深度 | 人工智能赋能电力交易的市场机遇与监管挑战

2025年初，DeepSeek的横空出世如同一颗重磅炸弹，瞬间掀起全球科技与商业的巨大波澜。这一突破性的人工智能成果，再次点燃了人们对AI无限潜力及其变革力量的关注。事实上，在电力交易领域，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）早已悄然布局，并以惊人的速度渗透至各类应用场景。从电力负荷预测、市场价格分析到交易策略制定，AI正凭借强大的数据分析和智能决策能力，重塑电力交易的每一个环节。在这股不可阻挡的科技浪潮下，一个趋势已然清晰可见：AI驱动的电力交易范式正逐步取代传统的人工交易模式，重构市场运行逻辑，深刻影响行业生态。这一变革不仅带来了前所未有的机遇，也伴随着复杂的挑战。那么，AI究竟如何重塑电力市场？市场参与主体能否把握转瞬即逝的机遇，又该如何应对潜在风险？更为关键的是，随着交易范式的演变，电力市场监管将经历怎样的调整与变革？本文围绕这三个核心问题展开探讨，以飨读者。

（来源：微信公众号“电联新媒”作者：王雨桉 郭伯威）

AI融入电力交易的发展趋势与应用场景

AI在电力交易领域的渗透可大致划分为四个阶段：辅助分析阶段、策略制定阶段、资源整合阶段和智能体（Agents）竞争阶段。在不同阶段，AI的应用场景各具特色，且随着技术的深入应用，其对市场认知的深度、对交易人员的替代程度、对市场结构的重塑方式，以及对市场价格的影响都将持续扩大。

第一个阶段为辅助分析阶段。AI凭借其强大的数据分析和获取能力，利用高频气象数据、市场公开数据，以及发电侧与用电侧的历史监测数据，执行发电功率预测、天气预报、电力需求预测和市场价格分析等任务。AI部分替代了传统的电力市场分析人员，大幅提升了市场分析的效率，并降低了交易主体对人工预测的依赖。随着AI算法的不断优化，其独立完成复杂趋势预测的能力增强，使得交易人员可以将更多精力投入期货配仓策略、零售合约设计等更具战略性的领域。虽然此阶段的AI尚未对市场结构造成显著影响，但由于供需双方的市场预期趋于一致，市场价格的波动性可能会有所降低。随着各省电力现货市场的逐步开放以及AI技术的普及，AI全面主导预测工作的时代即将到来。

第二个阶段为策略制定阶段。在AI完成辅助分析的基础上，其进一步介入交易决策，提供符合不同风险偏好和交易目标（如整体利润最大化或成本最小化）的优化策略。通过与市场交易系统的对接，AI可实现自动化市场申报，从而在一定程度上取代市场分析师和部分交易员的职能。随着越来越多的市场主体依赖AI进行精准市场预测和最优交易策略制定，市场价格的波动可能会出现一定程度的偏离实际供需关系，甚至在广泛的风险对冲和套利行为的推动下，产生类似股票市场“追涨杀跌”的特征。当前，国内已有部分企业在该领域提供丰富的电力市场策略制定服务。然而，由于我国各省电力市场化程度不同且AI算法更新迭代迅速，目前尚无单一的市场参与者能够在全国范围内占据领先地位，市场竞争格局仍在快速演变之中。

第三个阶段为资源整合阶段。经过前两个阶段的技术积累，一些企业已掌握具备核心竞争力的AI预测与策略制定算法，使其在单一发电商或售电商的优化应用上趋于成熟。同时，随着新型储能、虚拟电厂、电动汽车V2G（Vehicle-to-Grid）聚合商等新兴市场主体的加入，电力市场正在向更加复杂的生态系统演进。此时，AI不仅仅是一个辅助决策工具，而且还是一个能够进行资源整合和系统优化的智能体。在市场价格形成方面，AI能够综合分析多主体、多因素的相互作用，使价格不仅反映传统供需关系，还融合了新能源特性、储能成本等因素，提升市场价格的弹性和精准度，最终增强电力市场的资源配置效率。

目前，全球范围内AI在电力市场交易中的最前沿的应用主要集中在这一阶段。例如，英国综合能源服务商Octopus Energy于2018年推出Power Loop项目，用户可通过手机App参与V2G聚合，AI根据用户用电习惯和电网负荷情况，优化充放电策略。德国的Volytica Diagnostics与欧洲电池优化及能源交易服务商Enspired合作，将AI预测性电池分析与实时电池储能系统（BESS）交易相结合。欧洲虚拟电厂企业GreenVoltis通过AI聚合新能源发电、分布式储能及可调节负荷（如热泵），优化虚拟电厂的市场套利策略。相比之下，国内的相关AI应用仍处于示范阶段，商业化程度与国外相比还存在一定差距。

第四个阶段为智能体竞争阶段。几乎所有市场交易主体都进化为依赖AI智能体进行电力申报的综合能源服务商。企业之间的竞争不再主要体现在传统的资源优势或市场份额上，而是取决于其AI智能体的算法优化能力、数据处理能力以及可调节资源的整合水平。不同综合能源服务商的AI智能体将通过自主学习和实时交互，根据市场动态调整策略、主动把竞争市场份额优化自身收益。AI之间的竞争与协作将推动电力市场的运行模式与商业模式不断创新。AI对交易人员的替代几乎达到完全状态，交易员的角色更多是管理和监督AI智能体，确保其符合企业的战略目标。市场价格在AI智能体的深度影响下，变得更加敏感、精准，价格不仅仅是供需关系的反映，更是市场主体间复杂博弈与资源最优配置的结果。在AI驱动的高度智能化市场中，即便是微小的市场变化，都可能迅速被AI智能体捕捉，并通过策略调整传导至价格体系，这将推动电力市场向智能化、高效化、灵活化的方向发展，带来前所未有的变革。

AI浪潮下的电力市场机遇与挑战

当前，我国AI融入电力市场的进程正稳步推进，从辅助分析、策略制定阶段逐步迈向资源整合阶段。然而，不同省份和企业的发展水平存在显著差异，这在很大程度上取决于电力市场化改革的深度与广度。相较之下，在市场化程度更高的国家，企业迈向资源整合阶段的比例更大，并涌现出一批成熟的技术服务商。至于AI融入电力市场的第四阶段，即智能体竞争阶段，目前仍主要停留在理论研究层面，但在可预见的未来，这一愿景有望逐步成为现实。面对这一深刻变革，市场主体将要迎来了前所未有的发展机遇。

一是AI智能体技术突破。电力交易的核心竞争力在于AI技术本身。随着AI与电力市场的深度融合，市场主体可加大在算法研发、数据处理等领域的投入，探索符合我国市场特点的AI应用技术。具体而言，针对我国地域辽阔、区域供需特性差异显著的特点，需开发更精准的区域化电力需求预测和价格预测算法；针对国内复杂的交易规则与考核机制，需设计约束条件下的最优市场参与策略模型；针对数据披露有限的现状，需融合电网运行、气象、用户行为等多源数据，挖掘潜在关联，为决策提供更全面的信息支持。此外，推动可解释性AI技术的应用，以透明化决策过程增强市场信任度，并为未来监管合规提供基础。

二是资源聚合与产业链延伸。AI技术与高质量能源资源的协同将重构市场格局。供电侧可整合互补性分布式风光资源，需求侧通过优化零售套餐增强用户黏性，调节侧则依托虚拟电厂和智能能源管理系统提升响应能力。借助AI对多能源系统的综合分析能力，市场主体可实现多能互补资源的高效调度，构建能源数据共享平台，探索综合能源服务的新型商业模式。

三是行业标准制定。目前，我国不同地区和企业的AI应用水平参差不齐，亟需建立统一的行业规范，以确保市场的公平竞争和健康运行。率先在AI技术应用规范、数据安全标准、智能体交易规则等领域展开研究的企业，将能够在行业标准制定过程中占据先机，使标准体系更符合自身的技术优势和业务模式，从而在全国乃至全球市场拓展中赢得更大竞争力。同时，行业标准的完善也将有助于推动整个电力市场向更加有序、透明的方向发展，减少市场风险，提高整体效率。

四是人才培养与科研转化。未来，既具备电力市场运营经验又熟悉AI技术的复合型人才将成为稀缺资源。因此，市场主体应加大对相关人才的培养和引进力度，构建完善的人才培养体系。一方面，可与高校、科研机构开展定制化人才培养项目，为企业储备高水平的技术团队；另一方面，通过提供具有吸引力的薪酬待遇和职业发展空间，吸引行业内优秀人才加盟，进一步增强企业在AI时代的市场竞争力。

AI不断融入电力市场交易，在为市场主体提供机遇的同时，也伴随着风险与挑战。首先是AI模型的局限性。现有AI技术高度依赖历史数据训练，难以应对市场规则突变、极端事件等非稳态场景。若忽视对价格形成机制、市场结构等底层逻辑的理解，盲目依赖AI可能导致策略偏差。此外，区域市场差异要求模型具备强适应性，直接移植单一模型可能面临“水土不服”的问题。其次是成本与效益的平衡难题。AI技术的研发、部署与迭代需持续投入，但短期收益可能难以覆盖成本。例如，发电企业构建智能监测系统需承担硬件购置、算法开发等高额费用，而技术快速迭代进一步加剧投入压力。市场主体需审慎评估长期回报，制定分阶段实施策略。再次是数据安全与隐私保护问题凸显。AI应用依赖海量敏感数据，但传统电力企业与第三方技术服务商的合作中存在数据泄露风险。传输链路安全、存储加密及跨主体数据共享的隐私保护机制亟待完善，否则可能制约AI技术的规模化应用。最后是监管滞后引发合规不确定性。现有监管框架难以有效识别AI驱动的隐形合谋、算法垄断等新型风险。准入标准缺失、算法透明度不足及法律追责机制滞后，可能导致市场无序竞争。如何平衡创新激励与风险防控，是监管机构与企业共同面临的课题。

AI时代的电力交易监管

随着AI与电力交易的深度融合，电力市场监管不仅需要紧跟技术发展的步伐，更需具备前瞻性的预见能力。在电力交易发展的前三个阶段（即辅助分析、策略制定以及资源整合阶段），现有的监管框架虽然面临挑战，但仍然能够通过不断调整适应市场需求。然而，进入第四阶段（即智能体竞争）后，AI主导的智能体竞争模式将彻底颠覆传统监管范式，使市场力的识别、治理以及公平竞争的维护变得愈发复杂。

电力交易监管是整个电力市场监管体系的核心环节，其关键任务在于识别并规范市场主体的市场力行为。《电力市场监管办法》（以下简称《办法》）自2024年6月1日正式施行，其中第二章第七条明确指出，监管机构需对电力市场成员的交易行为进行严格监管。国家能源局六大区域监管局及各省级能源监管办公室发布的电力市场监管细则，也为市场运行提供了明确的规则指导。然而，当前电力市场的监管范式仍主要依赖于“后验”分析，即在市场行为发生后，通过一系列标准来判断市场力是否被滥用。传统监管一般包括三个步骤：首先，确定市场主体是否具备行使市场力的能力，通常通过市场集中度指标（如Top4、HHI指数等）来衡量；其次，判断市场主体是否确实行使了市场力，这通常依赖对企业间私下沟通、交易记录等信息的追踪；最后，评估市场力行使是否导致了超额利润，进而降低市场效率。如果上述三项标准均被满足，则可认定市场主体存在滥用市场力的行为，并进行相应干预。

AI背景下传统监管方法面临的挑战

在AI驱动的电力交易体系中，市场力的识别难度显著提高，使传统的监管方法面临巨大挑战。

首先，AI技术降低了个别市场主体行使市场力的难度，但同时也提高了监管机构识别市场力的复杂性。在我国部分地区，由于电力企业高度集中，某些省份的发电企业几乎全部归属于一家或几家大型央企或地方能源集团。AI技术的引入使得这些企业可以通过智能算法优化报价和申报策略，在不直接沟通的情况下形成隐性合谋。这一现象在其他高频交易行业，如航空、酒店预订、物流运输等领域已有案例验证。在电力市场中，AI通过精准的价格预测和策略制定，允许企业在关键时刻进行市场操纵，而无需依赖传统的规模优势或人工协作，这使得传统的基于市场集中度的市场力识别方法难以奏效。

其次，AI技术使市场主体之间的交易信号变得更加隐蔽，使传统的串谋识别手段失效。在传统监管模式下，市场操纵行为通常伴随着企业间的私下沟通，例如通过书面文件、会议纪要或电话记录等留下痕迹。而在AI时代，企业无需直接交流，AI智能体可利用“信号算法”（Signalling Algorithms）在毫秒级时间内完成传递复杂的价格信号，并通过历史交易数据进行隐性协作。这种信号算法的本质在于，它能够在市场环境变化时，以极其复杂的方式调整报价，使得外部观察者难以察觉其合谋性质。只有使用相似算法的市场主体才能解读这些价格信号，从而实现自动化的策略配合，形成隐形合谋。

再次，在传统监管模式下，市场力的最终识别依赖于市场均衡价格的异常波动。然而，在AI主导的市场中，算法优化可能导致价格波动的模式发生根本性改变。例如，火力发电企业可以利用AI优化跨市场套利策略，在电能量市场低价申报以确保开机运行，同时在辅助服务市场获取更高的服务费用。这种策略的隐蔽性极高，市场监管机构难以通过单纯的价格异常波动来识别市场力滥用的行为。

当电力市场全面进入AI智能体竞争阶段时，市场机制的运行逻辑将发生根本性转变。各企业的AI智能体将依靠强化学习算法不断调整交易策略，并在无直接沟通的情况下实现隐形合谋。计算机模拟研究已证实，AI智能体可以通过自主学习形成高于竞争均衡的市场价格，而无需任何人为干预。这种隐形合谋的达成方式主要有两种路径：第一种是通过“胡萝卜+大棒”的奖惩机制，使AI智能体在偏离合谋价格时受到一定的损失，并通过适当的激励机制引导其回归合谋策略。研究表明，这种机制可以使合谋收益比完全竞争环境下的利润高出70%~90%。第二种是“价格周期”共谋策略，即AI智能体会在短期内略微降低价格以获取市场份额，但在检测到价格下降趋势后，通过大幅提价来“重置”价格下降轨迹，从而维持长期的高价格。这些新型合谋策略挑战了传统的市场力监管逻辑，使得现有的监管手段难以有效干预。

AI背景下监管范式的转变

面对AI带来的监管挑战，电力市场监管必须向敏捷型监管范式转变。借鉴数字市场和量化金融领域的监管经验，可以采取以下措施来提升监管效能。

首先，应建立AI算法备案制度，并对关键市场主体的AI系统实施分类管理。例如，要求主要市场参与者备案其核心算法参数（如算法类别、学习率等），并建立定期算法动态抽查机制，利用黑箱测试来检测算法是否具备竞争兼容性。此外，交易主体应保存算法迭代的历史记录，以确保违规行为可回溯追责，同时在保障商业机密的前提下，平衡监管边界，避免过度干预市场。

其次，应修正市场力的认定标准，提高数据采集的时间频率，并将AI算法的使用纳入市场力判断的核心依据。例如，可建立高频市场力识别机制，重点研究特定时点、关键事件与市场力行使之间的关系。此外，AI算法可被用于预测市场力滥用最有可能发生的时刻，并在检测到风险信号时，提前采取预警、市场干预或信息披露等手段，以降低市场操纵的可能性。

再次，跨部门协作是强化电力市场AI监管的关键。监管机构应建设统一的数字监管平台，整合电网调度数据、交易中心数据及工信部算法备案库信息，构建“电力交易AI监管大脑”。该系统可通过实时数据分析，自动检测异常报价策略，并与交易系统API进行对接，支持实时熔断机制，以应对突发的市场操纵行为。同时，监管框架的设计应确保审慎平衡，既要有效防范市场风险，又要避免过度监管对市场创新的抑制。

除了监管方式的转变，监管工具的创新也至关重要。例如，可以引入“沙盒监管”模式，对AI交易算法进行严格测试。英国金融行为管理局（FCA）已成功推出“数字沙盒”（Digital Sandbox）试验计划，该计划允许金融科技公司在受控环境下测试其AI系统的行为，确保其符合市场规则。类似地，电力市场监管机构可建立AI专用测试环境，模拟市场运行，要求AI开发商在虚拟环境中测试算法的稳健性，评估其在极端市场条件下的表现。通过改变输入参数（如燃料价格、负荷预测等），观察算法的决策模式，从而预判可能出现的市场风险。此外，监管机构可训练专用于电力市场监管的AI智能体，以实时监测市场动态，并采用自动化监管方式取代传统的固定规则触发模式。

AI驱动的电力交易监管是一个跨学科的复杂问题，涵盖法律、经济、人工智能等多个领域。正如欧盟竞争事务专员玛格丽特·维斯塔格（MargretheVestager）所言：自动算法系统相互勾结并达成共识，现阶段仍主要存在于科幻领域，但这一趋势值得高度警惕。当科幻成为现实时，我们必须确保监管能够及时应对。