作者：張國禎、李中陽、辛政、盧佳匯

2025年9月起，港華綠電與清鵬算電在山東電力現(xiàn)貨市場啟動了一項小規(guī)模但高度聚焦的AI交易試點。四周實盤運行下來，結果令人振奮：在全電量口徑下，AI策略平均每兆瓦時（MWh）增收超過5.5元。更關鍵的是，這一收益并非來自承擔更高風險或擴大交易規(guī)模，而是在相同電量、相近風險敞口下，通過精細化的時序優(yōu)化實現(xiàn)的結構性增益。

在此后的運行中，AI智能體進一步展現(xiàn)了其潛力。

以12月某日D1曲線集中競價為例，AI通過對月內現(xiàn)貨價格走勢的精準判斷，在控制凈賣出電量不變的前提下，通過在現(xiàn)貨價格較高的標的日適當增加買入電量、在價格較低的日期適當增加賣出電量，有效提升整體交易收益。隨著交易規(guī)模逐步放大，策略表現(xiàn)依然穩(wěn)健——這讓我們確信，AI不是“偶然跑贏”，而是具備可復制的系統(tǒng)性優(yōu)勢。

作為親歷者，我們想和同行分享幾點關于AI電力交易的核心體會。

當前我國電力市場化改革持續(xù)深化，以風電、光伏為代表的新能源占比迅速提高，電力系統(tǒng)的運行與交易邏輯正在發(fā)生深刻變化。以山東為例，新能源裝機已突破1.23億千瓦，成為典型的新能源高占比新型電力系統(tǒng)，但也帶來了“極熱無風、晚峰無光”等結構性矛盾，導致現(xiàn)貨市場價格波動加劇、預測難度顯著提升。傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗或規(guī)則化的交易策略已難以適應這一高維、非線性、強耦合的復雜系統(tǒng)環(huán)境。

在這一背景下，AI展現(xiàn)出結構性優(yōu)勢，成為電力交易領域的關鍵賦能工具。

一

天氣太“亂”？AI看得更全

電力市場，特別是高比例新能源市場，其價格與供需高度依賴氣象條件，這意味著，即使在很短時間內，單一氣象指標（如溫度、輻照、風速）的微小偏差，也可能在負荷、新能源出力及現(xiàn)貨價格中被放大，最終對交易結果產(chǎn)生顯著影響。

而氣象系統(tǒng)本質上是混沌系統(tǒng)，具有初始條件敏感、多要素耦合、演化非線性等特征。在這種背景下，依賴人工經(jīng)驗或少量規(guī)則的交易策略，本質上是在用低維、線性的方式應對高維、非線性的復雜系統(tǒng)，天然存在認知和計算能力上的上限。就像用算盤去解微積分——不是不夠努力，而是工具根本不在一個維度。

而AI，恰恰是為這種復雜世界而生的。

AI在電力交易中的首要優(yōu)勢，在于其對復雜系統(tǒng)的建模能力。

一方面，AI能夠同時處理海量氣象要素之間的高維非線性關聯(lián)關系，不僅包括溫度、濕度、風速、云量等常規(guī)要素，還能夠綜合考慮不同空間尺度、不同時間尺度上的聯(lián)動效應，從而更真實地刻畫氣象對負荷與新能源出力的綜合影響。

另一方面，現(xiàn)實交易中往往同時存在多源氣象預報數(shù)據(jù)。歐洲、美國、德國、中國國家氣象局等不同預報模型各自具備優(yōu)勢，但也存在系統(tǒng)性偏差和適用場景差異。

AI并非簡單“平均”或“擇優(yōu)使用”某一預報結果，而是能夠自動學習不同氣象預報源在不同天氣形態(tài)、季節(jié)、區(qū)域下的誤差分布特性；動態(tài)調整各預報源在決策中的權重；從而在綜合意義上獲得更穩(wěn)定、更可靠的氣象輸入判斷。這使得AI對未來市場環(huán)境的認知，不再是單點預測，而是對復雜系統(tǒng)整體狀態(tài)的刻畫。

二

不賭“唯一答案”，而是玩轉“概率游戲”

人類交易員常會問：“明天電價高還是低？”

AI卻問：“電價落在300-400元/MWh的概率是多少？如果我今天多買一點，萬一價格暴漲，我能賺多少？萬一暴跌，我會虧多少？”

與傳統(tǒng)交易策略最大的不同在于，AI并不追求“判斷一個唯一正確的未來”，而是對未來進行概率化建模。AI能夠對未來價格、負荷、新能源出力等關鍵變量，構建聯(lián)合概率分布，回答的不再是“價格會高還是會低”，而是：各種價格區(qū)間出現(xiàn)的概率有多大、不同交易行為在不同情景下的收益和風險如何分布，在此基礎上，AI以“風險—收益比”最優(yōu)為核心目標，通過多種策略手段進行綜合優(yōu)化，包括但不限于：期望收益最大化；波動與回撤風險控制；跨時段、跨標的的對沖組合；在不改變凈頭寸的前提下進行持倉優(yōu)化。

這種決策方式，本質上是在不確定性中做出最優(yōu)選擇，而非依賴確定性假設進行“押注式”交易。

三

市場不是機器，是“人與人的博弈”

電力市場并不是簡單的供需匹配，而是一場成百上千個交易主體之間的策略博弈。

AI在這一環(huán)節(jié)的優(yōu)勢體現(xiàn)在其持續(xù)學習與自適應能力：

·AI能夠從歷史交易數(shù)據(jù)中，識別不同類型市場參與者的報量、報價行為模式

·學習市場在不同供需格局下的博弈均衡特征

·動態(tài)調整自身報量與報價策略，以適應市場環(huán)境變化

相比固定規(guī)則或人工經(jīng)驗策略，AI不依賴“一次性建模”，而是在交易過程中不斷更新認知，逐步逼近更優(yōu)博弈位置，實現(xiàn)策略的長期進化。

這種“市場讀心術”并非靜態(tài)規(guī)則，而是持續(xù)進化的智能體，隨市場結構變化而自我迭代。

四

總結與展望

在新型電力系統(tǒng)中，不確定性已成為常態(tài)。我們認為，AI在山東電力交易乃至全國或全球不同電力市場中交易的優(yōu)勢并非體現(xiàn)在“算得更快”，而是“想得更深”。它用高維視角看天氣，用概率思維看未來，用博弈眼光看市場——這正是應對新型電力系統(tǒng)復雜性的“結構性優(yōu)勢”。

它能夠處理高維非線性系統(tǒng)、正視并建模不確定性、在動態(tài)博弈中持續(xù)學習進化。隨著新能源滲透率不斷提升、交易數(shù)據(jù)持續(xù)積累、模型訓練逐步深化，AI將在價格預判、風險管理和策略自適應等方面持續(xù)迭代，為電力資產(chǎn)運營方提供更加穩(wěn)健、智能、收益可期的交易賦能工具，助力其在復雜市場環(huán)境中提升綜合競爭力與抗風險能力。

作者單位：四川清鵬算電科技有限公司/港華（深圳）綠電有限公司

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