在由上海有色网信息科技股份有限公司（SMM）主办的2026SMM（第五届）光伏&储能产业大会暨电力市场创新论坛-电力市场创新发展论坛上，朗新科技集团股份有限公司能源数智化交易市场总监 曹健阳围绕“AI与电力交易融合策略与风险管理”的话题展开分享。
市场背景：为什么需要AI与策略管理
全国电力现货市场全面落地
新能源快速发展驱动电力市场化交易迈入新阶段
电力现货市场在广东、山东、江苏、浙江等地全面落地。
市场化交易全面推进：交易机制持续完善；市场规模不断扩大；交易品种持续丰富；市场运行稳步提升。
电力市场进入“电能量运营时代”
从“计划发电”到“市场运营”，从“被动参与”到“主动创造价值
现货价格大幅波动的情况
当前受各种要素影响，现货价格波动非常大，导致当前的价格信号把握困难
现货价格波动加剧，传统经验难以应对，亟需AI预测与智能决策提升市场应对能力与收益稳定性
电价为什么大幅波动
价格波动≡供需変化 x 物理约東 x 报价结构 x 巿场行为
价格波动会沿着仓位、偏差、资产约束放大
AI预测：从单一曲线到概率判断
价格预测不是一个模型，而是三类问题
三类预测对象·三套决策逻辑·三组评价指标
机器学习与物理边界必须融合
统计学习给基线，物理模型守边界，大模型做解释和编排
预测模型不能平均投票，要按场景路由
先识别场景，再分配模型主责；让最适合的方法承担主要判断
多层架构：基准价格、物理修正、博弈残差
逐层构建·分层归因·反推验证
可用预测要交付曲线、区间和风险窗口
从“一个点值”升级为“可交易的预测产品”
置信区间与关键点位：交易不是看平均误差
点预测做基准·概率分位管仓位·风险阀值触发干预
注意！!阔值为材料方法示例，正式项目需按市场和节点回测确定
节点预测先找“电送不出去”的时刻
先识别阻塞，再形成节点价格;从“一个数”升级为场站风险工具
省间预测要同时判断价格、通道和竞争
价差决定方向·通道决定兑现·竞争决定成交
风险识别：给交易员一张风险地图
交易员需要一张能行动的风险地图
识别信号 →量化方法 → 交易动作
风险管理要从设阈值升级为探边界
列未知 一 探边界 → 立风险线 → 复盘沉淀
风险线应随数据质量、模型能力和新事件持续更新。
预测决定上限，风控决定能走多远
预测发现机会·边界验证真假·风控保障长期
预测决定上限，边界决定真假，风控决定能走多远
交易策略：预测如何转化为仓位与申报
不同交易场次，目标函数和风险并不相同
分场次定义目标·分场次配置策略·分场次设置风控
中长期策略:先定基本盘，再给现货留风险预算
真实可交付能力 →机制电量边界 → 签约基本盘 →现货风险预算
日前策略：价格预测必须转成96点可执行申报
预测输入 → 资产策略转换→ 约東裁剪-> 96点申报
日前不是预测终点；而是96点可执行申报的起点
日滚动策略：不能照搬股票量化逻辑
按资产、规则和物理约束分场景设计
日滚动不是看K线做价差套利，而是资产、规则与物理边界下的滚动决策
策略是把预测优势转换成受约束的仓位
感知 → 预测 → 推演 → 决策 → 执行 → 复盘
机器做高频计算，人守住授权与责任边界
交易分析数据工作流：从原始数据到受控执行
数据质量起点·场景模型路由·风险翻译·人工授权·全程留痕
仓位应随着不确定性逐层修正
信息逐层吸收·不确定性逐步收敛·仓位持续校准
回溯归因：记录、提炼、回测、迭代
从结果统计走向损失来源识别与规则沉淀
产品组合：交易员每天真正会使用的七类工具
围绕交易前、交易中、交易后，形成看、算、判、做、复盘的工作闭环
七类工具贯通交易前、中、后，让交易员每天真正用得起来
未来展望
展望：交易智能化将从预测准确走向组织智能
被放大的不是某个算法，而是组织感知风险、形成策略与快速学习的能力
从预测一个价格，升级为组织持续形成正确行动的能力：市场协同、组合优化、组织学习。
