人工智能驱动下的电力交易治理思考

随着电力市场数字化转型加速，人工智能在提升市场效率、优化资源配置方面的突出优势，已成为构建全国统一电力市场体系不可或缺的技术支撑。然而，人工智能的深度应用也可能带来诸如算法“黑箱”导致带来的监管穿透难题、数据驱动引发的系统脆弱性、技术策略形成的竞争失衡等一系列新型风险，这将挑战传统电力市场的运行逻辑和治理边界。在加快推进全国统一电力市场体系建设的背景下，必须统筹推进人工智能技术赋能与制度规范，在充分释放技术变革带来的市场红利的同时，切实防范系统性技术、治理风险，构建算法可控、市场可信、风险可防的智能交易机制，创造更加公平、更有活力的市场环境。

电力交易智能化转型成必然趋势

随着全球能源结构向低碳化、分布式、高波动性转型，电力交易市场正经历深刻变革。传统的集中式优化方法（如线性规划、混合整数规划）已难以应对海量交易主体、高频数据流、多目标动态博弈等新需求。人工智能（AI）算法凭借其在预测优化、实时决策、多智能体协同等方面的优势，正逐步成为电力交易核心环节的关键技术支撑。

一是交易主体数量呈指数级增长。当前的电力现货市场主体主要是常规发电企业和售电公司，而可以预见的是，规模庞大的可调节负荷、分布式电源、储能系统等各类新型主体都将参与市场交易，这使得超大规模节点实时计算成为刚需，算法需支持节点指数级增加的优化需求。

二是交易频次大幅提升。为适应新能源接入后市场对超短期交易的需求，各国电力市场都在向更短周期的交易发展。欧洲电力交易所已实现15分钟级交易，早在2011年德国便引入15分钟日内产品交易，美国PJM市场甚至开展5分钟实时交易，使有意愿的交易双方能够第一时间达成交易，但这种频次的交易对算法响应速度也提出了更高要求。

三是市场复杂度显著增加。未来碳交易与电力市场深度耦合，调频市场、备用市场、容量市场等多时间尺度协调等问题，使得传统优化方法难以应对，电力市场出清问题复杂度与传统模式相比急剧增加，对算力和模型优化提出极高要求。

四是数据类型持续扩维。2025年，全球数据总量预计突破175ZB（泽字节），而在这些数据中，结构化数据仅占到全部数据量的20%。同样，随着电力市场复杂度的提升，传统结构化数据已无法满足交易决策需求，气象数据、碳价信号、用户行为等非结构化数据的引入正在深刻改变电力交易算法的设计范式。

在应对这些挑战的过程中，人工智能算法展现出独特优势，已在多个关键环节实现突破性应用，边缘智能技术快速发展适应实时电力市场需求，区块链与AI的结合为绿电溯源提供了创新解决方案，新一代多智能体深度强化学习框架将物理约束嵌入模型架构，其强大的自适应学习能力可实时优化交易策略，既能保持数据驱动的灵活性，又能确保电网运行的安全稳定。

人工智能应用下的电力交易风险

人工智能虽然能够有效协调物理约束和市场目标，但其决策逻辑的复杂增强了交易的高度复杂性和不可控性，这种天然的“黑箱”特性直接导致交易信息的不对称和不透明，对监督体系、风险防控、合规管理、市场治理等提出了更高的要求。如何更好地提升人工智能应用的交易准确性、运行公平性、过程公开性和结果可解释性应成为关注重点。

一是从监督环境看，人工智能交易算法的数据驱动过程客观上隐藏了算法自身潜在的缺陷和博弈过程，市场主体通过AI自主演化的算法共谋在技术上也存在着客观隐蔽性和难以证明性，受限于稍显滞后的规制算法的内容和手段，监督部门难以及时针对此类问题发现纠偏。可以说，监督信任危机的核心在于交易机构和交易主体在数据和算法上的非对称优势，导致监督机构极易失去对关键数据和关键算法的监督权和控制权。

二是从市场主体侧看，随着市场开放程度不断加深，电力市场交易主体多元化与多层次的发展趋势日益显著，促使电力交易必须具备更强的功能性和适应性。此外，算法趋同性与市场波动率存在显著正相关性，市场主体采用相似的算法策略可能导致AI对同一市场波动做出同步反应，形成不自觉的“默契串通”策略，从而加剧市场动荡，甚至可能限制市场的自然调节能力。

三是从市场运营侧看，技术运营层面，模型局限性可能引发市场运行事故。早在2022年9月，摩根大通宣布关闭运行三年的外汇AI交易系统。公开信息显示，该系统在实战中的错误率曾飙升至53%，最终导致约1.9亿美元亏损。摩根大通在关闭外汇AI交易系统后，转而通过加强人类交易员与AI系统的协同决策的方式来提升交易质量。市场公平性方面，模型选择可能导致交易出清结果和价格差异明显，从而影响市场竞争格局。现代电力市场常使用的强化学习等智能算法，在多目标场景下对市场清算做出智能化决策，若算法在训练阶段优先关注特定类型电源利益，则会导致特定主体持续获得更多交易机会或更高报价，极端情况下就可能引发连锁反应式的电力市场失灵。

电力交易智能算法风险实例分析

为进一步解释模型选择可能导致交易出清结果和价格差异明显，从而影响市场竞争格局的潜在风险，本节实证讨论了电力现货出清模型算法中机组开停机约束条件的不同建模方法对交易出清结果的影响，对比分析了传统的出清模型与考虑机组动态特性的优化模型的模拟结果差异，在相同的出清规则约束下，揭示不同算法建模方式如何显著改变机组启停决策，并最终影响市场主体收益的分配格局。

现行电力交易规则虽然明确了各类火电机组的开停机状态技术要求，但对开停机过程的建模方法尚未形成统一规范。传统机组组合模型通常忽略机组的最小启停运行时间、爬坡等动态约束，在机组开机并网到最小技术出力或从最小技术出力到停机的过渡期间，交易机构通常按照预设的典型开停机曲线安排机组功率变化，并作为市场的价格接收者，不参与优化和市场定价过程。相比之下，将机组启停过程的动态特性直接纳入优化，可完整描述机组的实际运行特性，也更符合机组真实的工作场景。

对比分析结果可以看出，当在电力市场出清算法中考虑了机组启停过程的出力约束时，火电机组运行时长相较于传统模型有所增加，其中，机组总出力增加197兆瓦时，机组利用小时数增加4小时（见图1）。优化后的机组功率变化更为平缓，这可以有效遏制电厂功率剧烈波动的情况（见图2）。此外，算法优化后启停频次由传统模型的7次下降为5次，火电机组启动成本减少了12.5万元，相对减少40%，这有助于提升能源综合利用效率和机组运行收益（见图3）。以上分析表明，将机组启停过程的动态特性直接纳入优化能够更有效地安排机组在更高效、更稳定的工况下运行，有助于提升机组自身的运行效率和稳定性，发挥各类机组在经济性和电网调度性能上的优势。

图1：优化前后出清机组组合对比

图2：优化前后机组功率出清结果对比

图3：优化前后开机频次对比

建议

随着人工智能在新能源出力预测、负荷预测和交易决策等环节的广泛应用，其在电力交易领域的影响日益显著。亟需加强人工智能算法在交易环节的监督治理，从提升透明度、提高效率、强化风险评估、完善追溯机制等方面协同推进，构建算法可控、市场可信、风险可防的智能交易管理机制，营造更加高效、有序的电力市场运营生态。

（一）健全权责分明的交易算法监管责任体系

市场监管机构应建立以交易穿透式监管为核心的技术体系，完善交易出清算法标准化评估机制，制定人工智能技术在电力交易中的安全性评价规范，健全出清机制的公平性监督规则，从制度层面规范交易行为，防范算法滥用。

交易机构要持续优化出清算法模型，加大更新迭代投入，重点防范长期性、规律性但破坏公平的算法行为。应积极推动可解释性强、稳健性高的人工智能算法研发，实现交易算法治理的自动化、标准化，保障市场运行的公开透明。

市场主体应在应用人工智能提升自身决策能力的同时，基于实践经验和真实需求，提出关于市场规则与交易机制优化的合理化建议，缓解交易算法信息不对称。

电力交易技术服务商则应在符合法规和交易规则的前提下，创新开发安全可控、适应场景的人工智能算法，推动交易算法技术走向合规应用与行业规范。

（二）构建多层次交易算法风险防控体系

建立涵盖算法备案、动态评估、可追溯管理的风险防控体系。交易机构需对出清逻辑、预测模型等核心算法进行备案，提交模型逻辑、数据来源、算法规则等关键资料，以便监管部门实时审查、动态干预。

加强电力交易数据治理。完善数据质量标准，推动区块链等技术用于报价、结果等核心交易数据的上链存证，提升透明度与数据安全。

建立算法异常处理机制。明确应急干预条件与处置流程，完善新型算法实景测试机制，实现算法在实战数据环境中的模拟测试与功能迭代。

加强第三方算法评估与质检。在传统网络安全检测基础上，重点强化对算法的公平性、鲁棒性、受操控风险的系统评估，防止算法趋同、风险传导和市场共振现象的发生。

（三）打造协同共治的电力交易应用生态

加强交易复合型人才队伍建设。推动电力交易从业人员系统掌握市场规则与出清算法核心逻辑，培养一批懂业务、通技术、能治理的高端复合人才队伍，提升全链条算法治理能力。

推动行业协作机制建设。鼓励电力企业、高校、科研机构、行业协会协同攻关，围绕算法透明、行为可控、风险防护、结果溯因等关键环节制定电力交易人工智能算法应用规范与行业标准。

强化技术创新引领。积极拥抱大模型、云计算等新技术，加大对交易算法评价体系建设、交易行为智能监测、算法风控模型、交易结果可追溯分析等方向的技术突破，推动形成协同共治、规范有序的智能化电力市场治理新格局。