AI 重塑电力交易：机遇与挑战并存的能源革命

未知·admin·2025-09-29 15:53

当山西一场大雨让电力现货市场电价从几毛钱飙升至一元多，当新能源装机容量占比突破 45.8% 改写电力供应格局，电力市场正迎来前所未有的变革。在这场变革中，人工智能（AI）正以强劲势头涌入电力交易领域，既为行业带来效率跃升的新机遇，也引发了关于人类交易员未来、技术风险管控的深层思考。

电力交易的复杂性与波动性，为 AI 提供了施展拳脚的广阔舞台。如今，电力交易已摆脱传统政府定量定价模式，转向市场化主导，现货市场覆盖全国 80% 以上地区，2025 年上半年市场交易电量占全社会用电量比重达 60.9%。然而，电的不可存储性、电网对稳定性的严苛要求，叠加新能源发电的间歇性，让电力市场的盈亏波动极具挑战性 —— 部分企业一天的盈亏差额可超千万元。在此背景下，人类交易员面对多维度海量数据的分析需求已显吃力，而 AI 在数据处理与预测方面的优势愈发凸显。国家电网、南方电网近期举办的 AI 电力交易相关赛事，吸引数百家企业参与，各类 AI 产品也已从赛场走向实际应用，成为电力交易的新力量。

在电力交易 AI 产品的技术图谱中，时序大模型无疑是核心支柱。与处理语料的语言大模型不同，时序大模型以时间维度数据为基础，参数量更少、场景聚焦度更高，能精准捕捉多时间尺度的历史关联性，深度融合气象、市场、运行工况等多源信息，在毫秒至小时级分辨率上实现高精度预测。清华大学软件学院副教授龙明盛指出，时序数据作为重要工业资产，具有多变量、高多样性的特点，而电力行业的新能源发电量预测、用电量与电价预测等关键任务，恰好高度依赖时序数据建模。清鹏智能、远景智能等企业均以时序大模型为核心研发方向，例如清鹏智能的电力交易 AI 智能体，已助力山西风光场站实现度电收益提升；远景智能则依托 EnOS 智能物联操作系统，构建覆盖气象预测、供需分析、交易决策的全场景 AI 模型。

不过，AI 在电力交易中的应用并非坦途，技术成熟度与风险管控仍是亟待突破的难关。当前电力交易 AI 模型尚未完全成熟，企业使用时若缺乏自主操控能力，可能放大盈利，更可能加剧亏损。在国家电网组织的 AI 电力交易大赛中，124 支参赛队伍的购电成本差距显著，每度电成本相差超 1 毛钱，这一现象折射出不同 AI 产品性能、使用策略对收益的巨大影响。同时，AI 预测存在固有局限性：过度追求拟合精度可能导致模型泛化能力下降，面对极端天气、宏观经济波动等未知场景时误差激增；气象预测转化为电力交易决策依据的过程，涉及复杂系统工程，需结合多场景概率推演与风险控制才能落地。此外，AI 无法完全替代人类决策，交易中的风险倾向设定 —— 是激进追求高回报还是稳健控制风险，仍需人为界定，人类在 AI 应用中的主导地位不可或缺。

政策的东风为 AI 与电力交易的融合注入了强劲动力。国家发改委、国家能源局发布的《关于推进 “人工智能 +” 能源高质量发展的实施意见》，明确推动 AI 在电网、新能源领域的深度应用，为行业发展指明方向。在政策引导与市场需求的双重驱动下，电力交易 AI 的发展路径逐渐清晰：一方面，企业需加强数据积累与场景落地，通过持续迭代优化模型性能，尤其中小型企业可通过采购成熟 AI 服务降低研发门槛；另一方面，行业需建立完善的风险管控体系，平衡 AI 效率与交易安全，避免技术滥用导致市场波动。

AI 涌入电力交易市场，并非简单的 “机器取代人类”，而是一场 “人机协同” 的行业升级。人类交易员的经验与 AI 的技术优势结合，才能最大化释放电力市场的效率潜力。未来，随着时序大模型技术的不断成熟、风险管控机制的逐步完善，AI 将成为电力交易的核心基础设施，推动能源行业向更高效、更智能、更可持续的方向迈进，而人类交易员的角色也将从数据处理者转变为 AI 应用的掌控者、市场规则的守护者，在新的能源生态中找到不可替代的价值定位。

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