近日，由中国农业机械工业协会风能装备分会主办的“第十二届中国风电后市场交流合作大会”在江苏太仓召开。协合运维子公司飔合科技数智产品总监燕兆出席会议并发表主题演讲。他指出，在新能源全面入市叠加电力现货市场覆盖率快速提升的背景下，新能源电站投资的核心关注点从“电量消纳”转向“收益最大化”，电力交易作为资产运营的重要组成部分，正逐渐地从经验驱动向数智驱动转型，这个过程中，用好数据和新技术将助力新能源资产的价值潜能释放出来。
“136号文”作为我国电力体制改革的阶段性、里程碑式的政策，将新能源发电的全部电量推到了市场中，电价由市场供需来决定。在这样一个指导性的文件落地后，电力市场将加速向更加全面的统一大市场深入推进。肉眼可见的是，目前全国已有7个省份的现货市场正式运行，预计到年底将超过20个省份。
“市场扩容随之而来的是数据种类和数据量的暴增。从多年的电力市场运营和一线操作经验中感受到，电力交易是一项以数据为基础开展的业务。而海量数据之间的相互作用关系让交易变得更为复杂。” 燕兆表示。
海量的数据包含了出力预测、运行信息、结算信息、约束信息等等十余类动态数据，其复杂性体现在各省电力交易的政策和规则、能源结构、电力供需等情况千差万别，当各省各类能源、交易品种和交易时段在不同的市场机制、电力系统约束、相关机组约束之下相互作用时，精准交易的难度可想而知。
而且可以看到，由于新能源发电同时性和波动性的特点，使其面对的市场竞争环境更为严峻。结合飔合科技统计的2025年上半年各省结算均价可以看到，绝大多数省份的新能源电站结算价格低于燃煤基准价，且发电侧的电价呈现下降趋势。
当前整个市场处于动态变化中，各省的规则体系或在建设，或在调整，如果用以前的交易结果对现有的电价进行预估，可能会与实际交易结果差之千里。燕兆认为，参与市场化交易的首要决策是做好不同能源的发电量在不同市场间的合理分配，依托全面、强大的数据支撑，以不同市场的电价信号作为决策依据，以中长期和现货的策略作为决策动作，综合确定一个合理的配比关系。
当然，对于受市场经济作用和电力系统约束双重影响的电力市场，其交易的精准性并没有放之四海皆准的方法，行业仍然面临着大量预测不准确的难题，需要基于不断变化的市场态势，依托完整的业务逻辑和强大的算法能力，制定科学的交易策略。
燕兆介绍道，电价预测的准确性直接决定了一个企业在电力市场中的起跳线。随着市场环境、能源结构和基础设施建设的变化，需要坚持不懈地配合新技术应对新的变化。比如，现阶段像甘肃、蒙西这些输电阻塞比较严重而导致节点电价差异大的省份，在进行单一节点电价预测时，传统的机器学习办法失效，这时引入深度学习算法模型成为破题的方向。
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。利用LSTM、GRU以及基于Transformer架构的深度学习模型，进行多节点、多因子的高精度预测。目前在一些节点差异比较大的省份，电价预测准确率较行业平均水平提升6%~10%，在多个省份名列前茅。
目前，飔合科技在大模型方面锚定市场分析、电价预测、智能策略、ChatBI四个方向，已初步完成以实时问答为表现形式的市场分析模块，包括规则解读、业务咨询等，能够显著提升效率，更高效地完成交易前的行情收集工作。
演讲的最后，燕兆进一步强调，随着市场的逐步完善、政策体系的稳定以及市场主体对于电力市场的认知越来越高，未来基于海量数据的大模型技术将在电力市场中的各场景、各方面持续渗透，从现阶段基础性信息检索与智能问答，发展至电价高精度预测、自主化交易策略生成等。这些技术在为市场主体提供“决策辅助”的同时，还将成为驱动收益增长和风险管控的“核心引擎”，推动电力市场从人为经验主导迈向数智驱动的智能化新阶段。
