中国储能网讯：当地时间2025年3月13日上午11点，一位挪威碳市场交易员在买入欧盟碳配额时感受到了来自人工智能（AI）的压力。“刚下单，就立刻被机器出价给覆盖了，根本买不进去。”英国牛津能源研究所研究员、中国碳中和50人论坛特邀研究员秦炎告诉《南方能源观察》（以下简称“eo”）记者当地碳交易员的亲身经历。
据悉，欧洲碳价连续两天的剧烈波动都是由实时新闻引发的，在广泛应用AI的欧洲碳交易所，任何风吹草动都可能导致价格快速变化。
欧洲市场交易应用AI技术已不是新鲜事。随着中国新能源全面入市，具有强波动性、间歇性和不确定性特点的电力市场及人工智能技术的快速迭代，使得AI应用于国内电力交易也有了想象空间。如何在保障安全的前提下体现数据要素价值、释放技术红利，同时提高监管效力，成为一个值得探讨的话题。
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为资源整合提效
近年来，欧洲能源市场交易领域广泛应用AI工具。公开信息显示，2024年，欧洲电力交易所（EPEX）量化交易量占全年交易量的比例从2020年的44%提高至70%。
比例提升的背后是算法交易技术公司增加的利润。位于丹麦奥胡斯的InCommodities Global ApS是一家从事算法交易的代表性企业。2022年受俄乌冲突影响，能源价格飙升，InCommodities Global ApS实现税后利润10.6亿欧元。2023年市场回归稳定，波动性降低，需求减少，InCommodities Global ApS完成电力交易16947.7太瓦时，获得1.366亿欧元的税前净利润。
受2022年InCommodities Global ApS等企业的高利润驱动，2023年更多算法交易公司在奥胡斯和距其不远的奥尔堡成立，该地区甚至被称为“能源交易的硅谷”。
InCommodities Global ApS发布的报告显示，地缘政治、宏观经济、政策监管、技术进步、需求灵活性等都对能源市场产生显著影响，算法在处理大量数据时起到关键作用，能够迅速提取相关信息并分析其对价格的影响，从而支持交易决策。
随着能源转型持续推进，电力交易亦越来越受气象因素影响。气象预测影响新能源出力预测，进而影响新能源场站在电力市场中的交易决策。而随着AI大模型的发展，欧洲气象预测的速度和精度都得到显著提升。
2025年2月，欧洲中期天气预报中心（ECMWF）人工智能天气预报系统（AIFS）实现3分钟内生成全球高精度天气预报，在测试中对未来15天的预测准确率较传统物理模型提高20%，显著提升新能源出力预测能力。2025年10月，其所有实时数据将以最高分辨率向全球用户免费开放。
电力交易复杂性的提升还源于越来越多的虚拟电厂、源网荷储一体化项目等新型经营主体参与电力市场。随着这些新型经营主体的加入，AI在欧洲电力市场中的应用也从辅助分析走向资源整合。
其中的代表企业包括英国综合能源服务商——章鱼能源公司（Octopus Energy），该公司通过使用AI技术的Kraken智能能源管理系统，实时跟踪分析供需，实现电动汽车、储能设备、充电桩等终端联动，根据实时电价和电网负荷状态自动优化设备运行，在为用户节省能源成本的同时形成规模化调峰资源。
欧洲虚拟电厂企业——格林沃提斯公司（Green Voltis）则通过AI聚合新能源发电、分布式储能及热泵等可调节负荷，优化虚拟电厂的市场套利策略。
荷兰消费者和市场管理局（The Netherlands Authority for Consumers and Market，ACM）研究认为，能源转型还将进一步推动算法发展，量化交易量持续增加，算法复杂度亦会随之提高。
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应用逐步深化
据eo记者了解，国内电力市场交易中已有部分品种具备量化交易高频、复杂的特点。比如，广东的多日分时集中竞争交易、甘肃的日滚动融合交易和安徽的滚动撮合交易等电力中长期交易品种。
“甘肃日滚动融合交易可随时买入卖出，类似股票交易，有量化交易空间。‘T+1’(交易后下一个交易日）可以直接量化平仓套利，活跃度很高，有一个场站一天成交了上百笔。”一位从业者透露。
“在安徽滚动撮合交易中，以小时为交易时段，一个场次交易3天有72个标的，一些交易机会很难由人工快速捕捉。”另一位从业者透露。
上海绿肆数创新能源科技有限公司技术总监龚昭宇介绍，目前AI在我国电力市场中主要有两个层面的应用：一是预测电量、电价，二是作为电力交易的“副驾驶员”，开展语言驱动的数据分析、策略制定及交易执行等工作。未来AI则可能实现“端到端”的电力交易，以电网披露市场边界和更广义的社会经济数据作为基础输入端，无须生成电量、价格预测等中间数据，产生直接交易策略作为输出结果。
北京清鹏智能科技有限公司（以下简称“清鹏智能”）创始人、CEO李中阳认为，当前我国电力市场正从“政策红利”转向“技术红利”阶段，企业需在预测精度、策略优化、资源禀赋挖掘等环节建立核心竞争力，而大模型与AI Agent（智能体）等数据驱动技术将成为关键杠杆。“我国电力交易领域中的AI技术绝不逊色于欧洲。”
据其介绍，清鹏智能自主研发了时序/时空大模型，基于对电力市场动态的全维度模拟分析，电力量化交易AI Agent通过历史数据学习和实时反馈迭代优化，具备了在山西电力市场直接执行交易的能力。根据不同风险偏好打造的“一站一策”AI Agent已经面世，结合机器学习与强化学习，能够实现对功率预测、电价预测和竞价策略的闭环决策，效果显著好于人类交易员。
曦谋决策（杭州）智能科技有限责任公司（以下简称“曦谋决策”）是另一家聚焦AI在电力交易领域应用的初创公司。曦谋决策CEO辛焱告诉eo记者，其目前聚焦6000万—7000万个分布式新能源项目精细化管理市场，通过自研的时序预测大模型与决策大模型，以MCP（模型上下文协议）和服务接口为功率预测、市场预测、交易决策、储能实时调度提供服务，通过提高大模型的泛化能力降低技术应用成本，目前已在分布式新能源管理中为多家分布式和虚拟电厂提供在线服务，成本仅为传统方法的0.5%—1%。平台提供的分布式计算能力支持秒级千万级节点并发处理能力，为未来所有分布式进入市场提供了必备的技术土壤。
03
高频交易挑战
随着AI参与市场交易的程度逐渐加深，其对交易产生的影响和控制能力也在提高。就前文提到的欧洲碳交易案例来说，“（AI的）反应是微秒级的，人类很难及时干预”，秦炎说，但目前AI仅影响波动频次，整体价格仍然会回归均值。换句话说，在AI的加持下，市场交易呈现出的波动性更强，变化频率更高，短时风险也更大。
欧盟能源监管机构（ACER）在《关于改进欧盟对批发能源市场市场操纵的保护》[REMIT II ，Regulation （EU） 2024/1106]中提到，算法交易反应迅速，订单以秒级下达，给交易场所的监控团队和监管机构都带来挑战。
业内有观点认为，AI在计算和决策速度上较人类交易员有明显优势，其广泛应用于市场交易可能诱发大面积“追涨杀跌”，放大短时价格波动幅度。
此外，不同市场主体可能使用同一家或少数几家公司提供的算法，形成技术垄断。
不过，多位从业者认为，这种挑战在我国暂时还不会出现。我国电力市场受电能实时平衡与电网调度的物理约束，现货交易需在规定时间窗口完成报价申报，临近运行时关闭修改以避免系统风险，且申报后不可修改，与广泛应用量化交易的自由连续交易有本质区别。
广州电力交易中心信息技术部副主任周睿表示，应提前完善规则设计，防范潜在的高频交易套利风险，避免市场主体利用AI等新兴技术钻规则漏洞，并警惕市场主体利用AI恶意刷单或合谋操纵市场的行为，建议AI技术的应用优先聚焦市场运营风险的监测与预警。
周睿认为，应以辩证的视角看待AI在电力市场中的应用，在通过规则和技术手段有效防控可能引发套利或规则漏洞利用风险的同时，也应积极支持AI技术在新能源出力预测、负荷预测、市场价格研判等领域的应用，提高整体市场效率。
“无数据，不AI”已经成为业界广泛共识。多位业内人士指出，目前我国电力市场数据公开程度不足，导致AI模型适配难度较大，限制了AI技术的应用效果。多位受访专家呼吁推动电力市场数据更加准确、及时、广泛且高质量地向市场主体公开。通过标准化的数据接口，确保结构化数据顺畅输出。
周睿进一步建议，建立区域级电力市场数据中心，整合包括宏观经济指标、气象数据、历史发电数据等在内的多维数据资源。根据数据敏感程度及用途，区分基础交易数据和高频敏感数据，分别明确公开范围与数据颗粒度，逐步推动电力市场数据公开透明。同时，积极探索引入隐私计算、可信数据空间等新技术，在确保数据隐私安全的前提下，实现数据价值的深度挖掘，有效推动AI技术在电力市场的稳步发展与应用。
