中國儲能網(wǎng)訊：2025年初，DeepSeek的橫空出世如同一顆重磅炸彈，瞬間掀起全球科技與商業(yè)的巨大波瀾。這一突破性的人工智能成果，再次點燃了人們對AI無限潛力及其變革力量的關(guān)注。事實上，在電力交易領(lǐng)域，人工智能（Artificial Intelligence，AI）早已悄然布局，并以驚人的速度滲透至各類應(yīng)用場景。從電力負荷預測、市場價格分析到交易策略制定，AI正憑借強大的數(shù)據(jù)分析和智能決策能力，重塑電力交易的每一個環(huán)節(jié)。在這股不可阻擋的科技浪潮下，一個趨勢已然清晰可見：AI驅(qū)動的電力交易范式正逐步取代傳統(tǒng)的人工交易模式，重構(gòu)市場運行邏輯，深刻影響行業(yè)生態(tài)。這一變革不僅帶來了前所未有的機遇，也伴隨著復雜的挑戰(zhàn)。那么，AI究竟如何重塑電力市場？市場參與主體能否把握轉(zhuǎn)瞬即逝的機遇，又該如何應(yīng)對潛在風險？更為關(guān)鍵的是，隨著交易范式的演變，電力市場監(jiān)管將經(jīng)歷怎樣的調(diào)整與變革？本文圍繞這三個核心問題展開探討，以饗讀者。
AI融入電力交易的發(fā)展趨勢與應(yīng)用場景
AI在電力交易領(lǐng)域的滲透可大致劃分為四個階段：輔助分析階段、策略制定階段、資源整合階段和智能體（Agents）競爭階段。在不同階段，AI的應(yīng)用場景各具特色，且隨著技術(shù)的深入應(yīng)用，其對市場認知的深度、對交易人員的替代程度、對市場結(jié)構(gòu)的重塑方式，以及對市場價格的影響都將持續(xù)擴大。
第一個階段為輔助分析階段。AI憑借其強大的數(shù)據(jù)分析和獲取能力，利用高頻氣象數(shù)據(jù)、市場公開數(shù)據(jù)，以及發(fā)電側(cè)與用電側(cè)的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)，執(zhí)行發(fā)電功率預測、天氣預報、電力需求預測和市場價格分析等任務(wù)。AI部分替代了傳統(tǒng)的電力市場分析人員，大幅提升了市場分析的效率，并降低了交易主體對人工預測的依賴。隨著AI算法的不斷優(yōu)化，其獨立完成復雜趨勢預測的能力增強，使得交易人員可以將更多精力投入期貨配倉策略、零售合約設(shè)計等更具戰(zhàn)略性的領(lǐng)域。雖然此階段的AI尚未對市場結(jié)構(gòu)造成顯著影響，但由于供需雙方的市場預期趨于一致，市場價格的波動性可能會有所降低。隨著各省電力現(xiàn)貨市場的逐步開放以及AI技術(shù)的普及，AI全面主導預測工作的時代即將到來。
第二個階段為策略制定階段。在AI完成輔助分析的基礎(chǔ)上，其進一步介入交易決策，提供符合不同風險偏好和交易目標（如整體利潤最大化或成本最小化）的優(yōu)化策略。通過與市場交易系統(tǒng)的對接，AI可實現(xiàn)自動化市場申報，從而在一定程度上取代市場分析師和部分交易員的職能。隨著越來越多的市場主體依賴AI進行精準市場預測和最優(yōu)交易策略制定，市場價格的波動可能會出現(xiàn)一定程度的偏離實際供需關(guān)系，甚至在廣泛的風險對沖和套利行為的推動下，產(chǎn)生類似股票市場“追漲殺跌”的特征。當前，國內(nèi)已有部分企業(yè)在該領(lǐng)域提供豐富的電力市場策略制定服務(wù)。然而，由于我國各省電力市場化程度不同且AI算法更新迭代迅速，目前尚無單一的市場參與者能夠在全國范圍內(nèi)占據(jù)領(lǐng)先地位，市場競爭格局仍在快速演變之中。
第三個階段為資源整合階段。經(jīng)過前兩個階段的技術(shù)積累，一些企業(yè)已掌握具備核心競爭力的AI預測與策略制定算法，使其在單一發(fā)電商或售電商的優(yōu)化應(yīng)用上趨于成熟。同時，隨著新型儲能、虛擬電廠、電動汽車V2G（Vehicle-to-Grid）聚合商等新興市場主體的加入，電力市場正在向更加復雜的生態(tài)系統(tǒng)演進。此時，AI不僅僅是一個輔助決策工具，而且還是一個能夠進行資源整合和系統(tǒng)優(yōu)化的智能體。在市場價格形成方面，AI能夠綜合分析多主體、多因素的相互作用，使價格不僅反映傳統(tǒng)供需關(guān)系，還融合了新能源特性、儲能成本等因素，提升市場價格的彈性和精準度，最終增強電力市場的資源配置效率。
目前，全球范圍內(nèi)AI在電力市場交易中的最前沿的應(yīng)用主要集中在這一階段。例如，英國綜合能源服務(wù)商Octopus Energy于2018年推出Power Loop項目，用戶可通過手機App參與V2G聚合，AI根據(jù)用戶用電習慣和電網(wǎng)負荷情況，優(yōu)化充放電策略。德國的Volytica Diagnostics與歐洲電池優(yōu)化及能源交易服務(wù)商Enspired合作，將AI預測性電池分析與實時電池儲能系統(tǒng)（BESS）交易相結(jié)合。歐洲虛擬電廠企業(yè)GreenVoltis通過AI聚合新能源發(fā)電、分布式儲能及可調(diào)節(jié)負荷（如熱泵），優(yōu)化虛擬電廠的市場套利策略。相比之下，國內(nèi)的相關(guān)AI應(yīng)用仍處于示范階段，商業(yè)化程度與國外相比還存在一定差距。
第四個階段為智能體競爭階段。幾乎所有市場交易主體都進化為依賴AI智能體進行電力申報的綜合能源服務(wù)商。企業(yè)之間的競爭不再主要體現(xiàn)在傳統(tǒng)的資源優(yōu)勢或市場份額上，而是取決于其AI智能體的算法優(yōu)化能力、數(shù)據(jù)處理能力以及可調(diào)節(jié)資源的整合水平。不同綜合能源服務(wù)商的AI智能體將通過自主學習和實時交互，根據(jù)市場動態(tài)調(diào)整策略、主動把競爭市場份額優(yōu)化自身收益。AI之間的競爭與協(xié)作將推動電力市場的運行模式與商業(yè)模式不斷創(chuàng)新。AI對交易人員的替代幾乎達到完全狀態(tài)，交易員的角色更多是管理和監(jiān)督AI智能體，確保其符合企業(yè)的戰(zhàn)略目標。市場價格在AI智能體的深度影響下，變得更加敏感、精準，價格不僅僅是供需關(guān)系的反映，更是市場主體間復雜博弈與資源最優(yōu)配置的結(jié)果。在AI驅(qū)動的高度智能化市場中，即便是微小的市場變化，都可能迅速被AI智能體捕捉，并通過策略調(diào)整傳導至價格體系，這將推動電力市場向智能化、高效化、靈活化的方向發(fā)展，帶來前所未有的變革。
AI浪潮下的電力市場機遇與挑戰(zhàn)
當前，我國AI融入電力市場的進程正穩(wěn)步推進，從輔助分析、策略制定階段逐步邁向資源整合階段。然而，不同省份和企業(yè)的發(fā)展水平存在顯著差異，這在很大程度上取決于電力市場化改革的深度與廣度。相較之下，在市場化程度更高的國家，企業(yè)邁向資源整合階段的比例更大，并涌現(xiàn)出一批成熟的技術(shù)服務(wù)商。至于AI融入電力市場的第四階段，即智能體競爭階段，目前仍主要停留在理論研究層面，但在可預見的未來，這一愿景有望逐步成為現(xiàn)實。面對這一深刻變革，市場主體將要迎來了前所未有的發(fā)展機遇。
一是AI智能體技術(shù)突破。電力交易的核心競爭力在于AI技術(shù)本身。隨著AI與電力市場的深度融合，市場主體可加大在算法研發(fā)、數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域的投入，探索符合我國市場特點的AI應(yīng)用技術(shù)。具體而言，針對我國地域遼闊、區(qū)域供需特性差異顯著的特點，需開發(fā)更精準的區(qū)域化電力需求預測和價格預測算法；針對國內(nèi)復雜的交易規(guī)則與考核機制，需設(shè)計約束條件下的最優(yōu)市場參與策略模型；針對數(shù)據(jù)披露有限的現(xiàn)狀，需融合電網(wǎng)運行、氣象、用戶行為等多源數(shù)據(jù)，挖掘潛在關(guān)聯(lián)，為決策提供更全面的信息支持。此外，推動可解釋性AI技術(shù)的應(yīng)用，以透明化決策過程增強市場信任度，并為未來監(jiān)管合規(guī)提供基礎(chǔ)。
二是資源聚合與產(chǎn)業(yè)鏈延伸。AI技術(shù)與高質(zhì)量能源資源的協(xié)同將重構(gòu)市場格局。供電側(cè)可整合互補性分布式風光資源，需求側(cè)通過優(yōu)化零售套餐增強用戶黏性，調(diào)節(jié)側(cè)則依托虛擬電廠和智能能源管理系統(tǒng)提升響應(yīng)能力。借助AI對多能源系統(tǒng)的綜合分析能力，市場主體可實現(xiàn)多能互補資源的高效調(diào)度，構(gòu)建能源數(shù)據(jù)共享平臺，探索綜合能源服務(wù)的新型商業(yè)模式。
三是行業(yè)標準制定。目前，我國不同地區(qū)和企業(yè)的AI應(yīng)用水平參差不齊，亟需建立統(tǒng)一的行業(yè)規(guī)范，以確保市場的公平競爭和健康運行。率先在AI技術(shù)應(yīng)用規(guī)范、數(shù)據(jù)安全標準、智能體交易規(guī)則等領(lǐng)域展開研究的企業(yè)，將能夠在行業(yè)標準制定過程中占據(jù)先機，使標準體系更符合自身的技術(shù)優(yōu)勢和業(yè)務(wù)模式，從而在全國乃至全球市場拓展中贏得更大競爭力。同時，行業(yè)標準的完善也將有助于推動整個電力市場向更加有序、透明的方向發(fā)展，減少市場風險，提高整體效率。
四是人才培養(yǎng)與科研轉(zhuǎn)化。未來，既具備電力市場運營經(jīng)驗又熟悉AI技術(shù)的復合型人才將成為稀缺資源。因此，市場主體應(yīng)加大對相關(guān)人才的培養(yǎng)和引進力度，構(gòu)建完善的人才培養(yǎng)體系。一方面，可與高校、科研機構(gòu)開展定制化人才培養(yǎng)項目，為企業(yè)儲備高水平的技術(shù)團隊；另一方面，通過提供具有吸引力的薪酬待遇和職業(yè)發(fā)展空間，吸引行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀人才加盟，進一步增強企業(yè)在AI時代的市場競爭力。
AI不斷融入電力市場交易，在為市場主體提供機遇的同時，也伴隨著風險與挑戰(zhàn)。首先是AI模型的局限性。現(xiàn)有AI技術(shù)高度依賴歷史數(shù)據(jù)訓練，難以應(yīng)對市場規(guī)則突變、極端事件等非穩(wěn)態(tài)場景。若忽視對價格形成機制、市場結(jié)構(gòu)等底層邏輯的理解，盲目依賴AI可能導致策略偏差。此外，區(qū)域市場差異要求模型具備強適應(yīng)性，直接移植單一模型可能面臨“水土不服”的問題。其次是成本與效益的平衡難題。AI技術(shù)的研發(fā)、部署與迭代需持續(xù)投入，但短期收益可能難以覆蓋成本。例如，發(fā)電企業(yè)構(gòu)建智能監(jiān)測系統(tǒng)需承擔硬件購置、算法開發(fā)等高額費用，而技術(shù)快速迭代進一步加劇投入壓力。市場主體需審慎評估長期回報，制定分階段實施策略。再次是數(shù)據(jù)安全與隱私保護問題凸顯。AI應(yīng)用依賴海量敏感數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)電力企業(yè)與第三方技術(shù)服務(wù)商的合作中存在數(shù)據(jù)泄露風險。傳輸鏈路安全、存儲加密及跨主體數(shù)據(jù)共享的隱私保護機制亟待完善，否則可能制約AI技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用。最后是監(jiān)管滯后引發(fā)合規(guī)不確定性?，F(xiàn)有監(jiān)管框架難以有效識別AI驅(qū)動的隱形合謀、算法壟斷等新型風險。準入標準缺失、算法透明度不足及法律追責機制滯后，可能導致市場無序競爭。如何平衡創(chuàng)新激勵與風險防控，是監(jiān)管機構(gòu)與企業(yè)共同面臨的課題。
AI時代的電力交易監(jiān)管
隨著AI與電力交易的深度融合，電力市場監(jiān)管不僅需要緊跟技術(shù)發(fā)展的步伐，更需具備前瞻性的預見能力。在電力交易發(fā)展的前三個階段（即輔助分析、策略制定以及資源整合階段），現(xiàn)有的監(jiān)管框架雖然面臨挑戰(zhàn)，但仍然能夠通過不斷調(diào)整適應(yīng)市場需求。然而，進入第四階段（即智能體競爭）后，AI主導的智能體競爭模式將徹底顛覆傳統(tǒng)監(jiān)管范式，使市場力的識別、治理以及公平競爭的維護變得愈發(fā)復雜。
電力交易監(jiān)管是整個電力市場監(jiān)管體系的核心環(huán)節(jié)，其關(guān)鍵任務(wù)在于識別并規(guī)范市場主體的市場力行為?！峨娏κ袌霰O(jiān)管辦法》（以下簡稱《辦法》）自2024年6月1日正式施行，其中第二章第七條明確指出，監(jiān)管機構(gòu)需對電力市場成員的交易行為進行嚴格監(jiān)管。國家能源局六大區(qū)域監(jiān)管局及各省級能源監(jiān)管辦公室發(fā)布的電力市場監(jiān)管細則，也為市場運行提供了明確的規(guī)則指導。然而，當前電力市場的監(jiān)管范式仍主要依賴于“后驗”分析，即在市場行為發(fā)生后，通過一系列標準來判斷市場力是否被濫用。傳統(tǒng)監(jiān)管一般包括三個步驟：首先，確定市場主體是否具備行使市場力的能力，通常通過市場集中度指標（如Top4、HHI指數(shù)等）來衡量；其次，判斷市場主體是否確實行使了市場力，這通常依賴對企業(yè)間私下溝通、交易記錄等信息的追蹤；最后，評估市場力行使是否導致了超額利潤，進而降低市場效率。如果上述三項標準均被滿足，則可認定市場主體存在濫用市場力的行為，并進行相應(yīng)干預。
AI背景下傳統(tǒng)監(jiān)管方法面臨的挑戰(zhàn)
在AI驅(qū)動的電力交易體系中，市場力的識別難度顯著提高，使傳統(tǒng)的監(jiān)管方法面臨巨大挑戰(zhàn)。
首先，AI技術(shù)降低了個別市場主體行使市場力的難度，但同時也提高了監(jiān)管機構(gòu)識別市場力的復雜性。在我國部分地區(qū)，由于電力企業(yè)高度集中，某些省份的發(fā)電企業(yè)幾乎全部歸屬于一家或幾家大型央企或地方能源集團。AI技術(shù)的引入使得這些企業(yè)可以通過智能算法優(yōu)化報價和申報策略，在不直接溝通的情況下形成隱性合謀。這一現(xiàn)象在其他高頻交易行業(yè)，如航空、酒店預訂、物流運輸?shù)阮I(lǐng)域已有案例驗證。在電力市場中，AI通過精準的價格預測和策略制定，允許企業(yè)在關(guān)鍵時刻進行市場操縱，而無需依賴傳統(tǒng)的規(guī)模優(yōu)勢或人工協(xié)作，這使得傳統(tǒng)的基于市場集中度的市場力識別方法難以奏效。
其次，AI技術(shù)使市場主體之間的交易信號變得更加隱蔽，使傳統(tǒng)的串謀識別手段失效。在傳統(tǒng)監(jiān)管模式下，市場操縱行為通常伴隨著企業(yè)間的私下溝通，例如通過書面文件、會議紀要或電話記錄等留下痕跡。而在AI時代，企業(yè)無需直接交流，AI智能體可利用“信號算法”（Signalling Algorithms）在毫秒級時間內(nèi)完成傳遞復雜的價格信號，并通過歷史交易數(shù)據(jù)進行隱性協(xié)作。這種信號算法的本質(zhì)在于，它能夠在市場環(huán)境變化時，以極其復雜的方式調(diào)整報價，使得外部觀察者難以察覺其合謀性質(zhì)。只有使用相似算法的市場主體才能解讀這些價格信號，從而實現(xiàn)自動化的策略配合，形成隱形合謀。
再次，在傳統(tǒng)監(jiān)管模式下，市場力的最終識別依賴于市場均衡價格的異常波動。然而，在AI主導的市場中，算法優(yōu)化可能導致價格波動的模式發(fā)生根本性改變。例如，火力發(fā)電企業(yè)可以利用AI優(yōu)化跨市場套利策略，在電能量市場低價申報以確保開機運行，同時在輔助服務(wù)市場獲取更高的服務(wù)費用。這種策略的隱蔽性極高，市場監(jiān)管機構(gòu)難以通過單純的價格異常波動來識別市場力濫用的行為。
當電力市場全面進入AI智能體競爭階段時，市場機制的運行邏輯將發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。各企業(yè)的AI智能體將依靠強化學習算法不斷調(diào)整交易策略，并在無直接溝通的情況下實現(xiàn)隱形合謀。計算機模擬研究已證實，AI智能體可以通過自主學習形成高于競爭均衡的市場價格，而無需任何人為干預。這種隱形合謀的達成方式主要有兩種路徑：第一種是通過“胡蘿卜+大棒”的獎懲機制，使AI智能體在偏離合謀價格時受到一定的損失，并通過適當?shù)募顧C制引導其回歸合謀策略。研究表明，這種機制可以使合謀收益比完全競爭環(huán)境下的利潤高出70%~90%。第二種是“價格周期”共謀策略，即AI智能體會在短期內(nèi)略微降低價格以獲取市場份額，但在檢測到價格下降趨勢后，通過大幅提價來“重置”價格下降軌跡，從而維持長期的高價格。這些新型合謀策略挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的市場力監(jiān)管邏輯，使得現(xiàn)有的監(jiān)管手段難以有效干預。
AI背景下監(jiān)管范式的轉(zhuǎn)變
面對AI帶來的監(jiān)管挑戰(zhàn)，電力市場監(jiān)管必須向敏捷型監(jiān)管范式轉(zhuǎn)變。借鑒數(shù)字市場和量化金融領(lǐng)域的監(jiān)管經(jīng)驗，可以采取以下措施來提升監(jiān)管效能。
首先，應(yīng)建立AI算法備案制度，并對關(guān)鍵市場主體的AI系統(tǒng)實施分類管理。例如，要求主要市場參與者備案其核心算法參數(shù)（如算法類別、學習率等），并建立定期算法動態(tài)抽查機制，利用黑箱測試來檢測算法是否具備競爭兼容性。此外，交易主體應(yīng)保存算法迭代的歷史記錄，以確保違規(guī)行為可回溯追責，同時在保障商業(yè)機密的前提下，平衡監(jiān)管邊界，避免過度干預市場。
其次，應(yīng)修正市場力的認定標準，提高數(shù)據(jù)采集的時間頻率，并將AI算法的使用納入市場力判斷的核心依據(jù)。例如，可建立高頻市場力識別機制，重點研究特定時點、關(guān)鍵事件與市場力行使之間的關(guān)系。此外，AI算法可被用于預測市場力濫用最有可能發(fā)生的時刻，并在檢測到風險信號時，提前采取預警、市場干預或信息披露等手段，以降低市場操縱的可能性。
再次，跨部門協(xié)作是強化電力市場AI監(jiān)管的關(guān)鍵。監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)字監(jiān)管平臺，整合電網(wǎng)調(diào)度數(shù)據(jù)、交易中心數(shù)據(jù)及工信部算法備案庫信息，構(gòu)建“電力交易AI監(jiān)管大腦”。該系統(tǒng)可通過實時數(shù)據(jù)分析，自動檢測異常報價策略，并與交易系統(tǒng)API進行對接，支持實時熔斷機制，以應(yīng)對突發(fā)的市場操縱行為。同時，監(jiān)管框架的設(shè)計應(yīng)確保審慎平衡，既要有效防范市場風險，又要避免過度監(jiān)管對市場創(chuàng)新的抑制。
除了監(jiān)管方式的轉(zhuǎn)變，監(jiān)管工具的創(chuàng)新也至關(guān)重要。例如，可以引入“沙盒監(jiān)管”模式，對AI交易算法進行嚴格測試。英國金融行為管理局（FCA）已成功推出“數(shù)字沙盒”（Digital Sandbox）試驗計劃，該計劃允許金融科技公司在受控環(huán)境下測試其AI系統(tǒng)的行為，確保其符合市場規(guī)則。類似地，電力市場監(jiān)管機構(gòu)可建立AI專用測試環(huán)境，模擬市場運行，要求AI開發(fā)商在虛擬環(huán)境中測試算法的穩(wěn)健性，評估其在極端市場條件下的表現(xiàn)。通過改變輸入?yún)?shù)（如燃料價格、負荷預測等），觀察算法的決策模式，從而預判可能出現(xiàn)的市場風險。此外，監(jiān)管機構(gòu)可訓練專用于電力市場監(jiān)管的AI智能體，以實時監(jiān)測市場動態(tài)，并采用自動化監(jiān)管方式取代傳統(tǒng)的固定規(guī)則觸發(fā)模式。
AI驅(qū)動的電力交易監(jiān)管是一個跨學科的復雜問題，涵蓋法律、經(jīng)濟、人工智能等多個領(lǐng)域。正如歐盟競爭事務(wù)專員瑪格麗特·維斯塔格（Margrethe Vestager）所言：自動算法系統(tǒng)相互勾結(jié)并達成共識，現(xiàn)階段仍主要存在于科幻領(lǐng)域，但這一趨勢值得高度警惕。當科幻成為現(xiàn)實時，我們必須確保監(jiān)管能夠及時應(yīng)對。
