日度累加法与月度乘积法，双模型实现对长电和雅砻江的电量测算。我们在《电量测度新模型》中首次使用水电站日度水位与流量数据，搭建了长江电力四座电站的电量模型，称之为“日度累加法”；但由于该模型仅适用于具有高频日度数据的电站，我们探索并提出了第二种模型，更适用于调节性较弱且数据频率较低的水电站，通过历史数据测度吨水发电量，结合自身/上下游流量数据亦可实现测算，我们称之为“月度乘积法”。通过上述模型，我们实现了对长电和雅砻江的电量测算，更高频且更前瞻。从测算结果来看，与长电近期日度发电量破10亿度形成了一致。历史复盘显示长电股价与日度发电量走势高度匹配，在电量新高的节点，期待估值修复。厄尔尼诺已至，水电改善值得期待。
　　联合调度四维价值凸显——减少弃水、提高水头、增加蓄能、提升电价。从电量测度的模型中我们逐渐感受到调节性电站的价值：（1）减少弃水：测算长江电力19-22年平均弃水电量125亿度，乌白投产后通过调度理论上可减少弃水电量约151亿度；（2）提高水头：因为调度能力的提升，水电站的汛期水位可以提升，如23年汛期三峡水位较以前年份高出5-10米，若6-9月份三峡水位持续高出5米，将增发电量19亿千瓦时；（3）增加蓄能：凭借调节性水电的库容能力，水电站可以在丰水期蓄水提升蓄能，为枯水期进行准备，7月末长电蓄能同比提升13%；（4）提升电价：由于水电丰枯电价的差异，调节电站一方面可增加枯水期电量，另一方面可以实现丰枯水期电量转换，亦可实现平均电价的提升，测算雅砻江可增加收入约4.7-9.4亿元。
　　水电资产作为类债标杆，防御性凸显。水电的类债特征和防御属性保障其在市场指数下行期间实现明显超额收益，回撤也控制在较低的水平，2015年以来长江电力年最大回撤仅17.5%，成熟期的水电公司分红率可超70%，按Wind盈利预测及分红率预期，长江电力当前股息率达4.3%。展望水电，短期关注来水的恢复，中期亦有新机组投产，长期分红稳定且电价有望提升，防御性突出的同时亦有长期增长，我们认为水电的长短期配置价值均优异。
　　关注分红稳定具备成长空间的水电龙头。重点推荐（1）长江电力：水电标杆，公司坐拥全球前十二大水电站之五，是优质的稳定运营型资产，十四五承诺分红率70%；（2）国投电力/川投能源：雅砻江龙头水库两河口潜力将释，锦官送苏电价机制完善，公司水电有望迎来量价双升，（3）华能水电：省内供需偏紧、电价中枢上行，同时托巴电站投产在即，集团资产将注入，十四五期间仍有较好的成长性。
　　风险提示。来水波动；水库调节能力不及预期；上网电价调整风险。
　　

研究报告全文：TablePage深度分析公用事业证券研究报告水电系列深度报告二TableTitleTableGrade行业评级买入前次评级买入雅砻江电量测算重视调节性电站的四维价值报告日期2023-08-21TableSummary相对市场表现TablePicQuote核心观点日度累加法与月度乘积法双模型实现对长电和雅砻江的电量测算1082210221222022304230623我们在电量测度新模型中首次使用水电站日度水位与流量数据搭-2建了长江电力四座电站的电量模型称之为日度累加法但由于该-6模型仅适用于具有高频日度数据的电站我们探索并提出了第二种模-9型更适用于调节性较弱且数据频率较低的水电站通过历史数据测度-13吨水发电量结合自身上下游流量数据亦可实现测算我们称之为月-16度乘积法通过上述模型我们实现了对长电和雅砻江的电量测算公用事业沪深300更高频且更前瞻从测算结果来看与长电近期日度发电量破亿度10形成了一致历史复盘显示长电股价与日度发电量走势高度匹配在电分析师TableAuthor郭鹏量新高的节点期待估值修复厄尔尼诺已至水电改善值得期待SAC执证号S0260514030003联合调度四维价值凸显减少弃水提高水头增加蓄能提升电SFCCENoBNX688价从电量测度的模型中我们逐渐感受到调节性电站的价值1减少021-38003655弃水测算长江电力19-22年平均弃水电量125亿度乌白投产后通guopenggfcomcn过调度理论上可减少弃水电量约151亿度2提高水头因为调度分析师姜涛能力的提升水电站的汛期水位可以提升如23年汛期三峡水位较以SAC执证号S0260521070002前年份高出5-10米若6-9月份三峡水位持续高出5米将增发电量021-3800362419亿千瓦时3增加蓄能凭借调节性水电的库容能力水电站可shjiangtaogfcomcn以在丰水期蓄水提升蓄能为枯水期进行准备7月末长电蓄能同比提请注意姜涛并非香港证券及期货事务监察委员会的注册升134提升电价由于水电丰枯电价的差异调节电站一方面持牌人不可在香港从事受监管活动可增加枯水期电量另一方面可以实现丰枯水期电量转换亦可实现平相关研究TableDocReport均电价的提升测算雅砻江可增加收入约47-94亿元水电资产作为类债标杆防御性凸显水电的类债特征和防御属性保电改系列之框架篇系统的2023-08-15障其在市场指数下行期间实现明显超额收益回撤也控制在较低的水破壁平2015年以来长江电力年最大回撤仅175成熟期的水电公司分公用事业行业深度跟踪海外2023-08-06红率可超70按Wind盈利预测及分红率预期长江电力当前股息煤电需求如期回落绿证及率达43展望水电短期关注来水的恢复中期亦有新机组投产消纳促火储价值长期分红稳定且电价有望提升防御性突出的同时亦有长期增长我们公用事业行业绿证交易再提2023-08-04认为水电的长短期配置价值均优异速促进风光消纳与强化环关注分红稳定具备成长空间的水电龙头重点推荐1长江电力水境价值电标杆公司坐拥全球前十二大水电站之五是优质的稳定运营型资产十四五承诺分红率702国投电力川投能源雅砻江龙头水联系人TableContacts郝兆升021-38003800库两河口潜力将释锦官送苏电价机制完善公司水电有望迎来量价双haozhaoshenggfcomcn升3华能水电省内供需偏紧电价中枢上行同时托巴电站投产在即集团资产将注入十四五期间仍有较好的成长性风险提示来水波动水库调节能力不及预期上网电价调整风险识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明140TablePageText深度分析公用事业重点公司估值和财务分析表Tableimpcom最新最近合理价值EPS元PExEVEBITDAxROE股票简称股票代码货币评级收盘价报告日期元股2023E2024E2023E2024E2023E2024E2023E2024E长江电力600900SHCNY218520230503买入28061401471561148679277615101510华能水电600025SHCNY72620230511买入8940410461771157876671010201090国投电力600886SHCNY129320230503买入14650861011503128032630111101220川投能源600674SHCNY148720230821买入1820107119139012508429781313301380数据来源Wind广发证券发展研究中心备注表中估值指标按照最新收盘价计算识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明240TablePageText深度分析公用事业目录索引引言水电电量模型从水情跟踪到电量测算6一电量测算洞见水情7一电量测算双模型日度累加法与月度乘积法7二发电量测算长江电力模型一9三发电量测算雅砻江水电模型一和模型二12二联合调度增量提价16一电量增发19-22年长江电力弃水率约6乌白投产装机扩容减少弃水18二电量增发抬高水头测算三峡水位提高5米增发电量19亿度22三增加蓄能7月末长江电力水库蓄能同比已回正26四电价提升枯水期电量增发丰枯期电量转换综合电价提升33三标的推荐35一长江电力来水修复乌白注入高分红凸显投资价值35二国投电力水电量价齐升火电盈利修复新能源加速成长36三川投能源上半年业绩超预期23H1业绩同比3436四华能水电拟收购集团水电资产量价皆有向上弹性37四风险提示37识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明340TablePageText深度分析公用事业图表索引图1水电电量测算的两大模型6图2电量测算模型一日度累加法7图3电量测算模型一简版7图4电量测算模型二月度乘积法8图52023M4三峡小时级出库流量9图62023M7三峡小时级出库流量9图72023M4锦屏一级小时级出库流量9图82023M7锦屏一级小时级出库流量9图92023M7测算溪洛渡发电量同比-53410图102023M7测算向家坝发电量同比-32210图112023M7测算三峡发电量同比-5410图122023M7测算葛洲坝发电量同比17910图13乌东德出库流量略低于白鹤滩入库流量11图14白鹤滩出库流量略低于溪洛渡入库流量11图15日度累加法跟踪长江电力日度发电量11图162019年长江电力日度发电量与收盘价12图172020年长江电力日度发电量与收盘价12图182022年长江电力日度发电量与收盘价12图192023年长江电力日度发电量与收盘价12图20锦一官地二滩发电量占历史上雅砻江水电发电量的60以上13图212022年4月至今锦屏一级官地二滩日度发电量13图222023Q1Q2锦屏一级发电量测算14图232023Q1Q2二滩发电量测算14图242023年7月锦屏二级桐子林发电量计算16图25联合调度减少弃水增发电量18图26联合调度抬高水头增发电量18图272019年至今溪洛渡弃水情况19图282019年至今向家坝弃水情况19图292019年至今三峡弃水情况19图302019年至今葛洲坝弃水情况19图312015年溪向投产后三峡发电量呈上升趋势21图322015年溪向投产后葛洲坝发电量呈上升趋势21图3323年7月-8月中旬三峡平均水位较19-22年同期均值提升约52米23图34水头抬高出库流量不变时增加的发电量与弃水电量示意图25图35水头抬高增加的弃水电量可以通过上游电站调度解决26图36调节性电站溪洛渡吨水发电量变化26图37非调节性电站锦屏二级吨水发电量变化26图38长江电力各电站吨水发电量27图39雅砻江水电各电站吨水发电量28图402010年至今三峡电站水位变化28识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明440TablePageText深度分析公用事业图412010年至今三峡电站蓄水量变化28图42金沙江下游溪洛渡水位库容曲线29图43长江上游三峡水位库容曲线29图44雅砻江-两河口水位库容曲线29图45澜沧江小湾水位库容曲线29图46金沙江下游四座电站能向下游补水208亿m30图47长江流域水库群主要水库分布图30图482022年末长江上游可调蓄水量仅412亿m32图49乌白投产后长江电力年末蓄能大幅提升32图502022年四川省市场化交易比例达54934图512021年四川省水电丰枯期市场化电价34图522022年云南省市场化交易比例达71034图5320-22年云南丰枯期电价差值0107元千瓦时34表1测算长江电力7月发电量同比1141-7月发电量同比919表22023年以来乌东德白鹤滩月度发电量测算亿千瓦时11表3测算雅砻江电力7月发电量同比-4681-7月发电量同比-16112表42023年以来两河口杨房沟月度发电量测算14表5锦屏二级的吨水发电量的测算过程14表6水库根据调节能力可分为五类16表7各流域大型水电站调节能力对比17表82019-2022年长江电力溪向三葛四座电站弃水电量测算19表92019-2022年长江电力弃水电量及弃水率统计20表10乌东德白鹤滩减少弃水及增发电量测算21表11葛洲坝装机扩容后年均发电量增幅达6422表12三峡6-9月平均水位抬高5米发电量增加1929亿千瓦时23表13溪洛渡6-9月平均水位抬高5米发电量增加603亿千瓦时24表14向家坝6-9月平均水位抬高1米发电量增加094亿千瓦时24表15平均运行水位提高后弃水量进一步增加25表16长江电力和雅砻江水电各电站吨水发电量计算27表17建立各水电站水位-库容方程水位m库容亿m28表182023年7月末测算长江上游水库群可调蓄水量同比55930表192023年7月末测算长江电力蓄能为238亿千瓦时同比12831表202018-2022年末长江电力各电站蓄能统计32表21四川省各类型电站批复丰枯电价差值达014元千瓦时以上33表22两杨电站可实现丰枯水期转移电量133亿千瓦时34表23重点公司盈利预测与估值表收盘价日期2023082135表24长江电力盈利预测表35表25国投电力盈利预测表36表26川投能源盈利预测表36表27华能水电盈利预测表37识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明540TablePageText深度分析公用事业引言水电电量模型从水情跟踪到电量测算我们在电量测度新模型来水改善量价齐升中首次搭建水电电量测算模型创新性地将水头出库流量等水文数据结合高频测算长江电力的发电量由于该模型适用于具有高频日度数据的电站因此我们探索并提出了具有更广泛适用性的第二种模型目前可覆盖长江电力和雅砻江水电的发电量测算我们按照水情数据的类型以及电站的特征将水电站电量测算的方法分为三类1一是以长江电力的溪向三葛四座电站为主的第一类电站根据日度水位和出库流量可用模型一日度累加法进行测算计算的精度最高2二是以乌东德白鹤滩两河口杨房沟等新投产的电站为主的第二类电站可用月度平均出库流量30天代替日度出库流量计算发电量精度相对较好但简化版的模型一在三季度会存在弃水的问题3三是以锦屏二级桐子林为例的日调节性电站使用以吨水发电量为核心指标的模型二月度乘积法进行测算测算精度适中两大模型除了测算电量的作用之外还可以衍生出其他作用其一测算调节电站减少弃水和抬高水头对增发电量的影响能厘清增发电量的逻辑以及流域未来的增发潜力同时丰枯电量的转换也能起到提升综合电价的作用其二计算吨水发电量和蓄能等指标吨水发电量可以判断水电站的资源禀赋和发电效率蓄能可以判断调节电站对流域调度的作用以及当前的水位恢复情况至此我们完成了从水情跟踪到电量测算的研究过程定量测算主要电站的发电量把握联合调度增发电量的内在逻辑图1水电电量测算的两大模型数据来源广发证券发展研究中心识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明640TablePageText深度分析公用事业一电量测算洞见水情一电量测算双模型日度累加法与月度乘积法电量测算模型一日度累加法我们使用发电量计算公式发电量981水头流量发电效率时间计算日度发电量并搭建长江电力溪向三葛四座电站的模型进行回测以每个季度日度发电量的累计值与真实发电量进行对比回测两者误差率多数时间低于5此模型适用于具有高频日度水文数据的水电站例如长江电力的三峡葛洲坝溪洛渡向家坝以及雅砻江水电的锦屏一级二滩官地并且数据频率越高甚至精确到小时级模型越准确图2电量测算模型一日度累加法数据来源长江电力官网长江电力价值投资手册2022版广发证券发展研究中心模型一简版由于乌东德白鹤滩等水电站投产时间较短缺乏高频日度水情数据我们采用长江水文网披露的月度平均出库流量代替日度出库流量进行计算而当每月末尚未披露当月平均出库流量时可根据下游电站溪洛渡的平均入库流量倒推上游电站白鹤滩的出库流量通常情况下下游电站的入库流量会略高于上游电站的出库流量但二者趋于一致图3电量测算模型一简版数据来源长江电力官网长江电力价值投资手册2022版广发证券发展研究中心识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明740TablePageText深度分析公用事业电量测算模型二月度乘积法针对缺少日度水情数据的电站我们进一步提出发电量测算的第二种模型对于水头变化不大的水电站主要以径流式和日调节电站为主长时间周期下入库流量与出库流量大致相当其吨水发电量波动幅度较小吨水发电量981发电效率水头长时间周期可视为保持在均值水平以每月为一个时间周期根据月度披露的平均流量数据计算月度来水量吨水发电量和月度来水量的乘积即为月度发电量图4电量测算模型二月度乘积法数据来源雅砻江债券募集说明书广发证券发展研究中心两大模型的误差有两点其一是出库流量出库流量数据对应某一时间点通常会随来水波动和电站调度而变化所以模型理论上应使用日内平均出库流量然而公开数据少有这样的高频我们多使用上午八点的出库流量代替全天平均流量测算时间周期变长后将会平滑掉一定误差此外若水电站调峰次数增加调峰时间变长将会产生系统性误差例如23年7月长江电力的三峡电站午时参与调峰的次数明显增加此时需要更高频的小时级数据来消除误差其二是水头的计算方式理论上水头坝上水位-坝下水位上下游水位之差而公开数据仅能得到坝上水位模型一中使用下游电站的坝上水位代替电站的坝下水位识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明840TablePageText深度分析公用事业将会高估水头尤其是在丰水期我们通过发电效率的拟合抵消掉这部分误差发电效率将会低于实际发电效率更类似于系数由于数据可得性问题该误差将始终存在但拉长时间周期可以平滑图52023M4三峡小时级出库流量图62023M7三峡小时级出库流量三峡电站出库流量立方米秒三峡电站出库流量立方米秒4142434445467172737475767747484941041141278797107117127137144134144154164174187157167177187197207214194204214224234247227237247257267277284254264274284294307297307311000020000800016000600012000400080002000400000数据来源长江水文网广发证券发展研究中心数据来源长江水文网广发证券发展研究中心图72023M4锦屏一级小时级出库流量图82023M7锦屏一级小时级出库流量锦屏一级出库流量立方米秒锦屏一级出库流量立方米秒4142434445467172737475767747484941041141278797107117127137144134144154164174187157167177187197207214194204214224234247227237247257267277282500250020002000150015001000100050050000数据来源四川省水利厅广发证券发展研究中心数据来源四川省水利厅广发证券发展研究中心二发电量测算长江电力模型一测算7月长江电力发电量同比114增速由负转正长江电力溪向三葛四座电站均有日度高频水情数据和历史发电量数据可使用模型一日度累加法测算乌白作为新投产电站缺少日度高频数据使用模型一简版和月度水情数据测算7月来水已有所善长江电力发电量同比降幅收窄六座四座发电量增速由负转正567月增速分别为-193-2031141-7月以来溪向三葛四座电站发电量同比-258但乌白电站投产贡献增量约414亿千瓦时六座四座电站发电量同比91表1测算长江电力7月发电量同比1141-7月发电量同比91月末水位米出库流量ms发电量测算亿千瓦时电站22M723M723M7分位点7月平均同比1-7月平均同比7月发电量同比1-7月发电量同比溪洛渡5595633863500-5063404-1923771-53424843-292向家坝3723723004282-3303442-1432915-32215865-143三峡14715448214028-1269448-2718007-5436892-308识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明940TablePageText深度分析公用事业葛洲坝646433315124-129293-28421131799452-129乌东德9509512163568-2282280-2363262-25214938-238白鹤滩7757883873693-3822816-1805180-58264723714座4座16808-25887051-261总计6座6座25247-224128461-1806座4座2524711412846191数据来源四川湖北省水文水资源勘测中心长江水利网中国煤炭资源网长江电力经营公告广发证券发展研究中心图92023M7测算溪洛渡发电量同比-534图102023M7测算向家坝发电量同比-322溪洛渡月度发电量亿千瓦时测算值向家坝月度发电量亿千瓦时测算值20192020202120222023201920202021202220231005080402727296045463025393820171740262925202010001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月数据来源四川省水文水资源中心广发证券发展研究中心数据来源四川省水文水资源中心广发证券发展研究中心图112023M7测算三峡发电量同比-54图122023M7测算葛洲坝发电量同比179三峡月度发电量亿千瓦时测算值葛洲坝月度发电量亿千瓦时测算值20192020202120222023201920202021202220231502521120201815809072156310101111603736434010305001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月数据来源湖北省水文水资源中心广发证券发展研究中心数据来源中国煤炭资源网广发证券发展研究中心使用模型一简版对2023年以来乌东德白鹤滩的月度发电量进行测算并与季度实际发电量进行对比误差率多在5左右测算乌东德白鹤滩7月的发电量分别为32625180亿千瓦时该方法相对日度累加法的局限性在于若存在弃水现象无法日度剔除弃水的影响尤其是在弃水较多的三季度测算电量理论上会高于实际发电量识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1040TablePageText深度分析公用事业图13乌东德出库流量略低于白鹤滩入库流量图14白鹤滩出库流量略低于溪洛渡入库流量乌东德出库流量ms白鹤滩入库流量ms白鹤滩出库流量ms溪洛渡入库流量ms800080006400640048004800320032001600160000数据来源长江水利网广发证券发展研究中心数据来源长江水利网广发证券发展研究中心表22023年以来乌东德白鹤滩月度发电量测算亿千瓦时23M123M223M323M423M523M623M7测算电量1808149519191835188123213262测算电量季度330319196037乌东德实际发电量季度388118745921误差率-1492420测算电量4754458641552526299827585180测算电量季度934041558282白鹤滩实际发电量季度957639817735误差率-254471数据来源长江水利网长江电力经营公告广发证券发展研究中心长江电力股价与日度发电量呈现一定相关性前三个季度公司日度发电量逐渐提升2019年和2020年此期间股价随发电量提升稳定上涨尤其在2020年三季度来水极丰公司水电站基本达到满发状态股价快速提升而在2022年6月末经历来水由丰转枯后叠加国外加息公司股价快速回落2023年上半年来水持续偏枯的状态也对公司股价存在一定压制图15日度累加法跟踪长江电力日度发电量长江电力日度发电量亿千瓦时2019202020212022202314011284562800202301202302202303202304202305202306202307202308202309202310202311202312数据来源四川湖北省水文水资源勘测中心长江水利网中国煤炭资源网长江电力经营公告广发证券发展研究中心备注2021年2-6月数据缺失2023年以来乌白电站日度发电量数据由月度测算数据平均分摊识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1140TablePageText深度分析公用事业图162019年长江电力日度发电量与收盘价图172020年长江电力日度发电量与收盘价收盘价元股日度发电量亿千瓦时收盘价元股日度发电量亿千瓦时191601812018128179617961672166414481532132412001400数据来源Wind广发证券发展研究中心数据来源Wind广发证券发展研究中心备注左轴为收盘价右轴为发电量下同图182022年长江电力日度发电量与收盘价图192023年长江电力日度发电量与收盘价收盘价元股日度发电量亿千瓦时收盘价元股日度发电量亿千瓦时25130251502310424126227823102215221782026205419001930数据来源Wind广发证券发展研究中心数据来源Wind广发证券发展研究中心三发电量测算雅砻江水电模型一和模型二雅砻江水电当前运营管理七座电站我们分别对每座电站进行单独测算国投电力自2022年三季度起不再公布分电站发电量数据模型测算结果可作为参考其中锦屏一级官地二滩使用模型一日度累加法水文数据可精确至小时级锦屏二级桐子林使用模型二月度乘积法两河口杨房沟作为新投产电站数据不足使用模型一简版测算2023年7月测算雅砻江水电实现发电量6230亿千瓦时同比下降4681-7月累计实现发电量41119亿千瓦时同比下降161表3测算雅砻江电力7月发电量同比-4681-7月发电量同比-161月末水位米出库流量ms发电量测算亿千瓦时电站22M723M723M7分位点7月平均同比1-7月平均同比7月发电量同比1-7月发电量同比两河口27892820438613-375225-236739-346376164杨房沟20912093757759-454572-322464-4542382-246锦屏一级18731829358948-448916-1721143-5568034-211锦屏二级164516447171013-432971-1561787-43312496-114识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1240TablePageText深度分析公用事业官地132713294551177-427960-253938-4225252-251二滩11961174433985-4891114-180967-5308019-161桐子林10131012371275-4231216-185192-4201174-182总计6230-46841119-161数据来源四川湖北省水文水资源勘测中心长江水利网中国煤炭资源网国投电力经营公告广发证券发展研究中心模型一日度累加法锦屏一级官地二滩从历史数据来看锦屏一级官地二滩三座电站加总的发电量在Q1-Q4通常占雅砻江水电发电量的641612628647因此用日度累加法能计算雅砻江水电60以上的发电量达到比较高的精确度测算2023Q2锦屏一级官地二滩三座电站的发电量分别为243183257亿千瓦时图20锦一官地二滩发电量占历史上雅砻江水电发电量的60以上发电量亿千瓦时300锦屏一级官地二滩其他三座电站发电量占比1002408066646566656461626062646263621806012040602000数据来源国投电力经营公告广发证券发展研究中心备注2022Q3开始雅砻江水电未披露各电站发电量数据图212022年4月至今锦屏一级官地二滩日度发电量雅砻江主要电站日度发电量亿千瓦时25锦屏一级官地二滩201510052022Q4数据缺失00数据来源四川省水利厅广发证券发展研究中心识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1340TablePageText深度分析公用事业图222023Q1Q2锦屏一级发电量测算图232023Q1Q2二滩发电量测算锦屏一级季度发电量亿千瓦时二滩季度发电量亿千瓦时20192020202120222023201920202021202220238080646444848446482573224332161600Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4数据来源Wind广发证券发展研究中心数据来源Wind广发证券发展研究中心备注2022Q32023Q1Q2发电量为测算值备注2022Q32023Q1Q2发电量为测算值模型一日度累加法简版两河口杨房沟测算两河口杨房沟7月的发电量分别为7446亿千瓦时两河口和杨房沟电站分别于22年3月21年10月投产对于新投产的电站我们同样采用月度平均流量代替日度数据进行计算其中杨房沟这类径流式水电站的出库流量几乎与入库流量一致而入库流量可根据两河口的出库流量推算计算2023年1-6月两河口杨房沟的发电量分别为302192亿千瓦时2023年7月二者的发电量分别为7446亿千瓦时表42023年以来两河口杨房沟月度发电量测算23M123M223M323M423M523M623M7测算电量659682306565357452739两河口测算电量季度16481374测算电量373395208372263307464杨房沟测算电量季度976943数据来源长江水利网雅砻江债券募集说明书广发证券发展研究中心模型二月度乘积法锦屏二级桐子林对于月度乘积法模型吨水发电量为核心指标其与水头成正比水头变动幅度越大的电站其吨水发电量也会发生变化我们首先以历史实际发电量和用水量计算发电效率再根据发电效率和实际水头计算吨水发电量假设发电效率不变即可通过跟踪来水量计算发电量以锦屏二级为例将历史实际季度发电量与用水量出库流量与时间的乘积相比即为吨水发电量倒算考虑到汛期弃水问题并非所有出库流量用于发电我们仅采用一季度的吨水发电量计算对应的发电效率用发电效率与每月水头相乘即为当月的吨水发电量正算如23年7月的吨水发电量为0701度m而锦屏二级各月水头的变动较小整体的吨水发电量约为07度m表5锦屏二级的吨水发电量的测算过程月均水头m1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2018317317318319316316317316315316316315识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1440TablePageText深度分析公用事业20193163173193183183173173193183173163172020318317317318318317317317317317317317202131831731631731731831831731631631731720223173173173173193173173183173163153152023316317316316317316315月均出库流量ms1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月201810308398726789161133281425812930232210916682019941857123060011421031178017892499176199659120208326441069746131116603015328629711731934555202110527308447577011370160616852983163110006842022641930111199310331557178518261090124411158302023908119113311160604588952实际发电量亿千瓦时Q1Q2Q3Q420185043478091945870201956134952946351542020471366399690532620214767488588805833202247176244吨水发电量倒算1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月20180707070707100673066806670418041704160574049804972019070807110714068106800679062706300534058005800581202007040703070206820682068003940394039406240623062320210698069606950659066006630617061404470662066406652022068006800679065906630660多年均值069906990700067106710670051405140448061005910591吨水发电量正算1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2018070407040707070807030702070307020701070207010700201907020704070807080707070507050708070707040703070420200706070507040707070707040704070407040705070407042021070607040703070307040707070707040702070207050705202207050705070407050709070507040706070407030701069920230703070407020703070407030701多年均值070507040705070607060705070407050704070307030702吨水发电量07度m数据来源雅砻江债券募集说明书广发证券发展研究中心备注锦屏二级的坝下水位用官地的上游水位代替计算水头可能比实际偏高导致发电效率偏低两者抵消后不影响吨水发电量的大小红底数据为满发月份对应的偏低吨水发电量识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1540TablePageText深度分析公用事业同理计算桐子林电站的吨水发电量约为006度m根据锦屏二级和桐子林的出库流量计算2023年7月当月发电用水量与吨水发电量相乘后即为发电量2023年7月锦屏二级发电量1787亿千瓦时桐子林发电量192亿千瓦时图242023年7月锦屏二级桐子林发电量计算数据来源雅砻江债券募集说明书广发证券发展研究中心二联合调度增量提价当流域内存在一群相互间具有联系的水电站时即可开展梯级电站联合调度使流域内水电站效益最大化而调节性电站是联合调度中的重要角色水电站按照调节能力可分为无调节水电站径流式水电站和有调节水电站电站正常蓄水位和死水位之间的库容即为调节库容根据水库库容大小和多年平均径流量的关系库容系数水库兴利库容多年平均来水量调节性水电站可分为日调节月调节季调节年调节和多年调节水电站等例如三峡向家坝为季调节电站溪洛渡锦屏一级为年调节电站两河口小湾糯扎渡为多年调节电站表6水库根据调节能力可分为五类调节性库容系数范围定义水电站示例无调节2又称径流式水电站水库没有调节库容按天然流量供水葛洲坝日调节2将水库一天内的径流重新分配锦屏二级龙开口又称不完全年调节当汛期洪水到来时发生弃水仅能存蓄洪水季调节2-8三峡二滩期部分多余水量的径流调节最常见的调节方式将一年中丰水期的多余水量蓄存起来用以年调节8-30锦屏一级龙滩提高枯水期供水量多年调节30将丰水年的多余水量蓄存起来用以提高枯水年的供水量两河口小湾糯扎渡数据来源全国水雨情信息网站广发证券发展研究中心分公司来看乌白电站投产后长江电力可实施六库联调调节库容430亿立方米雅砻江水电拥有两河口二滩锦屏一级三大调节水库调节库容1484亿立方米华能水电拥有小湾糯扎渡两大多年调节电站为首的两库八级电站调节库容2130亿立方米多库联合调度有助于形成水库群梯级效应通过梯级调度熨平来水波动从流域尺度来看金沙江上游拥有岗托年调节电站调节库容32亿m金沙江中游拥有龙盘多年调节电站调节库容215亿m金沙江下游四座电站均有调节能力长江上游三峡电站为季调节电站调节库容2215亿m雅砻江两河口为多年调节识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1640TablePageText深度分析公用事业电站调节库容656亿m上游调节电站均可对下游电站形成增益根据中国水力发电工程协会的估算龙盘电站可通过联合调度为下游梯级电站增加约200亿千瓦时的发电量调节性电站的价值可期表7各流域大型水电站调节能力对比装机容量调节库容调节能力流域名称所属公司主要电站状态万千瓦亿立方米各电站调节能力流域调节能力岗托规划110323年调节能力华电金沙江上游水电叶巴滩在建22454季调节能力金沙江上游的三座调节金沙江上游拉哇在建20082季调节能力电站均在建或规划合计534459龙盘规划4202150多年调节能力华电金沙江中游水电梨园在运24017周调节能力金沙江中游主要是规划金沙江中游汉能控股金安桥在运24031周调节能力的龙盘电站具有多年调大唐集团观音岩在运30056周调节能力节能力合计12002254乌东德1020302季调节能力白鹤滩16001040年调节能力金沙江下游在运溪洛渡1386646年调节能力乌白电站投产后形成长江电力向家坝64090季调节能力以三峡为核心的六库联调三峡22502215季调节能力在运长江流域葛洲坝27409日调节能力合计71704302两河口300656多年调节能力雅砻江有两河口二滩国投电力二滩在运330337季调节能力和锦屏一级三大控制性雅砻江流域川投能源锦屏一级360491年调节能力水库电站具有多年调合计9901484节性能中国电建下尔呷规划54193年调节能力大渡河流域有下尔呷和国能大渡河双江口在建200192年调节能力双江口两个年调节电国能大渡河猴子岩在运17039季调节能力大渡河流域站以及猴子岩瀑布大唐国际长河坝在运26042季调节能力沟两个主要的季调节电国能大渡河瀑布沟在运360388季调节能力站合计1044853小湾4201000多年调节能力澜沧江中下游有小湾和在运澜沧江流域华能水电糯扎渡5851130多年调节能力糯扎渡两个多年调节电合计10052130站龙滩4901115年调节能力在运红水河流域有龙滩和岩红水河流域桂冠电力岩滩181156年调节能力滩两个年调节电站合计6711271数据来源公司官网四川省水文水资源勘测中心长江水文网广发证券发展研究中心识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1740TablePageText深度分析公用事业流域调节电站的联合调度包含四维价值提高水头减少弃水增加蓄能提升电价从我们的模型出发可以从底层逻辑定量理解这些作用增发电量主要通过减少弃水抬高水头两种途径调节性水库除了防洪功能外在发电功能中需要考虑两大因素的动态平衡其一减少弃水提高水能利用率尽量让每一滴水都通过水轮机组发电减少弃水需要留出足够的库容应对可能到来的丰水此时应降低水位其二是抬高水头提升发电效率单位的水量在更高的水头上具备更高的势能更高的发电效率从而提高发电量此时应提高水位联合调度则需要同时考虑这两点得到最优解的水位所以枯水期没有弃水风险水位可以保持在最高水平丰水期则需要降低水位去减少弃水流域上调节水库增加可以为联合调度提供更多的操作空间首先是蓄水能力更强可以减少弃水而减少弃水能力更强后也可以抬高水头提升效率每座调节电站的落地都可以为下游电站增发电量增加蓄能凭借调节性水电的库容能力水电站可以在丰水期蓄水提升蓄能为枯水期进行准备且上游调节性电站的投产后所有可调蓄水均可依次流经下游电站转换为发电量提高电价主要通过增加枯水期发电量实现四川和云南两个水电大省丰枯水期电价存在明显差异调节电站可以在丰水期蓄水枯水期发电增加枯水期发电量的同时该部分电量也会享受高电价同时部分丰水期发电用水转移至枯水期也可以享受更高的电价从而带来提高综合电价的作用图25联合调度减少弃水增发电量图26联合调度抬高水头增发电量单一电站运行水位变化线梯级电站优化调度后水位变化线1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月数据来源水资源规划及利用第三版方国华等广数据来源长江电力官网长江电力价值手册2022版发证券发展研究中心广发证券发展研究中心一电量增发19-22年长江电力弃水率约6乌白投产装机扩容减少弃水弃水电量弃水专指在水电站发电能力下可用来发电而因各种原因所致实际未用于发电的水量弃水水量可以发出的电量称为弃水电量具体可分为两种一是调峰弃水电量二是装机弃水电量调峰弃水电量是由于用电需求不足又无法蓄水所导致的弃水装机弃水电量是由于装机限制最大功率在来水好的时候超过了满发流量又无法蓄水所导致的弃水我们此处讨论的是装机弃水电量以长江电力四座电站为例汛期来水好的时候均有可能出现弃水情况识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1840TablePageText深度分析公用事业图272019年至今溪洛渡弃水情况图282019年至今向家坝弃水情况溪洛渡弃水流量向家坝弃水流量弃水流量ms出库流量ms满发流量ms弃水流量ms出库流量ms满发流量ms200002000016000160001200012000800080004000400000数据来源Wind广发证券发展研究中心数据来源Wind广发证券发展研究中心图292019年至今三峡弃水情况图302019年至今葛洲坝弃水情况三峡弃水流量葛洲坝弃水流量弃水流量ms出库流量ms满发流量ms弃水流量ms出库流量ms满发流量ms6000060000480004800036000360002400024000120001200000数据来源Wind广发证券发展研究中心数据来源Wind广发证券发展研究中心装机是水电站的出力功率的上限正常发电量测算模型中需要做最大出力限制保证来水好的时候出力也不会超过装机若去掉装机限制假设来水可以全部用来发电此时计算出的发电量即为理论上可以达到的最大发电量与实际发电量之差即为弃水电量可以通过上游蓄水减少弃水增加装机等方式减少甚至解决弃水问题测算长江电力溪向三葛四座电站的弃水电量可以发现即使在2022年来水极端偏枯的情况下仍然会出现不同程度的弃水情况尤其是葛洲坝电站其全年利用小时数高达7000小时左右大部分时间可以达到满发即使上游有多座电站调节仍然有大规模的弃水电量所以对葛洲坝进行装机扩容是有必要的表82019-2022年长江电力溪向三葛四座电站弃水电量测算2019202020212022均值溪洛渡全年实际发电量亿千瓦时60779634135780460665无装机限制下发电量亿千瓦时63347719345894864743弃水电量亿千瓦时2568852111444078发电用水量亿m128092146457129709134753弃水量亿m13161714020316829识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明1940TablePageText深度分析公用事业向家坝全年实际发电量亿千瓦时33722331483155332808无装机限制下发电量亿千瓦时34340385523257135154弃水电量亿千瓦时618540410182347发电用水量亿m130299149240124176134572弃水量亿m28722167133279290三峡全年实际发电量亿千瓦时968771118021036497879097780无装机限制下发电量亿千瓦时965321220121045417528599593弃水电量亿千瓦时000102108920002775发电用水量亿m452229550208473224348488456037弃水量亿m84840891421600011489葛洲坝全年实际发电量亿千瓦时1908518567192561743418586无装机限制下发电量亿千瓦时2208524261227551833421859弃水电量亿千瓦时3000569434999003273发电用水量亿m455937552829468913347630456327弃水量亿m68833134933825033046479183数据来源Wind广发证券发展研究中心2019-2022年长江电力发电量均值207824亿千瓦时测算溪洛渡向家坝三峡葛洲坝弃水电量均值分别为4078234727753273亿千瓦时弃水率分别为697328176合计12473亿千瓦时弃水率达60这其中包含了2020年来水偏丰的年份弃水大增仅看2019年来水相对正常的年份弃水电量合计约6186亿千瓦时表92019-2022年长江电力弃水电量及弃水率统计2019202020212022均值实际发电量亿千瓦时溪洛渡6077963413553555780459338向家坝3372233148300633155332122三峡968771118021036497879097780葛洲坝1908518567192561743418586合计210463226930208323185581207824弃水电量亿千瓦时溪洛渡2568852111444078向家坝618540410182347三峡000102108920002775葛洲坝3000569434999003273合计6186298304391306212473弃水率溪洛渡42134-2069向家坝18163-3273三峡0091090028识别风险发现价值请务必阅读末页的免责声明2040