2025年8月7日，英大售電共保體在廣州成功舉辦第二屆“保險杯”AI電力交易大賽。本次大賽吸引了來自全國各地的207家售電公司、高校及研究機構團隊踴躍參與，以山西電力交易規(guī)則和市場真實數(shù)據(jù)為實踐基礎，通過高仿真模擬交易環(huán)境，為參賽者提供了實戰(zhàn)演練平臺。本文節(jié)選自清鵬智能創(chuàng)始人兼CEO李中陽在現(xiàn)場的講話，原標題為《“算”馭風險 ·“智”贏未來——清鵬AI交易復盤與展望》。

大家好，清鵬智能是清華大學孵化的一個AI團隊，今年我們也成立了電力交易服務的主體，叫四川清鵬算電科技有限公司。

清鵬被大家認識是在首屆“保險杯”AI電力交易大賽，當時我們初出茅廬，運氣也比較好，成績還可以。

借著今天這個機會，站在參賽選手的角度，我來做一個第二屆比賽的復盤，不一定正確，大家切磋。

一

整體情況分析

先說整體情況。這次比賽分為旬競價交易和現(xiàn)貨交易。根據(jù)我們的測算，旬競價交易的市場策略空間在±15元/MWh，現(xiàn)貨市場策略空間約±2.5元/MWh，旬和現(xiàn)貨的市場空間占比近似 6:1。

結合我們在山西的實際情況看，比賽的這個旬中，現(xiàn)貨市場的空間是偏大的。

接下來我們看下參賽隊伍旬競價方向判斷的準確率。

可以看到，80%以上的隊伍旬競策略方向判斷準確率高于50%，80%以上的隊伍旬競策略方向判斷準確率低于64%。這句話很拗口，大概意思就是絕大多數(shù)隊伍的策略都戰(zhàn)勝了扔骰子，超過了60%，但是做得好的，準確率能超過64%的還比較少。

接下來，我們看看現(xiàn)貨的整體情況。

我們看到，只有約 20% 的參賽隊伍現(xiàn)貨收益是正的，有35%以上的隊伍選擇現(xiàn)貨不做策略，以規(guī)避風險。

二

我們的競賽策略

以上是參賽隊伍的整體情況分析，接下來我把清鵬的策略和結果跟大家做個匯報。

我們目前已經(jīng)在山西支持了一些發(fā)電企業(yè)在進行實盤交易，這里列了從6月份到7月份我們對旬度集中競價價格預測的結果，效果還不錯，其中右下角是比賽這個旬的結果。整體來說AI能做到較為精準地判斷集中競價的價格。

比較挑戰(zhàn)的是，在做旬交易時，我們需要對未來這個旬十幾天的現(xiàn)貨價格進行預測（在本次比賽中，需要在7月16日對7月21-31日的現(xiàn)貨價格進行預測）。在未來十幾天這個尺度，氣象的準確率已經(jīng)很低了。

我們可以看到清鵬模型整體準確率還不錯，接近80%，也可以看到一個周期性的變化，比如說在7月中旬，可以看出晚間會出現(xiàn)一個高價區(qū)間。模型觀測到這個現(xiàn)象后，通過不斷自學習，對下旬價格做了相應的調(diào)整。

從中可以看到，大模型具備不錯的自適應能力。

我們簡單統(tǒng)計了一下，全天 24 個時點的話，我們這次比賽在價差方向方面判斷錯了大概 6 個點，預測水平達到了前1.5%。

和前30名隊伍比較，清鵬大模型處在紅線這個水平?？梢钥闯觯行﹨①愱犖榉浅柡?，更多隊伍還有提升空間。

特別要強調(diào)的是，剛才復盤的只是價差方向，還不是交易策略。以下是我們的旬交易申報策略情況。

大家都在談算法交易去替代人，其實最難的不是申報方向的判斷，是最終策略的制定。就是當我知道這個大概率上可能是高或者低的時候，策略怎么來定？在AI交易中，我們起了一個名字叫“場景風險”，即智能體需要對這個時點可能發(fā)生的不同概率事件帶來的風險與收益做一個綜合判斷，這里為了方便理解我們給出了低中高三個數(shù)值，實際上背后是具體的概率。

回看比賽，針對晚間的高價時段，我們的價差方向判斷其實失誤了，但是我們判斷對的是，這是高風險時段。這個風險來自于哪里呢？首先來自氣象的不確定性，其次是市場主體的行為的不確定性，另外就是模型本身的誤差。

也就是說，做策略的時候，不僅要考慮方向，更需要考慮風險。

我們訓練了兩個AI智能體。一個是穩(wěn)健智能體，最終估算成本約313.27元/MWh，與Top 10隊伍水平相當。

穩(wěn)健智能體適合于實盤，考慮到是比賽，我們派出的是激進智能體，更追求絕對的收益，最終估算成本達到312.90元/MWh。

這是旬交易情況的復盤，接下來是我們的現(xiàn)貨交易情況，在這一旬AI智能體現(xiàn)貨價差方向判斷的準確率達到76%。

在整個11天的現(xiàn)貨交易中，我們兩次拿了第一，這是其中一天。

這一天我們采用了一個相對激進的策略，是因為我們預測到這一天早晚風電大發(fā)的概率較高，會有一個比較高的價差。其他有些天我們就采用一個相對穩(wěn)健的策略，風險比較大的時候，我們就不做或者少做。這也是我們最近參與實盤交易的一些思考，AI交易的價值并不是要追求收益的最大化，而是通過海量數(shù)據(jù)有效控制風險，保障持續(xù)穩(wěn)定盈利。

以上是清鵬整個策略的復盤，旬交易方向不錯，現(xiàn)貨最終排在第11名。按說，我們應該取得很不錯的總成績。

三

萬萬沒想到

然而，我們?nèi)f萬沒想到，最終排在了53名。

發(fā)生了什么？

事后復盤時，我們發(fā)現(xiàn)，問題源于參與比賽與實盤交易并行時間壓力下，算法工程師沒有仔細檢查本次競賽考核邊界導致智能體策略出現(xiàn)“烏龍指”。

光這一項，考核就賠了25萬。

這個事，我們自己的總結是八個字：敬市如師，畏道若淵。

一方面，我們要敬畏市場，認真學習市場規(guī)則；另一方面， AI烏龍指與交易員烏龍指存在不同的表現(xiàn)形式。交易員的風控偏重于避免操作風險、主觀判斷和道德風險等，而AI可以很好的控制上述風險但需要關注數(shù)據(jù)質(zhì)量、規(guī)則理解與實現(xiàn)、模型誤差等。

通過這次比賽，我們也看到AI智能體具備持續(xù)進化能力，我們的電力交易智能體從首屆戰(zhàn)勝 90% 的人類交易員已進化至水平接近人類前 3%，相信在AI見到更多的數(shù)據(jù)與市場場景后潛力巨大。

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