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低投入,高回報(bào):AI電力交易的另一種可能

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在AI與電力市場日益深度融合的今天,第二屆‘保險(xiǎn)杯’AI電力交易大賽于2025年8月7日成功舉辦。這次比賽共吸引了來自全國各地的207家售電公司、高校及研究機(jī)構(gòu)團(tuán)隊(duì)。和第一屆比賽相比,這一屆比賽競爭更加激烈,其中不僅有深耕在電力交易一線的售電公司,還有不少專業(yè)從事電價(jià)預(yù)測的專業(yè)團(tuán)隊(duì)。我們團(tuán)隊(duì)在所有隊(duì)伍中最終排名37名,雖略有遺憾,但收獲豐富,也讓我們對所學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)知識和復(fù)雜的電力市場有了更深刻的認(rèn)識。

我們是一支由中國人民大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院劉陽副教授指導(dǎo)的學(xué)生隊(duì)伍,團(tuán)隊(duì)成員包括楊玉剛、潘熠、俞紫嫣和杜禎毅。中國人民大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院能源經(jīng)濟(jì)系在電力市場改革、能源政策分析和可再生能源發(fā)展等領(lǐng)域積累了豐富的研究成果,在全國的高校中獨(dú)樹一幟,深厚的培養(yǎng)對我們參加本次比賽發(fā)揮了重要的作用。

從賽后和部分團(tuán)隊(duì)交流發(fā)現(xiàn),相比于專業(yè)團(tuán)隊(duì),我們主要有三個(gè)特點(diǎn):一是沒有用需要很高算力的模型,就是常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型;二是沒有自己獨(dú)特的數(shù)據(jù),僅僅使用比賽方提供的數(shù)據(jù),部分團(tuán)隊(duì)有自己的天氣預(yù)測模型和數(shù)據(jù),適配性較高。三是沒有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),部分團(tuán)隊(duì)已將模型在山西電力市場上訓(xùn)練了很久。

從實(shí)際情況來看,我們最終戰(zhàn)績并不差,打敗了170家售電團(tuán)隊(duì)。如果再將時(shí)間拉長,我們的排名有可能還會進(jìn)一步上升。我們的結(jié)果表明,用低成本方法也能實(shí)現(xiàn)較好的預(yù)測,“傳統(tǒng)方法+基本原理”也能得到不錯(cuò)的結(jié)果。


旬交易,我們做了什么

這次比賽的核心是旬交易套利和現(xiàn)貨套利。相比起來,旬套利更為重要。

在旬交易之前,我們有的數(shù)據(jù)僅僅是比賽方提供的歷史交易數(shù)據(jù)和未來11天的氣象預(yù)測數(shù)據(jù),而且歷史旬競價(jià)格我們只有8期。要預(yù)測旬競價(jià)格幾乎不太可能,因此我們重點(diǎn)放在預(yù)測未來11天的現(xiàn)貨日前均價(jià),采用所學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(主要為LSTM和XGboost),綜合考慮氣象因素、月度、季度以及極端天氣等影響進(jìn)行預(yù)測。由于旬競價(jià)格樣本較少,我們采用預(yù)測和歷史數(shù)據(jù)對比兩種方式進(jìn)行研判。在綜合旬競價(jià)格的上限等因素,最終制定我們的策略。從結(jié)果來看,在18點(diǎn)以前,我們的套利策略與實(shí)際的價(jià)差方向幾乎完全一致,十分完美。但18點(diǎn)及以后的情況卻急轉(zhuǎn)直下,我們的模型預(yù)測盡管給我們了一定的參考,但在比賽期間山西電價(jià)在晚上用電高峰期多次突破1000/MWh,最高的時(shí)點(diǎn)甚至達(dá)到1400/MWh以上,我們認(rèn)為這段區(qū)間采取激進(jìn)策略風(fēng)險(xiǎn)很大,因此我們選擇中間策略,將這段時(shí)間的中長期倉位最終控制在90%。

我們發(fā)現(xiàn),在新能源午間大發(fā)的時(shí)段,山西旬競價(jià)格上限設(shè)置似乎略低,這的確有利于消納可再生能源,但也可能會導(dǎo)致這個(gè)時(shí)段中長期價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格的偏離,最終不利于充分發(fā)揮電力市場作用。


圖1 2025年7月下旬山西電力市場旬競價(jià)格、日前實(shí)際均價(jià)與日前預(yù)測均價(jià)


現(xiàn)貨交易,我們做了什么

現(xiàn)貨套利更具有挑戰(zhàn)性、也更困難。根據(jù)清鵬智能團(tuán)隊(duì)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù),現(xiàn)貨約有65%的隊(duì)伍選擇套利,35%的隊(duì)伍不做任何操作,但套利的隊(duì)伍中有近7成的隊(duì)伍都在虧損。

現(xiàn)貨交易中,數(shù)據(jù)的重要性進(jìn)一步凸顯,誰能準(zhǔn)確獲得最精確和適配的天氣數(shù)據(jù),誰就有最大的先機(jī)。我們基于比賽方歷史數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)等影響因素,構(gòu)建了模型進(jìn)行預(yù)測。對于現(xiàn)貨套利來說,預(yù)測價(jià)格本身的意義并不大,核心在于價(jià)差的方向。盡管在測試集的效果較好,但從實(shí)際的比賽結(jié)果來看,我們模型在現(xiàn)貨市場上的表現(xiàn)并不亮眼。盡管盈利的天數(shù)大于虧損的天數(shù),但總體還是處于較大虧損。一方面是由于我們數(shù)據(jù)的有限性,另一方面是因?yàn)槲覀兡P驼{(diào)整的不夠及時(shí),從實(shí)際經(jīng)驗(yàn)來看,針對波動(dòng)較大的現(xiàn)貨市場,XGBoost預(yù)測的效果會更好。


經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)

電力價(jià)格的預(yù)測和分析,不僅僅需要理論來支撐,更需要實(shí)踐去不斷修正理論。缺乏實(shí)際經(jīng)驗(yàn)極大地影響了我們策略的制定。這次比賽中,我們有幸觀察到一個(gè)隊(duì)伍,現(xiàn)貨市場11天報(bào)價(jià)采用完全一樣的策略,但盈利情況非常理想,只有1天出現(xiàn)了失誤,最后排名也較為靠前。反觀我們,盡管反復(fù)修正模型,但實(shí)際的預(yù)測效果依舊不樂觀。核心原因就是對于山西電力市場運(yùn)行的情況,缺乏充分和全面的了解。因此,經(jīng)驗(yàn)永遠(yuǎn)是最重要的老師。

現(xiàn)貨市場上的失誤,一方面有數(shù)據(jù)和模型的原因,但更核心的是我們最開始建模時(shí)并沒充分對電力交易考慮周全。我們建模初期核心就是追求96個(gè)點(diǎn)價(jià)差預(yù)測的準(zhǔn)確率,但由于市場是充滿變化和不確定性的,因此僅從套利的角度來說,很難將準(zhǔn)確性提高到一個(gè)很高的水平。這個(gè)時(shí)候,對關(guān)鍵的日期中關(guān)鍵的時(shí)點(diǎn)預(yù)測正確就更重要。我們選取我們預(yù)測比較好的兩個(gè)日期來做說明,7月25日與28日。在這兩天,我們分別盈利4632和46177元,在當(dāng)日的排名中較為亮眼。不難發(fā)現(xiàn),25號的套利空間較大,28日的最大盈利團(tuán)隊(duì)為25日的5倍以上。這個(gè)時(shí)候,如何能準(zhǔn)確將28日的晚間用電峰期價(jià)差預(yù)測正確就是最關(guān)鍵的。


圖2 山西省2025年7月25日與28日現(xiàn)貨價(jià)格


未來展望

理論上來說,電價(jià)的決定因素就是供需,高比例可再生能源背景下,電力系統(tǒng)受天氣的影響密切相關(guān)。短期來看,電價(jià)的波動(dòng)主要和氣象因素相關(guān)。因此,誰獲取了最準(zhǔn)確的氣象數(shù)據(jù),誰就在電力市場中占領(lǐng)了先機(jī)。比賽提供了歷史交易數(shù)據(jù)和氣象預(yù)測數(shù)據(jù),但據(jù)筆者所知,不少隊(duì)伍是具有自己的氣象預(yù)測模型和數(shù)據(jù)的。我們認(rèn)為,真正好的氣象數(shù)據(jù),應(yīng)該具備兩個(gè)品質(zhì),一是精確的預(yù)測,二是能和供需構(gòu)建起強(qiáng)關(guān)聯(lián)。第一個(gè)品質(zhì)很好理解,能夠正確預(yù)測實(shí)時(shí)的氣象情況,就能更準(zhǔn)確預(yù)測出日前和實(shí)時(shí)的價(jià)差方向,進(jìn)而獲利。第二個(gè)品質(zhì)則是指數(shù)據(jù)的適配度。目前用于電價(jià)的預(yù)測的方法基本上基于機(jī)器學(xué)習(xí)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),測試的時(shí)候表現(xiàn)都非常好,但一上“戰(zhàn)場”就不行。核心就在于數(shù)據(jù),同樣一個(gè)柵格的氣象數(shù)據(jù),用于供給和需求預(yù)測時(shí)的權(quán)重必然不同。因此,更適配、更精確的數(shù)據(jù)在未來將越來越成為關(guān)鍵。

本次比賽,對團(tuán)隊(duì)來說,可謂收獲滿滿。我們不僅僅感受了現(xiàn)實(shí)的電力市場,也讓我們深刻認(rèn)識了理論和實(shí)際之間的差距。紙上得來終覺淺,絕知此事要躬行。未來,我們將基于這次比賽的結(jié)果,進(jìn)一步細(xì)致深入地學(xué)習(xí)中國電力市場情況,進(jìn)一步去思考和研究如何將AI運(yùn)用到電力市場當(dāng)中。

(作者為中國人民大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士生)

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