AI进军电力交易市场，或将重塑行业格局
AI技术重塑电力交易新格局
继DeepSeek创始人梁文峰将人工智能引入量化交易领域后，创新者们正将AI技术延伸至电力市场。北京清鹏智能科技有限公司（简称"清鹏智能"）作为清华大学电子系AI实验室的孵化成果，在2024年全力进军能源赛道，专注研发电力交易智能体。
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清鹏智能创始人李中阳向《财经》透露，公司前两年集中精力构建算法框架，2024年正式将技术落地电力市场。目前已完成商业化布局，业务发展势头良好。
AI赋能电力交易已成行业趋势
除专业科技公司外，众多发电商、售电企业正在自主研发电力交易AI系统。在新能源发电量预测与用电需求研判这个事关盈亏的关键环节，AI的数据处理优势显著。部分企业单日盈亏波动可达千万级别，传统人工分析已难以胜任。
国家电网与南方电网近期相继举办AI电力预测及交易赛事，吸引数百家企业参赛。市场实践层面，各类AI产品已深度渗透电力交易各个环节。
电力交易AI的技术核心
行业调研显示，当前电力市场AI产品主要整合机器学习、深度学习等技术，其中时序大模型成为主流解决方案。这类模型专为分析光伏、风电等具有时间序列特性的数据而设计。
政策层面，《关于推进"人工智能+"能源高质量发展的实施意见》的出台，为AI在电网、新能源等领域的应用注入政策动能。相比能源产业其他环节，电力交易被认为是AI最能发挥价值的场景。
AI技术面临的挑战与机遇
随着新能源装机占比突破45.8%，电力市场波动性显著增强。现货市场覆盖率达80%以上的背景下，交易决策对预测精度要求更高。AI既能放大收益，也可能加剧风险，这对企业的自主控制能力提出更高要求。
业内专家指出，电力交易AI需要平衡预测精度与泛化能力，避免陷入过度拟合的陷阱。优秀的AI系统应具备跨场景适应能力，在长周期评估中体现价值。
行业实践百花齐放
大型能源企业多采用自研模式，如远景智能基于EnOS系统构建AI大模型；中小企业则倾向采购专业服务。曦谋决策等创新企业推出低门槛开发平台，助力行业智能化转型。
值得注意的是，AI应用效果存在显著差异。在近期电力交易竞赛中，参赛团队采购成本差异达0.1元/度。这提示企业需要建立科学的评估体系，在半年至一年的周期内客观评判AI价值。
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