中國儲能網(wǎng)訊：隨著電力市場數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速，人工智能在提升市場效率、優(yōu)化資源配置方面的突出優(yōu)勢，已成為構(gòu)建全國統(tǒng)一電力市場體系不可或缺的技術(shù)支撐。然而，人工智能的深度應(yīng)用也可能帶來諸如算法“黑箱”導(dǎo)致帶來的監(jiān)管穿透難題、數(shù)據(jù)驅(qū)動引發(fā)的系統(tǒng)脆弱性、技術(shù)策略形成的競爭失衡等一系列新型風(fēng)險，這將挑戰(zhàn)傳統(tǒng)電力市場的運行邏輯和治理邊界。在加快推進全國統(tǒng)一電力市場體系建設(shè)的背景下，必須統(tǒng)籌推進人工智能技術(shù)賦能與制度規(guī)范，在充分釋放技術(shù)變革帶來的市場紅利的同時，切實防范系統(tǒng)性技術(shù)、治理風(fēng)險，構(gòu)建算法可控、市場可信、風(fēng)險可防的智能交易機制，創(chuàng)造更加公平、更有活力的市場環(huán)境。
電力交易智能化轉(zhuǎn)型成必然趨勢
隨著全球能源結(jié)構(gòu)向低碳化、分布式、高波動性轉(zhuǎn)型，電力交易市場正經(jīng)歷深刻變革。傳統(tǒng)的集中式優(yōu)化方法（如線性規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃）已難以應(yīng)對海量交易主體、高頻數(shù)據(jù)流、多目標動態(tài)博弈等新需求。人工智能（AI）算法憑借其在預(yù)測優(yōu)化、實時決策、多智能體協(xié)同等方面的優(yōu)勢，正逐步成為電力交易核心環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù)支撐。
一是交易主體數(shù)量呈指數(shù)級增長。當(dāng)前的電力現(xiàn)貨市場主體主要是常規(guī)發(fā)電企業(yè)和售電公司，而可以預(yù)見的是，規(guī)模龐大的可調(diào)節(jié)負荷、分布式電源、儲能系統(tǒng)等各類新型主體都將參與市場交易，這使得超大規(guī)模節(jié)點實時計算成為剛需，算法需支持節(jié)點指數(shù)級增加的優(yōu)化需求。
二是交易頻次大幅提升。為適應(yīng)新能源接入后市場對超短期交易的需求，各國電力市場都在向更短周期的交易發(fā)展。歐洲電力交易所已實現(xiàn)15分鐘級交易，早在2011年德國便引入15分鐘日內(nèi)產(chǎn)品交易，美國PJM市場甚至開展5分鐘實時交易，使有意愿的交易雙方能夠第一時間達成交易，但這種頻次的交易對算法響應(yīng)速度也提出了更高要求。
三是市場復(fù)雜度顯著增加。未來碳交易與電力市場深度耦合，調(diào)頻市場、備用市場、容量市場等多時間尺度協(xié)調(diào)等問題，使得傳統(tǒng)優(yōu)化方法難以應(yīng)對，電力市場出清問題復(fù)雜度與傳統(tǒng)模式相比急劇增加，對算力和模型優(yōu)化提出極高要求。
四是數(shù)據(jù)類型持續(xù)擴維。2025年，全球數(shù)據(jù)總量預(yù)計突破175ZB（澤字節(jié)），而在這些數(shù)據(jù)中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)僅占到全部數(shù)據(jù)量的20%。同樣，隨著電力市場復(fù)雜度的提升，傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已無法滿足交易決策需求，氣象數(shù)據(jù)、碳價信號、用戶行為等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的引入正在深刻改變電力交易算法的設(shè)計范式。
在應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的過程中，人工智能算法展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢，已在多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)實現(xiàn)突破性應(yīng)用，邊緣智能技術(shù)快速發(fā)展適應(yīng)實時電力市場需求，區(qū)塊鏈與AI的結(jié)合為綠電溯源提供了創(chuàng)新解決方案，新一代多智能體深度強化學(xué)習(xí)框架將物理約束嵌入模型架構(gòu)，其強大的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力可實時優(yōu)化交易策略，既能保持數(shù)據(jù)驅(qū)動的靈活性，又能確保電網(wǎng)運行的安全穩(wěn)定。
人工智能應(yīng)用下的電力交易風(fēng)險
人工智能雖然能夠有效協(xié)調(diào)物理約束和市場目標，但其決策邏輯的復(fù)雜增強了交易的高度復(fù)雜性和不可控性，這種天然的“黑箱”特性直接導(dǎo)致交易信息的不對稱和不透明，對監(jiān)督體系、風(fēng)險防控、合規(guī)管理、市場治理等提出了更高的要求。如何更好地提升人工智能應(yīng)用的交易準確性、運行公平性、過程公開性和結(jié)果可解釋性應(yīng)成為關(guān)注重點。
一是從監(jiān)督環(huán)境看，人工智能交易算法的數(shù)據(jù)驅(qū)動過程客觀上隱藏了算法自身潛在的缺陷和博弈過程，市場主體通過AI自主演化的算法共謀在技術(shù)上也存在著客觀隱蔽性和難以證明性，受限于稍顯滯后的規(guī)制算法的內(nèi)容和手段，監(jiān)督部門難以及時針對此類問題發(fā)現(xiàn)糾偏。可以說，監(jiān)督信任危機的核心在于交易機構(gòu)和交易主體在數(shù)據(jù)和算法上的非對稱優(yōu)勢，導(dǎo)致監(jiān)督機構(gòu)極易失去對關(guān)鍵數(shù)據(jù)和關(guān)鍵算法的監(jiān)督權(quán)和控制權(quán)。
二是從市場主體側(cè)看，隨著市場開放程度不斷加深，電力市場交易主體多元化與多層次的發(fā)展趨勢日益顯著，促使電力交易必須具備更強的功能性和適應(yīng)性。此外，算法趨同性與市場波動率存在顯著正相關(guān)性，市場主體采用相似的算法策略可能導(dǎo)致AI對同一市場波動做出同步反應(yīng)，形成不自覺的“默契串通”策略，從而加劇市場動蕩，甚至可能限制市場的自然調(diào)節(jié)能力。
三是從市場運營側(cè)看，技術(shù)運營層面，模型局限性可能引發(fā)市場運行事故。早在2022年9月，摩根大通宣布關(guān)閉運行三年的外匯AI交易系統(tǒng)。公開信息顯示，該系統(tǒng)在實戰(zhàn)中的錯誤率曾飆升至53%，最終導(dǎo)致約1.9億美元虧損。摩根大通在關(guān)閉外匯AI交易系統(tǒng)后，轉(zhuǎn)而通過加強人類交易員與AI系統(tǒng)的協(xié)同決策的方式來提升交易質(zhì)量。市場公平性方面，模型選擇可能導(dǎo)致交易出清結(jié)果和價格差異明顯，從而影響市場競爭格局。現(xiàn)代電力市場常使用的強化學(xué)習(xí)等智能算法，在多目標場景下對市場清算做出智能化決策，若算法在訓(xùn)練階段優(yōu)先關(guān)注特定類型電源利益，則會導(dǎo)致特定主體持續(xù)獲得更多交易機會或更高報價，極端情況下就可能引發(fā)連鎖反應(yīng)式的電力市場失靈。
電力交易智能算法風(fēng)險實例分析
為進一步解釋模型選擇可能導(dǎo)致交易出清結(jié)果和價格差異明顯，從而影響市場競爭格局的潛在風(fēng)險，本節(jié)實證討論了電力現(xiàn)貨出清模型算法中機組開停機約束條件的不同建模方法對交易出清結(jié)果的影響，對比分析了傳統(tǒng)的出清模型與考慮機組動態(tài)特性的優(yōu)化模型的模擬結(jié)果差異，在相同的出清規(guī)則約束下，揭示不同算法建模方式如何顯著改變機組啟停決策，并最終影響市場主體收益的分配格局。
現(xiàn)行電力交易規(guī)則雖然明確了各類火電機組的開停機狀態(tài)技術(shù)要求，但對開停機過程的建模方法尚未形成統(tǒng)一規(guī)范。傳統(tǒng)機組組合模型通常忽略機組的最小啟停運行時間、爬坡等動態(tài)約束，在機組開機并網(wǎng)到最小技術(shù)出力或從最小技術(shù)出力到停機的過渡期間，交易機構(gòu)通常按照預(yù)設(shè)的典型開停機曲線安排機組功率變化，并作為市場的價格接收者，不參與優(yōu)化和市場定價過程。相比之下，將機組啟停過程的動態(tài)特性直接納入優(yōu)化，可完整描述機組的實際運行特性，也更符合機組真實的工作場景。
對比分析結(jié)果可以看出，當(dāng)在電力市場出清算法中考慮了機組啟停過程的出力約束時，火電機組運行時長相較于傳統(tǒng)模型有所增加，其中，機組總出力增加197兆瓦時，機組利用小時數(shù)增加4小時（見圖1）。優(yōu)化后的機組功率變化更為平緩，這可以有效遏制電廠功率劇烈波動的情況（見圖2）。此外，算法優(yōu)化后啟停頻次由傳統(tǒng)模型的7次下降為5次，火電機組啟動成本減少了12.5萬元，相對減少40%，這有助于提升能源綜合利用效率和機組運行收益（見圖3）。以上分析表明，將機組啟停過程的動態(tài)特性直接納入優(yōu)化能夠更有效地安排機組在更高效、更穩(wěn)定的工況下運行，有助于提升機組自身的運行效率和穩(wěn)定性，發(fā)揮各類機組在經(jīng)濟性和電網(wǎng)調(diào)度性能上的優(yōu)勢。
圖1：優(yōu)化前后出清機組組合對比
圖2：優(yōu)化前后機組功率出清結(jié)果對比
圖3：優(yōu)化前后開機頻次對比
建議
隨著人工智能在新能源出力預(yù)測、負荷預(yù)測和交易決策等環(huán)節(jié)的廣泛應(yīng)用，其在電力交易領(lǐng)域的影響日益顯著。亟需加強人工智能算法在交易環(huán)節(jié)的監(jiān)督治理，從提升透明度、提高效率、強化風(fēng)險評估、完善追溯機制等方面協(xié)同推進，構(gòu)建算法可控、市場可信、風(fēng)險可防的智能交易管理機制，營造更加高效、有序的電力市場運營生態(tài)。
（一）健全權(quán)責(zé)分明的交易算法監(jiān)管責(zé)任體系
市場監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)建立以交易穿透式監(jiān)管為核心的技術(shù)體系，完善交易出清算法標準化評估機制，制定人工智能技術(shù)在電力交易中的安全性評價規(guī)范，健全出清機制的公平性監(jiān)督規(guī)則，從制度層面規(guī)范交易行為，防范算法濫用。
交易機構(gòu)要持續(xù)優(yōu)化出清算法模型，加大更新迭代投入，重點防范長期性、規(guī)律性但破壞公平的算法行為。應(yīng)積極推動可解釋性強、穩(wěn)健性高的人工智能算法研發(fā)，實現(xiàn)交易算法治理的自動化、標準化，保障市場運行的公開透明。
市場主體應(yīng)在應(yīng)用人工智能提升自身決策能力的同時，基于實踐經(jīng)驗和真實需求，提出關(guān)于市場規(guī)則與交易機制優(yōu)化的合理化建議，緩解交易算法信息不對稱。
電力交易技術(shù)服務(wù)商則應(yīng)在符合法規(guī)和交易規(guī)則的前提下，創(chuàng)新開發(fā)安全可控、適應(yīng)場景的人工智能算法，推動交易算法技術(shù)走向合規(guī)應(yīng)用與行業(yè)規(guī)范。
（二）構(gòu)建多層次交易算法風(fēng)險防控體系
建立涵蓋算法備案、動態(tài)評估、可追溯管理的風(fēng)險防控體系。交易機構(gòu)需對出清邏輯、預(yù)測模型等核心算法進行備案，提交模型邏輯、數(shù)據(jù)來源、算法規(guī)則等關(guān)鍵資料，以便監(jiān)管部門實時審查、動態(tài)干預(yù)。
加強電力交易數(shù)據(jù)治理。完善數(shù)據(jù)質(zhì)量標準，推動區(qū)塊鏈等技術(shù)用于報價、結(jié)果等核心交易數(shù)據(jù)的上鏈存證，提升透明度與數(shù)據(jù)安全。
建立算法異常處理機制。明確應(yīng)急干預(yù)條件與處置流程，完善新型算法實景測試機制，實現(xiàn)算法在實戰(zhàn)數(shù)據(jù)環(huán)境中的模擬測試與功能迭代。
加強第三方算法評估與質(zhì)檢。在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全檢測基礎(chǔ)上，重點強化對算法的公平性、魯棒性、受操控風(fēng)險的系統(tǒng)評估，防止算法趨同、風(fēng)險傳導(dǎo)和市場共振現(xiàn)象的發(fā)生。
（三）打造協(xié)同共治的電力交易應(yīng)用生態(tài)
加強交易復(fù)合型人才隊伍建設(shè)。推動電力交易從業(yè)人員系統(tǒng)掌握市場規(guī)則與出清算法核心邏輯，培養(yǎng)一批懂業(yè)務(wù)、通技術(shù)、能治理的高端復(fù)合人才隊伍，提升全鏈條算法治理能力。
推動行業(yè)協(xié)作機制建設(shè)。鼓勵電力企業(yè)、高校、科研機構(gòu)、行業(yè)協(xié)會協(xié)同攻關(guān)，圍繞算法透明、行為可控、風(fēng)險防護、結(jié)果溯因等關(guān)鍵環(huán)節(jié)制定電力交易人工智能算法應(yīng)用規(guī)范與行業(yè)標準。
強化技術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)。積極擁抱大模型、云計算等新技術(shù)，加大對交易算法評價體系建設(shè)、交易行為智能監(jiān)測、算法風(fēng)控模型、交易結(jié)果可追溯分析等方向的技術(shù)突破，推動形成協(xié)同共治、規(guī)范有序的智能化電力市場治理新格局。
（黃立平博士對本文亦有貢獻。本文所述觀點僅代表作者個人意見，不代表任何機構(gòu)立場。）
