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      我們在山東跑通了AI電力交易

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      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(nèi)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。

      天氣太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(nèi),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(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(diào)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。

      不賭唯一答案,而是玩轉(zhuǎn)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?qū)ξ磥韮r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(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進行“押注式”交易。

      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(diào)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。

      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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