我们在山东跑通了AI电力交易

作者：张国祯、李中阳、辛政、卢佳汇

2025年9月起，港华绿电与清鹏算电在山东电力现货市场启动了一项小规模但高度聚焦的AI交易试点。四周实盘运行下来，结果令人振奋：在全电量口径下，AI策略平均每兆瓦时（MWh）增收超过5.5元。更关键的是，这一收益并非来自承担更高风险或扩大交易规模，而是在相同电量、相近风险敞口下，通过精细化的时序优化实现的结构性增益。

在此后的运行中，AI智能体进一步展现了其潜力。

以12月某日D1曲线集中竞价为例，AI通过对月内现货价格走势的精准判断，在控制净卖出电量不变的前提下，通过在现货价格较高的标的日适当增加买入电量、在价格较低的日期适当增加卖出电量，有效提升整体交易收益。随着交易规模逐步放大，策略表现依然稳健——这让我们确信，AI不是“偶然跑赢”，而是具备可复制的系统性优势。

作为亲历者，我们想和同行分享几点关于AI电力交易的核心体会。

当前我国电力市场化改革持续深化，以风电、光伏为代表的新能源占比迅速提高，电力系统的运行与交易逻辑正在发生深刻变化。以山东为例，新能源装机已突破1.23亿千瓦，成为典型的新能源高占比新型电力系统，但也带来了“极热无风、晚峰无光”等结构性矛盾，导致现货市场价格波动加剧、预测难度显著提升。传统依赖人工经验或规则化的交易策略已难以适应这一高维、非线性、强耦合的复杂系统环境。

在这一背景下，AI展现出结构性优势，成为电力交易领域的关键赋能工具。

一

天气太“乱”？AI看得更全

电力市场，特别是高比例新能源市场，其价格与供需高度依赖气象条件，这意味着，即使在很短时间内，单一气象指标（如温度、辐照、风速）的微小偏差，也可能在负荷、新能源出力及现货价格中被放大，最终对交易结果产生显著影响。

而气象系统本质上是混沌系统，具有初始条件敏感、多要素耦合、演化非线性等特征。在这种背景下，依赖人工经验或少量规则的交易策略，本质上是在用低维、线性的方式应对高维、非线性的复杂系统，天然存在认知和计算能力上的上限。就像用算盘去解微积分——不是不够努力，而是工具根本不在一个维度。

而AI，恰恰是为这种复杂世界而生的。

AI在电力交易中的首要优势，在于其对复杂系统的建模能力。

一方面，AI能够同时处理海量气象要素之间的高维非线性关联关系，不仅包括温度、湿度、风速、云量等常规要素，还能够综合考虑不同空间尺度、不同时间尺度上的联动效应，从而更真实地刻画气象对负荷与新能源出力的综合影响。

另一方面，现实交易中往往同时存在多源气象预报数据。欧洲、美国、德国、中国国家气象局等不同预报模型各自具备优势，但也存在系统性偏差和适用场景差异。

AI并非简单“平均”或“择优使用”某一预报结果，而是能够自动学习不同气象预报源在不同天气形态、季节、区域下的误差分布特性；动态调整各预报源在决策中的权重；从而在综合意义上获得更稳定、更可靠的气象输入判断。这使得AI对未来市场环境的认知，不再是单点预测，而是对复杂系统整体状态的刻画。

二

不赌“唯一答案”，而是玩转“概率游戏”

人类交易员常会问：“明天电价高还是低？”

AI却问：“电价落在300-400元/MWh的概率是多少？如果我今天多买一点，万一价格暴涨，我能赚多少？万一暴跌，我会亏多少？”

与传统交易策略最大的不同在于，AI并不追求“判断一个唯一正确的未来”，而是对未来进行概率化建模。AI能够对未来价格、负荷、新能源出力等关键变量，构建联合概率分布，回答的不再是“价格会高还是会低”，而是：各种价格区间出现的概率有多大、不同交易行为在不同情景下的收益和风险如何分布，在此基础上，AI以“风险—收益比”最优为核心目标，通过多种策略手段进行综合优化，包括但不限于：期望收益最大化；波动与回撤风险控制；跨时段、跨标的的对冲组合；在不改变净头寸的前提下进行持仓优化。

这种决策方式，本质上是在不确定性中做出最优选择，而非依赖确定性假设进行“押注式”交易。

三

市场不是机器，是“人与人的博弈”

电力市场并不是简单的供需匹配，而是一场成百上千个交易主体之间的策略博弈。

AI在这一环节的优势体现在其持续学习与自适应能力：

·AI能够从历史交易数据中，识别不同类型市场参与者的报量、报价行为模式

·学习市场在不同供需格局下的博弈均衡特征

·动态调整自身报量与报价策略，以适应市场环境变化

相比固定规则或人工经验策略，AI不依赖“一次性建模”，而是在交易过程中不断更新认知，逐步逼近更优博弈位置，实现策略的长期进化。

这种“市场读心术”并非静态规则，而是持续进化的智能体，随市场结构变化而自我迭代。

四

总结与展望

在新型电力系统中，不确定性已成为常态。我们认为，AI在山东电力交易乃至全国或全球不同电力市场中交易的优势并非体现在“算得更快”，而是“想得更深”。它用高维视角看天气，用概率思维看未来，用博弈眼光看市场——这正是应对新型电力系统复杂性的“结构性优势”。

它能够处理高维非线性系统、正视并建模不确定性、在动态博弈中持续学习进化。随着新能源渗透率不断提升、交易数据持续积累、模型训练逐步深化，AI将在价格预判、风险管理和策略自适应等方面持续迭代，为电力资产运营方提供更加稳健、智能、收益可期的交易赋能工具，助力其在复杂市场环境中提升综合竞争力与抗风险能力。

作者单位：四川清鹏算电科技有限公司/港华（深圳）绿电有限公司

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