作者：張國(guó)禎、李中陽(yáng)、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(chǎng)啟動(dòng)了一項(xiàng)小規(guī)模但高度聚焦的AI交易試點(diǎn)。四周實(shí)盤運(yùn)行下來(lái)，結(jié)果令人振奮：在全電量口徑下，AI策略平均每兆瓦時(shí)（MWh）增收超過(guò)5.5元。更關(guān)鍵的是，這一收益并非來(lái)自承擔(dān)更高風(fēng)險(xiǎn)或擴(kuò)大交易規(guī)模，而是在相同電量、相近風(fēng)險(xiǎn)敞口下，通過(guò)精細(xì)化的時(shí)序優(yōu)化實(shí)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)性增益。

在此后的運(yùn)行中，AI智能體進(jìn)一步展現(xiàn)了其潛力。

以12月某日D1曲線集中競(jìng)價(jià)為例，AI通過(guò)對(duì)月內(nèi)現(xiàn)貨價(jià)格走勢(shì)的精準(zhǔn)判斷，在控制凈賣出電量不變的前提下，通過(guò)在現(xiàn)貨價(jià)格較高的標(biāo)的日適當(dāng)增加買入電量、在價(jià)格較低的日期適當(dāng)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(fù)制的系統(tǒng)性優(yōu)勢(shì)。

作為親歷者，我們想和同行分享幾點(diǎn)關(guān)于AI電力交易的核心體會(huì)。

當(dāng)前我國(guó)電力市場(chǎng)化改革持續(xù)深化，以風(fēng)電、光伏為代表的新能源占比迅速提高，電力系統(tǒng)的運(yùn)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(jī)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(lái)了“極熱無(wú)風(fēng)、晚峰無(wú)光”等結(jié)構(gòu)性矛盾，導(dǎo)致現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)加劇、預(yù)測(cè)難度顯著提升。傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗(yàn)或規(guī)則化的交易策略已難以適應(yīng)這一高維、非線性、強(qiáng)耦合的復(fù)雜系統(tǒng)環(huán)境。

在這一背景下，AI展現(xiàn)出結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢(shì)，成為電力交易領(lǐng)域的關(guān)鍵賦能工具。

一

天氣太“亂”？AI看得更全

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

而氣象系統(tǒng)本質(zhì)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(yàn)或少量規(guī)則的交易策略，本質(zhì)上是在用低維、線性的方式應(yīng)對(duì)高維、非線性的復(fù)雜系統(tǒng)，天然存在認(rèn)知和計(jì)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(gè)維度。

而AI，恰恰是為這種復(fù)雜世界而生的。

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

一方面，AI能夠同時(shí)處理海量氣象要素之間的高維非線性關(guān)聯(lián)關(guān)系，不僅包括溫度、濕度、風(fēng)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(shí)間尺度上的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，從而更真實(shí)地刻畫氣象對(duì)負(fù)荷與新能源出力的綜合影響。

另一方面，現(xiàn)實(shí)交易中往往同時(shí)存在多源氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。歐洲、美國(guó)、德國(guó)、中國(guó)國(guó)家氣象局等不同預(yù)報(bào)模型各自具備優(yōu)勢(shì)，但也存在系統(tǒng)性偏差和適用場(chǎng)景差異。

AI并非簡(jiǎn)單“平均”或“擇優(yōu)使用”某一預(yù)報(bào)結(jié)果，而是能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)不同氣象預(yù)報(bào)源在不同天氣形態(tài)、季節(jié)、區(qū)域下的誤差分布特性；動(dòng)態(tài)調(diào)整各預(yù)報(bào)源在決策中的權(quán)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(duì)未來(lái)市場(chǎng)環(huán)境的認(rèn)知，不再是單點(diǎn)預(yù)測(cè)，而是對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)整體狀態(tài)的刻畫。

二

不賭“唯一答案”，而是玩轉(zhuǎn)“概率游戲”

人類交易員常會(huì)問(wèn)：“明天電價(jià)高還是低？”

AI卻問(wèn)：“電價(jià)落在300-400元/MWh的概率是多少？如果我今天多買一點(diǎn)，萬(wàn)一價(jià)格暴漲，我能賺多少？萬(wàn)一暴跌，我會(huì)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(gè)唯一正確的未來(lái)”，而是對(duì)未來(lái)進(jìn)行概率化建模。AI能夠?qū)ξ磥?lái)價(jià)格、負(fù)荷、新能源出力等關(guān)鍵變量，構(gòu)建聯(lián)合概率分布，回答的不再是“價(jià)格會(huì)高還是會(huì)低”，而是：各種價(jià)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(fēng)險(xiǎn)如何分布，在此基礎(chǔ)上，AI以“風(fēng)險(xiǎn)—收益比”最優(yōu)為核心目標(biāo)，通過(guò)多種策略手段進(jìn)行綜合優(yōu)化，包括但不限于：期望收益最大化；波動(dòng)與回撤風(fēng)險(xiǎn)控制；跨時(shí)段、跨標(biāo)的的對(duì)沖組合；在不改變凈頭寸的前提下進(jìn)行持倉(cāng)優(yōu)化。

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

三

市場(chǎng)不是機(jī)器，是“人與人的博弈”

電力市場(chǎng)并不是簡(jiǎn)單的供需匹配，而是一場(chǎng)成百上千個(gè)交易主體之間的策略博弈。

AI在這一環(huán)節(jié)的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在其持續(xù)學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力：

·AI能夠從歷史交易數(shù)據(jù)中，識(shí)別不同類型市場(chǎng)參與者的報(bào)量、報(bào)價(jià)行為模式

·學(xué)習(xí)市場(chǎng)在不同供需格局下的博弈均衡特征

·動(dòng)態(tài)調(diào)整自身報(bào)量與報(bào)價(jià)策略，以適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境變化

相比固定規(guī)則或人工經(jīng)驗(yàn)策略，AI不依賴“一次性建?！?，而是在交易過(guò)程中不斷更新認(rèn)知，逐步逼近更優(yōu)博弈位置，實(shí)現(xiàn)策略的長(zhǎng)期進(jìn)化。

這種“市場(chǎng)讀心術(shù)”并非靜態(tài)規(guī)則，而是持續(xù)進(jìn)化的智能體，隨市場(chǎng)結(jié)構(gòu)變化而自我迭代。

四

總結(jié)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(rèn)為，AI在山東電力交易乃至全國(guó)或全球不同電力市場(chǎng)中交易的優(yōu)勢(shì)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(lái)，用博弈眼光看市場(chǎng)——這正是應(yīng)對(duì)新型電力系統(tǒng)復(fù)雜性的“結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢(shì)”。

它能夠處理高維非線性系統(tǒng)、正視并建模不確定性、在動(dòng)態(tài)博弈中持續(xù)學(xué)習(xí)進(jìn)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(xùn)練逐步深化，AI將在價(jià)格預(yù)判、風(fēng)險(xiǎn)管理和策略自適應(yīng)等方面持續(xù)迭代，為電力資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)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(fù)雜市場(chǎng)環(huán)境中提升綜合競(jìng)爭(zhēng)力與抗風(fēng)險(xiǎn)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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