价格影响因素如政策或技术投入。

综上，报告研究专业严谨，但对决策建议保持谨慎，认可竞价区分割问题在现有技术与数据条件下难以得出定论。[page::5, page::25]

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7. 结论性综合

本报告对欧洲竞价区划分，特别是德国竞价区分割议题进行深度数据驱动聚类分析，发现：

• 当前ACER提出的竞价区配置方案主要基于地理空间划分，价格差异缩减有限，区内价格波动3%-9%降低不足以显著体现区域经济差异。

- 聚类分析表明价格稳定性与时间一致性较差，换言之，划分方案缺乏长期价格趋势的代表性，时间变动导致区域边界抖动，带来投资不确定。

• 考虑地理坐标时聚类空间自相关提升，但价格订正效果不明显，且无地理连续统一区域的聚类成本较低，效率和地理合理性难两全。

- 分区导致的公平性挑战显著，部分区域平均价格低于该区均价，多数节点价格波动淡化价格信号，弱化市场及投资激励。

• 报告建议基于目前的LMP数据及聚类方法，找到兼顾稳定性、价格效率和空间连续的竞价区划分非常困难。

该研究凭借详尽数据解析、严谨算法实施及综合指标评估，为电力市场定价区划改革提供了具实证基础的参考，指出目前分区方法存在的核心瓶颈，并对政策制定者提出了方法层面和数据需求的挑战，提醒“分割德国竞价区”并非单纯算法问题，而是包含经济、技术、政策多重维度的复杂博弈。

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参考关键论断溯源

• LMP数据代表典型价格走势，ACER方案依赖地理边界，聚类展示地理与价格难兼顾之矛盾。[page::0 - 4, 15]

- 竞价区价格变异仅小幅缓解，且不同算法与时间下聚类显著不稳，Rand指数频繁低于0.6，显示稳定性不足。[page::15 - 17, 20 - 21]

• 地理坐标加入提升空间连续性，Moran’s I指标提升至0.4以上，谱聚类时空一致性波动大。[page::22]

- 价格区间差异均值＜6欧元/兆瓦时，且多节点平均价格与区均价不符，存在公平缺失风险。[page::24]

• Outliers（异常节点价格）影响有限，价格区划对极端价格容忍度较高。[page::22, 23]

- 构建价格区组面临技术和时间维度双重挑战，导致无法形成统一、稳健的竞价区方案。[page::25 - 26]

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该分析涵盖全文提炼与论文图表、数据的深入解读，系统揭示了欧洲竞价区划分面临的核心问题，助力理解电力市场价格区设计的复杂性与现实操作的矛盾。

报告