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中信建投证券研究 文|应瑛 张敏
我国电改逐步进入深水区，随着电力现货市场的全面铺开与交易规则的日益复杂，利用AI赋能电力交易“降成本、提收益、控风险”，已然成为各类市场经营主体发展的核心命题。其中，海量高价值数据的挖掘与应用，正是构筑这一核心竞争壁垒的关键。纵观美欧澳等成熟市场经验，无论是应对节点电价博弈还是高比例新能源并网带来的电价波动，AI已从辅助工具进化为生存刚需。在国家政策落地实施进展顺利、现货市场稳步推进的前提条件下，我们认为电价波动性增强将快速打开电力市场化主体对AI交易产品及服务的需求空间。在中性估值场景下，假设AI渗透率达到75%，2030年AI赋能电力交易市场增量空间将达到295.2亿元。
乘电改东风，AI重塑电力交易新蓝海。我国电力体制改革逐步进入深水区，国家层面正加速构建全国统一电力市场体系，持续强化现货市场发现实时价格、精准反映供需的核心作用，并明确到2027年前推动现货市场基本实现正式运行。2025年，全社会用电量已接近10万亿千瓦时，其中市场化交易电量占比突破三分之二。随着电力现货市场的全面铺开与交易规则的日益复杂，利用AI赋能电力交易“降成本、提收益、控风险”，已然成为各类市场经营主体发展的核心命题。其中，海量高价值数据的挖掘与应用，正是构筑这一核心竞争壁垒的关键。
看全球镜鉴，海外先发市场的探索与实践。美国依托实时出清机制与节点电价体系，驱动AI聚焦高频预测与精细化节点套利，使其成为算法博弈的“极致战场”；欧洲凭借跨国市场耦合与多样化产品体系，引领AI在虚拟电厂聚合及大模型系统级应用，解决跨国协同的“复杂约束”；澳大利亚作为高比例风光储的极限压力场，其价格的极度波动迫使AI从提效工具转为“生存刚需”，主导着高频交易的军备竞赛。
观行业标杆，全球电力交易龙头的模式与进展。Octopus Energy、Fluence Energy、Second Foundation等全球电力交易先驱，依托深厚的行业底蕴与尖端 AI 算法，并结合分布式资源聚合与储能系统的智能调度等多元途径，通过高效捕捉电力市场的实时波动溢价，成功将其转化为确定性强、可规模化的超额收益。
市场空间测算：在国家政策落地实施进展顺利、现货市场稳步推进的前提条件下，我们认为电价波动性增强将快速打开电力市场化主体对AI交易产品及服务的需求空间。在中性估值场景下，假设AI渗透率达到75%，2030年AI赋能电力交易市场增量空间将达到295.2亿元。
一、乘电改东风，AI重塑电力交易新蓝海
1． 电改进入深水区，现货市场序幕全面拉开
我国电力体制改革“管住中间、放开两头”走深入实，新型电力系统建设加速，电力交易市场化逐步推进。电力资源是我国重要的战略资源，电力行业是国民经济发展中最重要的基础能源产业之一。深化电力体制改革是一项紧迫的任务，事关我国能源安全和经济社会发展全局。自改革开放以来，电力行业发展历经多轮改革，逐步从国家主导的垂直一体化体制向市场化转变。
1）第一阶段（1978-1996）：集资办电。国家独立办电计划管理体制难以满足发展需求，集资办电拉开我国电改序幕。1978年，我国发电装机缺口达1000万千瓦，发电量缺口达400亿千瓦时。传统的电力体制（国家独资办电计划管理体制）难以满足发展需求。1985年5月，国务院颁布《关于鼓励集资办电和实行多种电价的暂行规定》，明确集资办电、“还本付息”原则核定电价水平、实行省为经营实体、放松对电力工业的准入监管和价格监管等措施，以激活电力市场活力。各种电力公司、电厂快速发展并各自经营，进入野蛮发展阶段，导致国家难以进行统一调度。
2）第二阶段（1997-2001）：政企分开。电力产能过剩、央地矛盾凸显，取消电力工业部并组建国家电力公司。早在1987年，国务院在全国电力体制改革座谈会上提出“政企分开、省为实体、联合电网、统一调度、集资办电”的二十字方针和“因地因网制宜”的电力改革与发展方针。1993年，在顶层，能源部撤销，成立电力工业部、组建华北、东北、华东、华中、西北五大电力集团；在底层，允许高耗能企业建自备电厂，自发自用。1995年，由于电力产能过剩，央地矛盾凸显。直到1997年，国家实质性推动电力改革进入“政企分开”的新阶段，国家成立了国家电力公司，并在次年取消电力工业部。国家电力公司通过对其下属企业收钱、收权、收资产，形成了拥有全国60%以上发电装机，全国80%以上电网的超级垄断性集团公司，集“发-输-变-配-供-设计-建设”于一身。
3）第三阶段（2002-2014）：厂网分开。国家电力公司垄断时代结束，电力系统“2+5+6+2+4”新格局逐步形成。国家电力公司一家独大，缺少竞争、垄断行业，违反市场经济的规律，引发不满。此外，电力产能过剩造成资源浪费，导火索是“二滩弃水事件”。2002年，国务院出台电改5号文《关于印发〈电力体制改革方案〉的通知》，实施“厂网分开、竞价上网”，力图构建“政府监管下的政企分开、公平竞争、开放有序、健康发展的电力市场体系”，并逐步形成了电力系统“2+5+6+2+4”全新格局。
4）第四阶段（2015-至今）：管住中间、放开两头。电力市场化程度不断提升，以新能源为主体的新型电力系统建设加速，虚拟电厂、智慧储能、微电网等新业态不断涌现。2015年3月，国务院出台电改9号文《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》。该文件明确了“三放开一独立三强化”的路径：“三放开”：一是按照“管住中间、放开两头”的体制架构，有序放开输配以外的竞争性环节电价；二是有序向社会资本放开配售电业务；三是有序放开公益性和调节性以外的发用电计划。“一独立”：推进交易机构相对独立，规范运行。“三强化”：继续深化对区域电网建设和适合我国国情的输配体制研究，进一步强化政府监管；进一步强化电力统筹规划；进一步强化电力安全高效运行和可靠供应。
总体来看，国家加码推进全国统一电力市场体系建设，持续强化现货市场发现实时价格、准确反映供需的重要作用。2021年，中央财经委员会第九次会议上，提出要构建清洁低碳安全高效的能源体系，实施可再生能源替代行动，深化电力体制改革，构建以新能源为主体的新型电力系统。2022年，国家发改委、国家能源局正式发布《关于加快建设全国统一电力市场体系的指导意见》，明确提出2025年，全国统一电力市场体系初步建成；2030年，全国统一电力市场体系基本建成。2024年，国家发改委出台《电力市场运行基本规则》，调整了市场范围、市场成员、运营机构等表述，完善了电能量、辅助服务交易等定义和交易方式。2025年136号文的落地，标志着我国新能源发电正式告别“保量保价”的避风港，全面迈入“全电量入市”的竞价时代。2026年2月，国务院印发《关于完善全国统一电力市场体系的实施意见》，推动现货市场在2027年前基本实现正式运行；到2030年，基本建成全国统一电力市场体系，各类型电源和除保障性用户外的电力用户全部直接参与电力市场，市场化交易电量占全社会用电的70%左右。到2035年，全面建成全国统一的电力市场体系，市场功能进一步成熟完善，市场化交易电量占比稳中有升。
2025年底风电光伏累计总装机规模达到18.4亿千瓦，新能源装机比重达到47%。“十四五”以来，我国风电、光伏发展速度和力度前所未有，新增装机屡上新台阶，年均增长2.6亿千瓦。截至2025年底，总装机达到18.4亿千瓦，占全部电源装机比重达47%，已历史性超过火电，跃居系统第一大电源。可再生能源发电总装机突破23亿千瓦，装机占比从2020年的四成提升到2025年的六成，“十四五”规划各项目标圆满完成。2025年，全国可再生能源发电量合计约4万亿千瓦时，占全部发电量的38.3%，全社会每10度电中近4度是绿电；风光发电量2.3万亿千瓦时，超过同期第一产业和第三产业用电量之和，占比达到22%，五年来累计提升12个百分点以上。电力消费“含绿量”持续提升，有力支撑我国非化石能源消费比重达到21.5%左右，为2030年前碳达峰和2035年自主贡献目标实现奠定了坚实基础。
四大目标齐推进，2035年新能源装机规模力争达到36亿千瓦。“十五五”期间，在充分发挥电网消纳能力的同时，积极拓展非电利用途径，实现扩量提质、可靠替代，力争实现四大目标。（1）装机目标，衔接2035年全国风电和太阳能发电总装机力争达到36亿千瓦的自主贡献目标，“十五五”新能源装机比重将超过50%，成为电力装机主体。（2）电量目标，全力扩大可再生能源供给，推动新增清洁能源发电量逐步覆盖全社会新增用电需求，到2030年新能源发电量占比达到30%左右。（3）非电利用目标，推动可再生能源制氢氨醇、可再生能源供热制冷、生物天然气等非电利用规模跃升。（4）可靠替代目标，增强可再生能源可靠替代能力，提升风电光伏置信出力水平，指导各地因地制宜分类施策，科学合理提高新能源参与电力平衡的容量比例。
2． 制度基石已然奠定，市场化交易体系向纵深演进
从交易类型来看，交易品种日趋丰富，电能量交易、辅助服务交易以及容量交易构建起多维电力交易体系。基于当前电力中长期市场交易普遍开展、电力辅助服务市场全覆盖、电力现货市场建设加快推进的现状，《规则》进一步完善电力市场交易类型，主要包括电能量交易、电力辅助服务交易以及容量交易等。其中：
1）电能量交易，按照交易周期分为电力中长期交易和电力现货交易。电力中长期交易，是指对未来某一时期内交割电力产品或服务的交易，包含数年、年、月、周、多日等不同时间维度的交易。电力现货交易，是指通过现货交易平台在日前及更短时间内集中开展的次日、日内至实时调度之前电力交易活动的总称。
2）电力辅助服务交易，其是指由经营主体通过市场化方式提供调频、备用和调峰等有偿电力辅助服务。电力辅助服务分为基本电力辅助服务和有偿电力辅助服务。其中，基本电力辅助服务是经营主体应当无偿提供的电力辅助服务。有偿电力辅助服务是经营主体在基本电力辅助服务之外提供的其他电力辅助服务。
3）电容量交易，其标的是指在未来一定时期内，由发电机组、储能等提供的能够可靠支撑最大负荷的出力能力。根据新型电力系统建设需要，逐步推动建立市场化的容量成本回收机制，探索通过容量补偿、容量市场等方式，引导经营主体合理投资，保障电力系统长期容量充裕。
从市场主体来看，主体阵营日益壮大，储能企业、虚拟电厂、负荷聚合商等成为新型经营主体。根据《规则》，电力市场成员包括经营主体、电力市场运营机构和提供输配电服务的电网企业等。
1）经营主体，包括参与电力市场交易的发电企业、售电企业、电力用户和新型经营主体（含储能企业、虚拟电厂、负荷聚合商等），根据交易结果使用输配电服务；
2）电力市场运营机构，包括电力交易机构、电力调度机构，其需要按职责负责电力市场交易、电力调度和交易结果执行，以及配套的准入注册、计量结算、信息披露等，维护电力系统的安全稳定运行。此外，经营主体应当按照有关规定履行交易结果，根据交易结果使用输配电网。
3）电网企业，应当公平开放输电网、配电网，为经营主体提供安全、优质、经济的输配电服务，根据结算依据向经营主体结算相关费用，并严格执行国家规定的输配电价。
从报价机制来看，中长期市场是以双边协商为主、集中竞价为辅，现货市场是以单边集中竞价为主、逐步向双边竞价过渡，其中，现货市场的两种竞价机制原理如下：
1）双边集中竞价。在双边集中竞价模式下，发电侧与用户侧会同时参与报价。发电企业根据自身成本从低到高申报电量与价格，形成阶梯式供给曲线；用电用户则根据用电意愿从高到低申报需求与价格，形成阶梯式需求曲线。市场运营机构会将供需两侧的报价分别排序，找到供给与需求曲线的交点，该交点对应的价格即为市场出清价，对应的电量即为出清电量。所有在交点左侧的发电侧与用户侧均会中标，且所有中标主体统一按照出清价进行结算，实现供需双向的价格博弈与电量匹配。
2）单边集中竞价。单边集中竞价仅由发电侧参与报价，需求侧则以固定的负荷需求（如电网预测的用电量）参与市场，不进行主动报价。发电企业仍按成本从低到高申报电量与价格，形成供给曲线；市场运营机构会从报价最低的机组开始依次调用，直到满足既定的负荷需求。最后一套被调用的机组的报价，即为市场的统一结算，所有中标的发电机组均按此价格结算，未中标的机组则因报价高于结算价而无法参与本次交易。
从市场规模和交易结构来看，全社会用电量接近10万亿千瓦时，市场化交易占比接近七成，中长期交易仍是主流。根据本末电碳数据，2025年全社会用电量接近10万亿千瓦时，其中，市场化交易占全社会用电量比重约67.4%。2025年，国家电网经营区域社会用电量为8.1万亿千瓦时，同比增长4.9%。从结构来看，中长期交易仍为主流模式。根据北京电力交易中心《2025年电力市场报告》，省间中长期交易发挥电力保供“压舱石”作用，年度市场签约规模达1.3万亿千瓦时，约占全年省间交易规模的80%左右，筑牢电力保供基本盘。
3． 电力交易迈入新阶段，数据筑基、AI破局
面对电力现货市场的全面铺开与交易规则的日益复杂，引入AI构建智能化交易引擎已不再是单纯的效率优化，而是决定新型经营主体发展的核心命题。
（1）必然性：现货市场高频交易突破人力处理极限，AI驱动势在必行。随着电价信号从“按月/日”的低频静态，跃升为“每15分钟”“每5分钟”的高频剧烈震荡，影响市场出清的因子（微地形气象、新能源出力波动、复杂电网约束等）呈指数级爆发。在这个多维度的时空博弈场中，人类交易员的传统经验与表格工具已彻底触碰能力天花板。唯有依托AI的深度预测网络，方能实现对海量时序数据的精准解析与系统性应对。
（2）紧迫性：传统市场红利加速消退，容错空间急剧压缩。当前中国电力市场正处于机制快速演进的转轨期，利用信息差与算力差获取超额收益的时间窗口依然敞开。然而，面对日益严苛的偏差考核与频发的极端负电价风险，市场的容错率正在急剧下降。早一步部署AI交易系统，便能抢占策略高地与优质数据资产；动作迟缓者，必将在剧烈的价格波动中被迅速挤压利润空间，甚至面临被无情出清的生存危机。
（3）颠覆性：从依赖传统经验，全面转向数据驱动的盈利与风控模式。AI的入局绝非简单的工具替代，而是一场从“主观经验博弈”向“数据智算驱动”的升维打击。它不仅能够穿透复杂的供需错配，精准发掘隐藏的套利空间（捕捉Alpha）；更能在极端行情来临时，实现毫秒级的自动策略对冲与风险熔断。这种底层交易逻辑的重构，将彻底颠覆传统电力资产的运营模式与商业形态。
AI赋能电力交易主要体现在“降成本、提收益、控风险”。依托系统性、体系性的海量数据，通过对供需两侧预测，精准预测电价，最大化地发现和利用交易机会，实现降低用电成本，或提升发电收益，抑或在电力交易中获得套利机会，并最大程度管控交易风险。AI赋能电力交易的效能主要体现在数据融合分析、市场预测分析、交易策略制定、交易执行与复盘、风险预警与管控，以及交易复盘与优化等环节。
（1）在数据融合分析环节，通过对多源数据融合分析，挖掘潜在规律、趋势与关联关系。1）多源数据融合，自动整合历史交易数据、气象数据、电网运行数据、政策法规等多源异构信息，清洗、标准化处理后形成统一数据视图，为决策提供全面支撑。2）数据洞察挖掘，通过机器学习算法分析数据中的潜在规律、趋势和关联关系，识别市场异常波动、供需变化信号，交易员快速把握市场动态。
（2）在市场预测分析环节，依托数据分析与挖掘，实现功率、负荷以及电价预测。1）功率预测。针对风电、光伏等新能源发电特性，预测其出力曲线，解决新能源间歇性、波动性带来的交易不确定性问题。2）负荷预测：结合气象条件、用户用电习惯、经济活动等因素，精准预测电力负荷需求。3）电价预测：利用时序分析模型、深度学习算法预测未来电价走势，包括日前电价、实时电价等，为报价策略提供关键参考，降低价格风险。
（3）在交易策略制定环节，智能生成报价策略以及套利策略，赋能多市场系统交易。1）报价策略制定。基于预测结果和市场规则，生成不同风险偏好的报价策略，自动调整报价价格、电量和时间，最大化收益和满足特定目标。2）套利策略设计。利用跨市场、跨时段的价格差异，通过AI算法挖掘套利机会，实现资源优化配置和收益提升。3）多市场系统交易策略。协调现货市场、中长期市场、辅助服务市场、绿电交易等多市场业务，制定综合交易策略，平衡不同市场风险与收益。
（4）在交易执行与复盘环节，实现自动化申报、实时监控与调整，以及合规性检查等。1）自动化申报。对接交易系统，根据预设交易策略自动完成交易申报、订单提交等操作，提高交易效率，减少人为失误。2）实时监控与调整。跟踪交易执行情况，实时对比预测与实时结果，动态调整交易策略，确保交易目标达成。3）合规性检查。自动核查交易行为是否符合市场规则、监管要求，避免违规操作风险。
（5）在风险预警与管控环节，实现实时市场风险预警、全面信用风险评估以及极端事件应对等。1）市场风险预警。实时监测市场价格波动、成交量变化、输电阻塞等风险信号，通过异常检测算法及时发出预警，提示交易员采取应对措施。2）信用风险评估。分析交易对手的财务状况、历史交易记录、履约能力等，评估信用风险，合理设置交易限额和保证金要求。3）极端事件应对。模拟极端天气、政策调整、设备故障等极端场景对交易的影响，制定应急预案，降低损失。
（6）在交易复盘与优化环节，通过绩效评估，实现策略以及模型的持续迭代等。1）绩效评估，分析交易收益、成本、风险指标，评估交易策略的有效性，总结经验教训。2）模型迭代，根据复盘结果反馈至预测和决策模型，优化算法参数，提升模型精度和适应性，持续改进交易能力。在此基础上优化交易策略和模型，为后续交易提供参考。
其中，高价值且海量数据是AI赋能电力交易的关键。电力交易是一项以数据为基础开展的业务，在不考虑竞价空间、报价机制、交易情绪等影响前提下，价格主要由供需关系决定，其核心在于对当地市场能源结构的理解以及多源气象数据的掌握，本质上是对海量数据及其复杂关系的理解与挖掘。海量数据包含了出力预测、运行信息、结算信息、约束信息等十余类动态数据，其复杂性体现在各省电力交易的政策和规则、能源结构、电力供需等情况千差万别，当各省各类能源、交易品种和交易时段在不同的市场机制、电力系统约束下，相关机组约束之下相互作用，精准交易的难度不断攀升。
二、看全球镜鉴，海外先发市场的探路与实践
全球各经济体的电力市场历经深刻变革，从发电-输电-配电-售电一体化垄断模式向各环节市场化竞争转型。同时，能源结构也正从以煤电为主的集中式发电，向广泛接入新能源的多来源、分布式体系演进。在此过程中，系统的预测精度与规划能力持续提升，以应对日益复杂的供需平衡与清洁转型挑战。
1．美国：垄断与市场化区域性共存，科技龙头助力AI电力交易引领全球
从垂直一体化垄断到RTO/ISO区域市场，再到容量市场机制的成熟。美国的电力市场改革是全球集中式市场模式的鼻祖，从地方性私营竞争，到州级垂直一体化垄断，最终形成联邦主导的跨州RTO/ISO区域市场（区域输电组织+独立系统运营商）体系。
（1）垂直一体化垄断阶段（1920s–1978年）：电力系统运行以保持供电可靠性为首要目标，发电、输电、配电和零售由同一公用事业公司统一经营，是传统的自然垄断模式。
（2）发电侧竞争引入阶段（1978–1992年）：1978年《公用事业监管政策法案》首次在制度层面打破发电侧垄断结构。独立发电商由此兴起，发电环节逐步从垂直一体化体系中分离出来，但在这一阶段尚未形成完整的市场体系。
（3）批发市场化改革阶段（1992–1999年）：1992年《能源政策法案》授权输电网络向第三方开放；FERC的多条法令要求输电系统向所有市场参与者公平开放，推动ISO/RTO的建立。输电网络逐渐转变为市场公共基础设施，市场结构从企业垄断型走向竞争型。
（4）现货电力市场成熟阶段（1999–2009年）：多区域陆续建立日前市场与实时市场，并全面采用节点边际电价机制。此后，电力价格成为电力资源空间性与时间性的表达。
（5）新能源与分布式接入阶段（2009–至今）：可再生能源种类多样化接入，电源形式多元化。2020年FERC第2222号命令允许分布式能源聚合体进入市场交易，市场主体范围显著扩大。电力系统逐步从以大型集中式电源为主导，演变为多主体参与、灵活资源并存的结构。电力市场由传统规模扩张逻辑转向灵活性与低碳转型逻辑主导的发展阶段。
在此框架下，美国形成了以PJM、ERCOT、CAISO为代表的七大区域市场，调度与交易合一成为其主要特征。美国七大RTO/ISO区域市场覆盖全美约三分之二的用电量，均采用调度与交易合一的集中式市场，以日前+实时市场为核心，叠加辅助服务、容量/可靠性机制，形成了全球最成熟的电力批发交易体系，是全球最复杂的电力交易市场，并呈现多市场并行特点：
（1）RTO/ISO区域特征。美国七大区域拥有统一调度、成熟的日前/实时市场，并普遍具备容量可靠性机制。
（2）垄断型非市场州。美国南部与部分西部仍由传统公用事业公司成本监管，无统一电力交易市场，电价需要政府或者监管机构核定，近年来正逐步开放储能和分布式能源参与入市。
（3）交易品种丰富。美国是全球电力交易品种最多样的市场之一，灵活性资源的价格信号非常强烈，储能与虚拟电厂能通过“多重价值链”获取收益，如能量市场、辅助服务市场、容量市场、阻塞权、需求响应、储能专属市场、碳市场等。
AI驱动的需求爆炸，导致电力供给瓶颈显著。当前，美国电力市场正经历由AI数据中心驱动的史无前例的需求冲击，美国用电需求结束了多年的平稳期，预计2023—2030年CAGR达2.6%，其中约1.2个百分点由数据中心贡献。据预测，美国数据中心用电量已从2018年的76TWh飙升至2023年的176TWh，预计到2028年将达325-580TWh，占总用电量比重从4.4%升至11%。PJM系统峰值需求预计在2030年前激增17%，导致其供需预测从宽松直接上升为风险最高等级。面对激增的需求，电网承载力和发电容量捉襟见肘。大摩再次上调数据中心电力需求预测，基于英伟达销售量的最新增长预期，2025—28年美国数据中心累计电力缺口将达到47吉瓦（GW），高于此前预测的44吉瓦，这相当于9个迈阿密地区或15个费城地区的用电总量。在扣除各类“快速供电”解决方案后，美国数据中心仍将面临10%—20%的电力短缺，约相当于6-16吉瓦的缺口，这一缺口将在2027年最为严峻。导致了煤电退役被显著推迟以及容量价格暴涨。比如，PJM2025/26年度容量拍卖清算价飙升至269.92美元/MW·日，较前一年度上涨近9倍，部分受限区域价格触及上限。为遏制因数据中心激增而飙升的居民电价，特朗普政府在2026年1月宣布紧急干预PJM市场，强制亚马逊、谷歌等科技巨头为新建电厂签订15年期电力长约并为之付费，无论是否实际使用。此举旨在将新电厂成本从普通家庭转移至科技公司，被市场视为政府首次直接介入区域电力市场定价机制的重大事件。
立足科技优势，AI赋能电力交易聚焦高频预测、节点套利到各类策略优化。美国电力市场作为全球节点电价机制最密集、最精细的市场，结合价格波动剧烈、5分钟出清频率高等特点，成为全球AI电力交易应用最成熟的区域之一，主要特征体现在高频预测、节点套利等。
（1）高频交易与节点套利，以及策略优化成为主要路径。AI已从辅助工具演变为核心交易员。在ERCOT这种能量单一市场，AI模型被广泛用于高频出清价预测，帮助储能和灵活资源捕捉稀缺电价带来的5分钟级价差收益。在PJM，AI则用于节点拥塞评估，通过分析数千个节点的历史LMP数据，优化发电和储能资产的物理位置，或在金融输电权（FTR）市场中套利。在容量价格剧烈波动的背景下，发电商开始利用AI模拟供需、燃料成本及竞争对手的退役策略，以优化在PJM容量拍卖（RPM）中的报价策略，最大化容量收益。
（2）科技龙头企业对该领域的前沿布局与深度参与。凭借在生成式人工智能等领域的全球领先优势，美国正将此类技术能力向电力行业输出，形成与其他地区以电力企业或垂直型初创企业为主导的发展路径的显著差异。在此背景下，以Google为代表的科技巨头主动将AI能力融入电力市场，与能源资产方建立深度合作，探索“AI+电力”的系统性可能，逐步实现“1+1>2”的协同效应。
2． 欧洲：市场化与区域一体化纵深发展，人工智能赋能虚拟电厂大有可为
欧洲是全球唯一实现跨国电力市场深度耦合的地区，其演进路径是从国家计划体制，到区域市场，最终建成统一跨国市场的完整样本。
（1）垂直一体化垄断阶段（19世纪末–1996年）。早期，各国的电力市场都遵循自然垄断结构。二战后，为保障能源安全与经济重建，电力行业全面进入国家主导的发电、输电、配电与售电一体化运营，以供电安全为核心目标的垄断阶段。
（2）市场化改革起步阶段（1996–2003年）。1996年，欧盟通过《第一电力行业指令》（96/92/EC），要求发电与售电分离，确保电网公平开放，奠定了欧洲电力市场自由化基础。
（3）深入市场化和区域一体化阶段（2003–2019年）：2003年《第二电力市场化指令》（2003/54/EC）和2009年《第三电力市场化指令》（2009/72/EC）进一步深化电力市场自由化并促进跨国联网，促进欧洲统一电力市场建设，加强成员国合作。2014年，欧洲首次实现4家电力交易所与13家输电系统运营商进行日前市场联合交易，范围覆盖中西欧和北欧的总计15国，标志着欧洲日前电力市场基本建成。
（4）能源转型与重构阶段（2019年-至今）：2019年，欧盟可再生能源发电量占电力消费总量的比例已由2015年的20%升至34%左右。随着可再生能源大规模应用，电网的稳定性与供电可靠性面临显著挑战，欧盟电力系统正承受着巨大的转型压力。2022年以来，欧洲电力市场经历了前所未有的剧烈价格波动，这一局面直接推动了市场深层次的改革进程。在此背景下，欧盟各国纷纷着手调整现行市场机制，以更好地适应高比例间歇性可再生能源接入所带来的结构性变化等问题。目前，欧洲电力市场正通过一系列政策推动能源转型，核心目标是降低能源成本、保障供应安全、实现气候中和。
欧洲电力市场发展成熟，依托统一政策实现跨国耦合，构建起市场化全覆盖的一体化交易体系。市场新能源转型成效显著，存在电网瓶颈与电价波动问题，期货市场完善，聚焦提升系统灵活性与电力可负担性。
（1）跨国强耦合，市场化成熟。基于欧洲超国家层面的统一顶层政策、强制法规、统一技术标准与集中监管，以及完善的跨国电网基础，其电力市场全球最强的跨国强耦合，覆盖36个国家，由40家输电系统运营商（TSO）统筹高压输电与跨境平衡，配套30余家电力交易所（含EPEXSPOT、NordPool等核心平台）提供全时序交易服务，在电力交易、价格、调度以及平衡方面实现全域协同。市场设三类核心运营机构：TSO负责跨国电网调度与平衡、DSO承担中低压配电、NEMO（提名市场运营商）统一组织跨境竞价出清，通过全链路耦合实现跨国电量自由流动、价格同步联动，构建全球一体化程度最高的跨国电力市场。当前，欧洲电力交易市场化程度极高，批发市场与零售均实现100%的市场化，其中，以中长期交易为主导，现货交易约占10%左右。
（2）新能源高渗透，电价波动剧烈。2024年，欧盟可再生能源在电力消费中的占比已达47%，其中太阳能发电在2025年6月首次成为欧盟最大的电力来源。风电和太阳能发电量在2022年首次超越天然气发电量。其中，奥地利、瑞典等可再生资源占比超过80%。尽管发电侧转型迅速，但电网投资严重滞后，欧洲超过30%的低压配电网已服役超过40年，电网基础设施成为新瓶颈。欧洲电价波动剧烈，常规区间约为20~300欧元/MWh，2024年全年欧洲电力市场负电价时长创历史新高，各国负电价小时占比为3%—9%，主要系高比例风光、市场化定价以及系统灵活性不足导致。
（3）电力期货市场成熟完善。2024年，该市场衍生品交易量占全球总量的63%，达到8438.6太瓦时。这一市场深度嵌入欧盟层面的强力气候政策，其期货价格常与碳排放交易价格紧密联动，从而为区域的净零排放目标提供了有效支撑。目前，欧洲电力期货已成为电力企业不可或缺的风险管理工具，超过90%的电能交易通过期货等金融合约进行风险覆盖。
（4）聚焦系统灵活性、可负担性。为了应对高企电价带来的成本压力，欧盟于2025年2月发布《可负担能源行动计划》，并通过新电改确保灵活性资源（如储能）能在日内市场和本地层面获得合理回报，以替代昂贵的天然气调峰，从而削减电价峰值。研究显示，仅削减系统中最贵10%的价格峰值，就能使平均电价降低30%。
得益于欧洲市场的复杂性源于其跨国耦合和多样化的交易产品，跨国套利、虚拟电厂聚合到开源大模型的系统级应用引领全球发展。
（1）跨市场套利与日内交易。AI被广泛用于分析不同国家价区之间的电价差和跨境输电容量，实现跨国套利。由于日内市场交易量占比已接近20%，且受天气预报影响极大，AI驱动的日内价格预测和自动交易策略变得至关重要。例如，SenkronDigital公司推出的OnePactMonetize平台，就是利用可定制的AI交易机器人分析市场模式，并直接连接市场运营商进行实时数据访问和自动调度，以应对复杂的监管框架和市场波动。
（2）虚拟电厂（VPP）的智慧大脑。在欧洲，VPP是聚合分布式能源参与市场的主要形式。AI不仅用于聚合资源的功率预测，更通过多智能体强化学习，在平衡市场和辅助服务市场（如aFRR）中进行协同优化报价，最大化聚合商收益。例如，德国和奥地利共建的跨境二次备用调频平台（aFRR），通过优化联合采购，显著降低了平衡容量成本。更进一步，将家庭电池纳入其中的实践正推动虚拟电厂向虚拟家庭网络演进。以sonnenCommunity为例，该平台目前已连接超过12万台家庭电池，成为全球规模最大的虚拟储能社区之一。通过这一平台，用户不仅能够实现自发自用，还可以在社区内部开展点对点电力交易，并为电网提供调频与平衡服务。这一模式标志着分布式能源正从“个体设备”逐步转型为“系统节点”，也预示着能源共享正迈入真正可商业化的阶段。
（3）除了平台自身技术能力的纵深发展，技术与资本的深度融合正有望成为新一轮产业周期的核心引擎。以壳牌为例，其通过收购sonnen、NEXTKraftwerke和Limejump三家欧洲虚拟电厂龙头企业，共同构建起“虚拟能源三角”，实现了从家庭储能、分布式调度到电力市场交易的全链条能力覆盖，将技术、算法与金融资源整合为一体，逐步形成全球分布式能源的系统级入口。这些收购实现了双边共赢：壳牌为被收购企业注入资本、客户资源、平台能力与全球化视野，而三家电力技术公司则以灵活的垂直算法、实时市场响应能力和创新产品，持续丰富壳牌的新能源生态。
（4）欧盟正从顶层推动AI在能源系统的规模化应用。通过“AI.Grid”等倡议，推动开源AI基础模型的开发，旨在强化欧洲能源系统的数字主权，实现从孤立解决方案向规模化、协同化AI应用的跨越。这表明，欧洲的AI赋能电力交易不仅是商业行为，更是提升整个欧洲电网韧性和效率的战略工具。
3．澳大利亚：能量单一制市场的极致波动与AI高频交易的“前沿样本”
推动“纯能量+5分钟结算”机制改革，引领全球电力市场化以价促投创新发展。澳大利亚电力交易市场主要由国家电力市场（NEM）与西澳批发电力市场（WEM）双市场并行。两大市场均以中长期交易为主体，现货市场主要承担边际出清与实时平衡功能，均呈现“中长期为主、现货为辅”的交易结构。其中，WEM采取能量+容量双轨制，主要覆盖西澳地区。NEM是纯容量市场的全球典范，其设计以极致价格信号来激励投资。NEM年度交易量约为200TWh（约占88%），主要覆盖新南威尔士、维多利亚、昆士兰、南澳以及塔斯马尼亚等地区，服务约85%澳大利亚人口，是澳大利亚最主要的电力交易市场。NEM改革始于1990年代初，经历了州级垂直一体化拆分的结构性重组、全国统一市场体系构建，以及全国监管体系完善三大阶段。1998年NEM正式运营；2005年成立AEMC和AER，实现规则制定与市场监管分离；2021年将结算周期从30分钟缩短至5分钟，与物理调度周期对齐，彻底消除了长周期结算对瞬时价格信号的稀释，极大地激励了储能和快速响应资源的投资。
澳大利亚构建形成电力交易物理-金融双轨并行、价格强联动的成熟交易体系，是全球波动率最高的市场与“风光储”的极限压力测试场。当前，澳大利亚全面实现电力市场化交易，年度交易量约为230TWh左右，中长期市场交易为主。作为全球典型的纯能量、5分钟实时结算市场，澳洲NEM已成为可再生能源渗透率极高、电价波动最为剧烈的电力市场之一。 其极端的调峰需求与频繁的负电价现象，使其成为 AI 辅助电力交易与储能资产管理的“极限压力测试场”。
（1）可再生能源占比持续提升，极致的价格波动与负电价成为常态。截至2025年，NEM可再生能源发电占比已达42.9%，而2015年这一比例仅为14%。预计到2030年，燃煤发电满足的电力需求比例将下降至电网的17%和总电力的14%。到2050年，NEM的燃煤发电预计将为零。到2030年，电网规模的风能和太阳能预计将满足电网65%的电力需求，到2050年将达到88%。燃气发电、水力发电、电池储能和消费能源资源预计将满足剩余需求。在高风光渗透率地区，负电价已成常态。2024年四季度，NEM整体负价时段占比达到23.1%，南澳大利亚州和维多利亚州局部季度负价时段甚至高达30%—48%。根据AEMO披露的具体数据，新南威尔士州、维多利亚州和南澳大利亚州也创造了负价格频率的区域纪录，分别为13.3%、34.3%和38%。现货价格允许在-1000至17500澳元/MWh的极宽区间内波动，是全球日内价差最大的市场之一。
（2）新能源消纳危机推动储能进入爆发期，电量交易套利成为其主要收入来源。由于电网升级滞后，2025年澳大利亚被浪费的“风光”电量约72亿千瓦时，较前一年接近翻番。这直接催生了储能市场的爆发。截至2025年第三季度，全国已新增约3GW储能装机。2035年，预计从2024年的2.3GW增长到18GW。2024年独储能量套利收入同比暴增225%，首次超过调频辅助服务成为主要收益来源。
（3）极致转型阵痛，电力市场化脚步或将放缓。澳大利亚可再生能源占比的目标较为宏大，即2030年可再生能源占比为82%，但当前面临投资放缓（2025年上半年大型风光项目投资同比降64%）、关键输电工程滞后等严峻挑战。澳大利亚国家审计办公室已警告存在“无序转型”风险，可能导致未来数年电力供应缺口。
（4）物理与金融市场双轨联动，形成“物理保供应、金融稳价格”的闭环。电力金融市场以NEM现货为底层、ASX交易所与OTC场外双轨并行，是全球最成熟、流动性最强的电力衍生品市场之一。ASX自2002年起挂牌电力期货与期权，覆盖昆士兰、新南威尔士等主要区域，2024财年名义交易额超1040亿澳元、日均成交约4.5太瓦时，以现金结算为主，不涉及物理交割。市场以发电商、售电商、垂直一体化企业为核心，叠加投行、做市商与机构投资者，通过基荷/峰荷期货、掉期、300澳元上限期权等工具对冲现货价格剧烈波动风险。场外市场以ISDA协议为基础，提供定制化合约，部分通过ASX集中清算以降低信用风险。随着可再生能源占比提升，光伏曲线、虚拟储能掉期等创新产品逐步涌现，适配新能源间歇性特征。
AI驱动已从“加分项”变为“生存项”，高频交易的“军备竞赛”与虚拟电厂的“智慧管家”成为主流。NEM的5分钟出清频率和极端波动性，使其对AI的依赖度被公认为全球最高。
（1）高频交易与策略“军备竞赛”。NEM日均报价量已超过23万笔，较2021年增长4倍。传统人工交易处理方式难以为继。AI驱动的高频出清价预测、自动化交易执行和实时风险控制已成为主流方式。比如，储能运营商高度依赖AI模型在5分钟的时间窗口内，精确预测下一个5分钟的价差，并自动发出充放电指令，以捕捉稍纵即逝的套利机会。2024年独立储能的能量套利收入的爆发式增长，充分验证了AI策略的有效性。
（2）“智慧管家”打通虚拟电厂应用入口。澳大利亚是全球屋顶光伏渗透率最高的国家（约44%独立住宅已安装），这为虚拟电厂提供了最广泛的分布式资源基础。AI为内核的“智慧管家”，通过分析天气、电价和用户用电习惯，智能调度家庭电池的充放电。例如，新南威尔士大学正在测试的AI能源管理系统，能基于气象站数据和建筑occupancy信息，预测热浪等峰值事件，实现建筑的动态能量管理和预冷，并可接入NEM进行交易。
（3）加速从“预测”到“博弈”进化。随着储能和虚拟电厂的普及，市场参与者数量激增。AI赋能电力交易正从简单的价格预测，转向多智能体博弈。模型不仅要预测功率、负荷以及电价，还要模拟其他市场参与者的行为策略，尤其是在FCAS等容量较小的辅助服务市场中，以避免策略趋同导致的收益骤降。
（4）AI渗透和收益率提升。2026年，具备AI电价预测、多场景收益优化、FCAS自动响应功能的高端EMS系统渗透率超80%，较2025年提升25个百分点。此类EMS系统可精准捕捉日内电价波动，优化充放电策略，年化收益提升20%—30%；同时，可对接AEMO调度平台，实现远程监控、智能调度、故障预警，将系统故障率降低25%以上。
三、观行业标杆，全球电力交易龙头的模式与进展
1．章鱼能源：依托底层的能源操作系统，构建全球分布式的公用事业管理平台
公司是一家源自英国的全球清洁能源科技企业，以技术驱动为核心，颠覆传统能源行业模式，致力于更快、更经济地构建可持续全球能源系统，被业界称为能源界“特斯拉”。
从发展历程来看，公司凭借“技术与数据”优势，加速从能源零售商向全球技术服务商战略转型升级。2016年，电商领域创业者格雷·杰克逊联合剑桥背景的核心团队创立了章鱼能源，确立了“以技术和数据提供平价绿色能源”的核心愿景，打破传统能源行业的垄断格局。章鱼能源聚焦差异化优势，摒弃传统能源企业重资产模式，将自主研发的AI能源管理平台Kraken作为核心竞争力。2017年，公司迎来首个发展里程碑，零售用户突破10万户，并同步推出章鱼电动汽车业务，开启能源与交通领域的融合探索。2019年，零售用户突破100万户，同时签署Kraken平台授权协议，开始向全球输出核心技术能力，实现从能源零售商向技术服务商的发展延伸。2022年，能源危机席卷全球，公司凭借稳健的运营和技术优势逆势增长，成为英国第一大能源供应商，通过收购倒闭供应商的用户账户，累计为接近500万用户提供服务。2023年，全球用户突破700万户，Kraken平台管理的账户数量达5400万个。2025年，全球零售用户突破1000万户，业务覆盖四大洲18个国家，可再生能源资产组合达70亿英镑，成为欧洲最大的可再生能源投资机构之一。Kraken已在全球27个国家被超过40家大型公用事业公司采用，管理着超过7000万个客户账户；2026年，携手中国碧澄能源成立合资公司，以“轻资产、重技术”模式进入中国市场，聚焦虚拟电厂、绿电交易等领域，开启中国市场布局新篇章。
从业务板块来看，公司业务围绕“绿色能源转型”核心，构建了“零售+技术+服务+发电”的全产业链布局，各业务板块协同发展。
（1）能源零售业务，聚焦终端用户能源供应，涵盖英国以及国际市场，提供电力、天然气供应以及相关增值服务。核心优势在于依托Kraken技术平台实现运营效率提升，通过低于市场价格上限的定价策略及客户服务优势抢占市场份额。2024年实现营业收入121.07亿英镑，占比为97.4%，毛利率提升至8.5%。截至2024年4月，供应客户达到795万户，同比增长54%。国际业务毛利率从2023年的-3%提升至2024年6%，实现扭亏为盈。
（2）技术授权业务，由子公司Kraken主导，面向全球能源企业授权其自主研发的能源管理平台，该平台具备智能调度、客户管理、交易结算、新能源消纳等全流程功能，是公司技术输出的核心载体。2024年Kraken技术授权业务实现营收8100万英镑，同比增长20.9%，占比为0.7%，毛利率高达80.3%；年化经常性收入达到1.66亿英镑，同比增长81%；累计承载账户达到3280万个，同比增长50%；市场拓展加速，同时布局水、宽带等非能源领域。
（3）计量与综合能源服务业务，由OES和OEV主导，聚焦低碳技术安装、EV租赁及相关服务，是公司推动消费端电气化转型的核心抓手。2024年，该业务实现营收1.72亿英镑，占比1.4%。其中，OES完成74.4万个低碳技术安装（智能电表、EV充电器、空气源热泵等），实现营收1.28亿英镑，同比增长68.4%；OEV聚焦EV租赁服务，营收从1900万英镑增至4400万英镑，同比增长131%。
（4）新能源发电业务，由OEGen主导，主要通过管理基金投资、运营可再生能源资产（风电、光伏等），聚焦新能源发电侧布局。2024年实现营收3100万英镑，同比增长21%，占比为0.2%；管理的可再生能源资产从58亿英镑增至67亿英镑，同比增长16%，可控可再生能源装机容量达到3648兆瓦，同比增长12%。
从经营业绩来看，能源零售小幅下滑，Kraken快速增长开启公司未来增长蓝图。2024财年，章鱼能源集团总营收达124.33亿英镑，较2023财年的125.40亿英镑小幅下降1%，营收微降主要系能源批发价格回落导致零售能源供营收入小幅下滑，核心增长动力来自技术授权、综合能源服务等板块的快速扩张。2024财年，营收为1.363亿英镑，同比增长34.4%；EBITDA为7110万英镑，同比增长103.1%；2025年底完成10亿美元独立融资，对应估值达86.5亿美元。
从核心竞争力来看，云原生与AI驱动助力Kraken成长为全球“公用事业操作系统”。2025年9月，Kraken从公司分拆独立，以中立技术服务商身份，服务全球客户，其业务覆盖从发电、输配到零售、服务的全链条，致力于打造全球“公用事业操作系统”。在云原生方面，依托亚马逊云，采用无服务器架构，通过微服务与纳米服务、代码规模化管理等方式，实现全球服务极致弹性以及快速迭代能力。在AI方面，深度赋能公司业务，提供MagicInk（智能回复）、AgentAssist（代理助手）以及负荷预测与模拟，AI模型能实时分析数千种场景，结合天气、电价、碳强度数据，做出最优的调度决策。在数据方面，不同于传统公司将客户数据、仪表数据和交易数据存储在物理隔离的系统中，Kraken将这些数据点集成在一个“湖仓一体”架构中，并提供丰富的REST、WebSocket和FIXAPI接口，允许第三方开发者、能源交易商和硬件制造商将其设备或者服务无缝接入Kraken，其每天处理超过150亿个新数据点，数据提取和处理能力支持了高频率的市场出清和复杂的灵活性交易。
（1）零售管理：打通计费系统、客服系统、表计管理系统等，通过一体化工作站、单一客户视图，以及自动化工作流以及AI辅助，客户效率提升30%、服务成本降低40%。
（2）资源调度：Kraken通过算法，将电动汽车、家用电池、热泵等分布式能源，转化为可调度的宝贵资产，提供智能资费、虚拟电厂、需求响应等服务。
（3）电网管理：面向配电运营商，提供电网实时监控、动态定价、资产健康预测等服务。
（4）现场管理：面向现场工程师、承包商等，提供工程师资源智能调度以及作业数字化。
2.Fluence Energy：立足储能，聚焦资产管理与电力交易一体化发展
Fluence是由行业巨头西门子和AES共同成立的全球领先的储能产品、服务和数字应用提供商。2018年以前，公司作为AES和西门子的内部业务部门，积累了超过10年的储能项目部署经验，是行业早期开拓者之一。2018年，正式由西门子和AES的储能部门合并成立，成为全球储能市场的独立领导者，相继发布FluenceOS操作系统和数字智能平台FluenceIQ。2021年成功登陆纳斯达克，推出第六代储能技术平台GridstackPro和Smartstack。
从公司业务来看，主要围绕储能产品与解决方案、服务以及数字应用与解决方案三大板块。1）储能产品与解决方案，主要包括提供标准化的储能产品以及为大型项目提供定制化的系统集成解决方案，占比超过90%。2）服务，面向已经部署系统提供长期运维、性能保证、备件更换等服务，通常与产品销售绑定，签订长期服务协议，为公司带来稳定的经常性收入。3）数字应用与解决方案，提供基于云的SaaS软件产品，如资产性能管理软件Nispera和市场交易优化软件Mosaic。收入占比较小，但具有较高的毛利率和巨大的增长潜力，是公司从硬件集成商向平台型科技公司转型的重要战略方向。其中：
Nispera是一款面向光伏、风电、水电、储能资产的新一代AI驱动型资产性能管理软件，通过全维度的性能优化能力实现新能源资产降本增收，核心为资产所有者聚焦高优先级问题、提升资产整体价值。在核心产品特性与功能方面，主要提供自动化智能化数据管理、主动式性能优化与故障预警、标准化包边与全维度分析以及独立运维服务评估能力。在应用成效方面，通过减少停机、提升发电量、降低运维成本直接转化为资产收益，帮助客户实现年度盈利能力提升3%—10%。此外，也在大幅降低域内成本与损失、显著提升工作效率、优化运维服务管理以及提升资产管理的专业性与可控性等方面表现亮眼。
Mosaic是一款面向光伏、风电、储能资产的AI驱动智能竞价软件，聚焦电力批发时自动化竞价与交易优化，解决人工竞价无法适配市场波动性和复杂性的问题，实现新能源资产收益最大化与风险降低，目前已经落地/中标管理16GW能源资产，拥有超过90万小时的实际运营经验。在核心功能方面，提供市场预测分析（电价、电力供需预测）、多市场协同优化、自动化合规竞价、多场景模拟分析、跨技术兼容适配以及云端高效部署等功能。在应用成效方面，收益大幅提升，可再生资源收益提升最高10%，储能资产收益提升最高50%。此外，其也在精准规避市场风险，提升市场参与效率以及规模化资产管理方面表现优异。
从经营业绩来看，Fluence整体经营呈现营收短期调整、盈利持续改善、订单与资产规模稳步扩张的态势。全年实现营业收入22.63亿美元，同比有所下滑，主要受美国工厂产能爬坡及交付节奏影响；全年GAAP净亏损6798.9万美元，调整后EBITDA为1950万美元，调整后毛利率提升至13.7%，创历史新高，年末积压订单达53亿美元，为后续增长提供坚实支撑。分业务板块看，储能解决方案作为核心业务，全年部署6.8GW/17.8GWh，同比分别增长36%、39%，年末积压订单9.1GW；服务业务增长强劲，管理资产规模5.6GW，新签合同同比增长50%，积压订单7.0GW；数字化及交易优化业务管理资产达22.0GW，持续贡献高毛利与经常性收入。三大业务协同发展，结构持续优化，整体展现出较强的行业竞争力与增长韧性。
3.Second Foundation：数学基因突出，引领电力市场纯自营量化交易
纯自营量化交易起家，以储能为切入点，加速向“交易+资产”战略转型。公司于2019年在捷克布拉格注册成立，是纯自营且无外部融资的使然公司，以数学+AI算法在欧洲日内电力交易市场快速崛起。公司纯自营量化交易，聚焦欧洲日内电力市场。2024年，全球覆盖28个市场，处理了欧洲短期电力市场全部交易量的30%。2025年，公司从“纯交易”向“交易+储能+灵活资产”转型，布局储能赛道。
量化交易奠定强劲盈利能力，SOPHON平台构筑核心竞争力。2024年，公司实现净利润为1.1亿欧元，预计2025年将达到1.5亿欧元。公司拥有420名员工，其中，分析师100名（其中有大量的数据科学家），约150名是软件开发人员，而交易员只有30名。公司核心竞争力是SOPHON平台，每天处理超过200万个数据点，并在全欧洲范围内自动执行超过10万笔交易。SOPHON不仅是一个执行工具，同时集成了内部气象模型、定价引擎和风险控制的综合体。它能够横跨22个欧洲市场进行实时套利，利用算法的德国、法国、捷克等不同电价去之间寻找瞬时价差机会。这种“多市场一体化优化”的能力，使其能在单一市场流动性枯竭时，迅速切换到关联市场进行对冲或平仓。
（1）气象建模。利用卫星图像、雷达数据对公共预报进行降尺度（Downscaling）处理，以获得特定风电场或光伏电站更精准的局部天气预测。通过集成学习（EnsembleLearning）技术，将多个气象模型的输出加权，从而得到比单一预报更稳健的概率分布。
（2）出力与价格转换。气象数据输入后，首先转化为物理出力预测（例如：风速10m/s对应多少MW发电量），然后通过供需模型转化为价格预测。
（3）优化与执行。将预测的概率分布输入到决策引擎。利用随机优化（StochasticOptimization）或鲁棒优化（RobustOptimization）算法，系统会在风险可控的前提下计算出最优的交易轨迹。
积极布局储能领域，加速推动量化交易到资产管理的延伸与融合。公司开启电池储能战略，计划开发5GW的项目。当前，公司已经在德国和日本运营资产，并向罗马尼亚和芬兰扩张。这一战略转型标志着算法交易进入2.0阶段，不再仅依靠预测电价，而是通过控制物理资产（电池）来主动响应价格，电池作为最灵活的调节工具，可以完美配合其高频算法，即在价格跌至负值时可以通过充电吸纳过剩电力，在价格飙升时放电获利。
4.Incommodies：高盛护航，共筑欧洲电力AI交易全链条龙头
凭借高盛的资本背书、资源赋能以及战略协同，公司在资金、客户、技术、市场、融资上获得巨大成功，快速迈进欧洲AI电力交易第一梯队。公司于2017年在丹麦成立，以雄厚的资金实力和电力算法交易方面的专业知识而闻名，凭借算法驱动的电力与天然气交易平台，在欧洲能源市场掀起了一股“自动赚钱”的风潮。2021年公司融资1.6亿丹麦克朗（约1600万美元），引入高盛作为战略投资人，持股约15%，成为其全球扩张和资本战略的重要支撑。2023年，公司推出“可再生资产管理”业务，包括PPAs（光伏与风电长期购电协议）、平衡服务、GoO（绿色能源证书）及碳排放交易等服务。在德国市场，PPA管理规模从410MW增至1210MW，同比增长超过200%；并将目标扩展至北欧、日本与澳洲市场。2024年，正式进入亚太市场，在新加坡、东京和悉尼设立办公室，打通本地化交易与服务能力。2024年天然气与电力市场趋于平稳，交易机会和利润有所下降，公司税前利润下滑至7250万欧元，2025年的税前利润目标为8500万–1.95亿欧元。
以量化算法为核心，构建电力、天然气、碳等全品种自动化高频交易体系。1）算法交易。从“人工”到“自动”。公司拥有一支由量化研究员组成的核心团队，负责开发算法交易模型，根据实时市场数据优化交易行为。在此基础上，提供全天候的自动化交易系统，实现电力、天然气、碳产品的高频参与。平台依托定量模型、Priceforcasting和背测机制构建，可在资产投产初期快速响应市场。2）可再生资产管理。PPA、对冲和精准对接市场。在可再生能源资产管理方面，提供一整套“金融+交易”服务，包括PPA签约支持、固定价格产品、GoO交易以及平衡服务与市场对接等。公司数字平台支持风险隔离、价格预测、清结算、自动开票等功能，提升运维效率和客户资产收益。
5.Danske Commodities：AI电力交易先驱，与巨头Equinor深度协同共拓可再生能源资产交易
AI电力交易先驱，深度绑定能源巨头。公司于2004年成立于丹麦，专注于电力交易领域，逐步建立起电力市场分析和交易执行的专业能力。自2006年起，开始在欧洲电力交易所EPXSpot进行交易。公司持续加大技术研发投入，优化算法模型，提升市场预测准确率和交易执行效率，逐步成长为欧洲电力和天然气市场的核心交易商之一，交易量和市场份额稳步增长。2019年，公司被挪威国家能源巨头Equinor全资收购，被定位为其全球电力与天然气交易的核心平台，并获得Equinor在资产、资金以及技术方面的进一步支持。公司加速全球化布局，将业务拓展至美国、澳洲、日本、韩国等新型电力市场，覆盖全球40多个国家和地区。
能源交易和专业服务“两条腿”走路。公司约600人专业团队，日均交易60000笔，合同管理资产14000MW。2024年，调整后税前利润为1.86亿欧元，总营业额为195.1亿欧元。1）能源交易，主要包括电力交易和天然气交易。公司作为全球电力交易商，业务覆盖40多个市场，电力交易方面，全球领先的电力交易商，业务覆盖40多个市场，每日处理分析海量数据，优化策略并将能源输送至最需要的地方。天然气交易方面，擅长全曲线天然气交易与交割前流量优化，通过天然气存储资产组合，为可再生能源发电的间歇性提供灵活支撑。2）专业服务，面向电力生产商，规模化推动可再生能源入市，提供灵活性支持；面向能源消费者（企业/工业），提供全价值链风险管理与碳中和定制方案；面向能源供应商，提供交易与风险管理服务，抵御价格波动风险。此外，公司业务也覆盖购电协议（PPA）、可再生能源证书等领域
技术核心壁垒在于“全链路自动化交易系统”。公司以机器学习与深度学习为核心，打造全链路自动化交易系统，每日处理超500TB多维度市场数据，依托时间序列模型将次日电价预测准确率提升至92%以上，毫秒级交易引擎可快速捕捉跨区及时段价差套利机会；其与Equinor共建的AI平台打通能源生产、交易及供电全链条数据，显著提升可再生能源资产运营效率并降低弃风弃光率。公司以北欧为根基拓展至西欧核心市场，凭借可动态适配各国规则的区域协同算法，在分散的欧洲电力市场形成独特竞争壁垒。
6.Gridmatic：硅谷AI驱动，公开盈利领先的轻资产AI电力交易商
公司成立于硅谷，是一家新型能源公司，定位为“利用AI制定最优交易决策的下一代能源交易公司”，利用人工智能优化的可再生能源和电网级电池为零售客户提供服务。它是一家专注于利用人工智能进行电力交易、负荷预测、绿电组合管理的科技驱动型交易商，由来自Google、Citadel、TeslaEnergy、Stanford的能源数学建模和量化交易专家组成，是美国最典型的“科技背景切入能源”的新型交易商。在ERCOT日前市场公开收益排名第一。
以高精度AI预测为基础，形成“预测-交易-资产-零售”业务闭环。作为一家售电公司，向终端用户销售电力，并通过与电池、可再生能源等签订供应合同对冲风险，同时优化自身和第三方的储能资产。从业务结构来看，主要由能源零售、电池储能、可再生能源供应以及能源交易业务构成。1）能源零售，公司为商业和工业客户供电，并优化灵活负载以降低能源成本。2）电池储能，作为承包方，公司与电网规模的电池所有者签署收费协议，并通过市场招标和调度，以优化性能和收入。3）可再生能源供应，公司签署电力采购协议（PPA）为客户采购清洁能源，并利用自身预测来管理供应风险。4）公司构建人工智能模型预测能源价格，并进行全自动竞标进入能源市场。从商业模式来看，公司提供多种合同类型，以适应不同业主的资本结构和风险偏好，包括传统服务模型、收益分成、固定价格承购、全权委托运营并支付固定费用，以及提供收益底价。公司的核心能力主要由三部分构成：
（1）AI预测模型，覆盖日前与实时电价预测、风光产能模型、需求曲线预测、网络约束影响模型，其预测误差处于行业领先水准。
（2）自动交易引擎，涵盖多市场策略切换、自适应风险控制、高频无人值守交易以及组合层自动优化
（3）绿电组合管理，主要为企业买家建立24/7CFE（Carbon-FreeEnergy）组合，与PPA、短期市场、实时调度联动，模拟Google、Mircrosoft级别的绿电策略能力。
四、AI赋能电力交易增量市场空间测算分析
考虑2027年我国现货市场全面开市，电价波动或将大幅提升，市场交易各相关主体对通过电力交易市场化获得超额收益的需求有望加速释放。本报告基于2030年市场化交易用电规模预测，通过度电超额的方式，测算AI赋能电力交易而形成的增量市场空间。
1． 预测前提
（1）国家顶层政策落地落实与全国现货市场稳健推进。国务院《关于完善全国统一电力市场体系的实施意见》明确提出，推动现货市场2027年前基本实现正式运行，推动发用两侧各类经营主体全面报量报价参与电力市场。电力市场化改革进入深水区，现货市场有望全面提速、实现常态化运行，电价波动性或将大幅提升，为AI赋能电力交易提供厚实的政策土壤。
（2）市场化交易规模较大且保持稳健增长。根据报告前文，2025年全国全社会用电量接近10万亿千瓦时，市场化交易占比高达67.4%，且保持稳健增长，为AI赋能电力交易提供市场基础。
（3）AI赋能电力交易商业模式逐步清晰。AI赋能电力交易的商业模式在国外相对成熟，在国内已经具备清晰的商业逻辑，AI在电力交易领域的应用能产生明显的超额收益。如国能日新、朗新科技等头部电力IT公司均公开显示商业模式已跑通，且获得较为亮眼的收益。
2． 预测假设
（1）交易规模增长率假设。基于2025年6.7万亿千瓦时的市场交易规模，假设未来五年以8%的年复合增长率稳步扩张。
（2）市场化交易市场结构假设。考虑到2027年现货市场全面开市，现货交易市场在市场化交易总量中占比或将进一步提升，电价波动更进一步放大，市场交易主体通过AI提升超额收益成为基本诉求，AI渗透率将逐步提升。
（3）市场化交易规模计费基础假设。采用“双边计算”逻辑，即AI在发电侧和用电侧分别创造独立价值，因此计费基数为市场化交易电量的2倍。基于我们产业链沟通，在AI赋能的条件下，按照现在的运营情况预计每度电可以提升2厘收益。
3． 预测过程
（1）根据2025年市场化交易电量规模为6.7万亿千瓦时，到2030年，每年复合增长率为8%左右。2030年市场化交易电量=2025年市场化交易电量*（1+复合增长率）5=6.7（1+8%）5=9.84万亿千瓦时。
（2）根据双边计算的逻辑，AI在发电侧和用电侧分别赋能。市场化交易电量总计费基数=市场化交易电量*2=9.84*2=19.68万亿千瓦时。
（3）AI赋能电力交易带来的总增量市场空间，参考市场空间=总计费基数*度电超额收益*AI渗透率；其中：
总体来看，在国家政策落地实施进展顺利、现货市场稳步推进的前提条件下，我们认为电价波动性增强将快速打开电力市场化主体对AI交易产品及服务的需求空间。因此，在悲观估值场景下，AI渗透率预期达到50%，2030年AI赋能电力交易市场增量空间将达到196.8亿元；在中性估值场景下，AI渗透率预期达到75%，2030年AI赋能电力交易市场增量空间将达到295.2亿元；在乐观估值场景下，AI渗透率预期达到100%，2030年AI赋能电力交易市场增量空间将达到393.6亿元。
（1）模型预测偏差与市场适配风险。AI模型对电价、负荷及新能源出力的预测存在局限，难以捕捉极端天气或突发政策导致的市场非线性变化，易引发策略失效与经济损失。且不同区域电力市场规则差异显著，通用模型难以直接迁移，定制化开发成本高昂。
（2）数据质量与安全合规风险。电力数据存在孤岛现象，跨区域、跨主体共享机制不健全，限制模型训练效果。同时，电力交易数据涉及能源安全与商业机密，面临泄露篡改风险，且AI训练数据的合规边界尚不清晰，存在合规隐患。
（3）算法黑箱与监管穿透风险。AI交易模型多为“黑箱”结构，决策逻辑难以解释，监管机构难以评估其合规性与公平性。若算法被滥用进行操纵报价或策略协同，可能扰乱市场秩序，而当前缺乏针对AI算法的穿透式监管机制，事后追责困难。
（4）技术依赖与系统韧性风险。电力交易深度集成AI后，对算力与算法平台依赖度提升，核心模型或算力节点故障可能导致交易中断或误判。同时，AI系统易受对抗样本攻击，恶意输入可能误导决策，威胁电力系统运行安全。
（5）商业模式与投资回报风险。AI+电力交易项目前期投入大，涵盖数据治理、模型开发与系统集成，但短期内难以形成稳定收益。且电力市场机制尚在改革中，新兴场景盈利模式尚未成熟，企业面临“投入高、回报慢”困境，持续融资能力受限。
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