今年以来，136号文带给新能源行业的震荡持久而又深刻，如何在电力市场中获取高电价，已经成为新能源电站资产运营最为关键的一环。近日，随着山东2025年机制电量竞价申报的启动，新能源全面入市拉开大幕，市场对于电力交易的需求迫在眉睫。
然而，面对新能源大规模入市带来的电价波动，制定一个合理的交易策略，需要收集海量的数据，进行分析预测。此外，当前各省电力市场进度不一，电力市场规则、电网结构、供需特点等因省而异，新能源入市交易的复杂程度可见一斑。
显然，电力交易领域的提质增效需求同样迫切。在 Deepseek等国产大模型取得突破后，凭借其在海量数据处理、动态策略优化、风险预判和低算力成本等核心优势，从提效到策略辅助，AI 正成为新能源入市交易的“最强大脑”之一。
AI+电力交易：迭代下的技术突破
随着新能源大规模进入电力市场，电力交易的需求骤增，电价的波动性与复杂性日益凸显。譬如，在现货交易时段，交易员需紧盯各项数据，在高度专注的情况下实时预判负荷波动。每做一次决策，都要综合考量一系列的复杂边界条件，比如气象状况、竞争对手动态、规则体系中的考核约束等。“一次误判就可能导致百万级的亏损。”
据飔合科技介绍，现货交易的核心在于对海量、高频、动态和多元的复杂数据进行实时处理，做出高精度的电价、发电量和负荷预测，并依据预测数据制定最优的报价策略，以匹配市场规则与约束。而在这些环节，与传统人工交易模式相比，拥有强大算力的AI有着显著的效率优势。
2024年，随着开源大模型的迅速崛起，AI 技术与电力交易的深度结合逐步落地。2025年2月，飔合科技成为国内首批接入大模型的电力交易服务商，构建专属于电力市场的大语言模型和Chat-BI模型，以提高电价预测准确性和优化交易策略。
飔合科技数智产品总监燕兆介绍到，目前，AI电力交易的应用主要集中在已建立现货市场、规则体系完善且相对稳定的省份。在实际操作中，其价值主要体现在三个环节：
一是交易前的数据收集与分析环节。由于电力市场的数据纷繁复杂，传统处理方式如人工 Excel操作或基础BI工具，不仅效率低下，还容易因人为操作产生误差。而AI技术在数据处理与分析中，可将工作效率提升90%以上，有效解决了海量数据处理的痛点。
二是在交易中的决策环节。以山西、山东、甘肃的日滚动交易为例，在具备相应条件的交易场景中，AI能够结合短期相对准确的预测前序条件，以及预设的风险控制参数，制定出与人工决策旗鼓相当甚至更优的交易策略，为实时交易提供有力支撑。
三是交易后的复盘环节。无论是发电企业还是交易机构，均高度关注AI策略的复盘结果及交易盈亏分析。这一过程一方面可帮助交易员快速总结经验、提升业务能力；另一方面，复盘产生的数据可反哺AI模型，助力其通过自我学习持续优化参数，进一步提升后续交易表现。
AI技术：助力电力交易提质增效
作为国内最早参与新能源入市交易业务的团队，飔合科技已经利用AI大模型在电力交易中获得了实质性的增益。
以山东某风电场在2025年1至7月，基于日前-实时电价差的套利效果对比来看，飔合科技交易员通过调节申报电量实现套利，AI则基于量化策略进行模拟调节的情况下，AI调节比人工调节多获得收入65.36万元。
从上述数据可以看到，在当前阶段，基于AI技术的优势，在一些特定的场景下确实具备比人工更为优化的交易策略。
基于此，在AI模型的加持下，飔合科技自研的“聆风”电力交易辅助决策平台，通过在电价预测、交易模拟、交易复盘方面建立的多套算法模型，可以辅助业务人员做出更为精准的决策。以陕西某项目为例，在2024年现货试运行期间，利用“聆风”交易平台，其全年全电量结算均价超过全省平均价21元/MWh，每万千瓦提升收益约61万元，项目平均合计增收约600万元。
“要打造贴合实际的AI交易产品，必须坚持需求导向”，燕兆表示。这需要深入了解不同省份的真实需求，依托基础技术路径探索出适配不同场站的解决方案，而这正是下一步AI迭代的关键。
“像蒙西、甘肃等地，电网结构复杂、阻塞较多，导致不同区域的电价表现差异显著。在这种情况下，电网发布的全省整体供需情况，难以真实反映各节点的供需形态及电价，传统机器学习方法已不适用。”
为此，飔合科技采用了深度学习和时序大模型，相较于传统机器学习，基于新架构的深度学习能纳入更长周期、更大尺度的数据范围，模型在自主处理这类问题时表现更优，预测准确率较行业平均水平提升了6%-10%。
据了解，飔合科技核心技术团队早在2017年时就已介入AI预测算法的研发，当时以线性回归为主要实现路径，到2022年开始以深度学习技术为主，电价预测准确率在多个省份名列前茅，直至现在该技术依旧适用于大部分省份。随着电力市场逐步完善，目前飔合科技已提前布局LLM+RAG+Agent等典型算法，探索闭环的电价智能预测系统，为电力交易用户提供高效且精准的AI工具。
AI交易的关键：数据、实操缺一不可
AI虽然在计算和决策速度上较人类交易员有明显优势，但“无数据，不AI”已经成为业界广泛共识。AI电力交易员是否“好用”，是否能成为一个行之有效的交易工具，除了技术迭代，数据质量与方法论也尤为重要。
“在电力交易业务的实践过程中，飔合科技总结出的核心方法论之一，就是基于风险控制形成的交易策略。这类风险控制考量以往多依赖人工，而将这些问题参数化后交由AI处理时，它能否表现得优于人类，正是各家AI算法的核心差异所在。”燕兆表示，这背后是靠数据积累、业务理解以及市场判断，是一个螺旋上升、持续投入、不断迭代的过程。
而前期的数据积累与一线丰富的实操经验，恰是飔合科技电力交易大模型能在不到一年时间内快速落地应用的基础。依托母公司协合运维覆盖全国30多个省份的50GW+新能源资产，飔合科技在数据与场景丰富度上具备先天优势。目前，其AI电力交易解决方案已在全国20多个省份、8GW 的新能源电站投入应用，并且形成了跨省协同的资产组合优化能力。
随着我国电力市场改革的深化，各省电力市场规则仍在持续且频繁地调整，而对市场的敏捷反应，恰恰是那些深耕电力市场、专注新能源资产管理团队的核心竞争力。无论是规则变动、市场情绪起伏，还是供需关系调整，唯有做到快速响应、精准应对，才能确保交易策略的优质与稳定，最终实现场站收益的稳健保障。
可以确定的是，随着越来越多市场主体自主参与电力市场，电力交易AI化将成为必然趋势，而率先突围、具备实操价值的AI交易工具一定是具备一线交易经验，并且能够根据行业形势不断迭代的产品。
索比光伏网 https://news.solarbe.com/202508/14/50006090.html
