中國(guó)儲(chǔ)能網(wǎng)訊：2025年初，DeepSeek的橫空出世如同一顆重磅炸彈，瞬間掀起全球科技與商業(yè)的巨大波瀾。這一突破性的人工智能成果，再次點(diǎn)燃了人們對(duì)AI無(wú)限潛力及其變革力量的關(guān)注。事實(shí)上，在電力交易領(lǐng)域，人工智能（Artificial Intelligence，AI）早已悄然布局，并以驚人的速度滲透至各類應(yīng)用場(chǎng)景。從電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、市場(chǎng)價(jià)格分析到交易策略制定，AI正憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和智能決策能力，重塑電力交易的每一個(gè)環(huán)節(jié)。在這股不可阻擋的科技浪潮下，一個(gè)趨勢(shì)已然清晰可見(jiàn)：AI驅(qū)動(dòng)的電力交易范式正逐步取代傳統(tǒng)的人工交易模式，重構(gòu)市場(chǎng)運(yùn)行邏輯，深刻影響行業(yè)生態(tài)。這一變革不僅帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇，也伴隨著復(fù)雜的挑戰(zhàn)。那么，AI究竟如何重塑電力市場(chǎng)？市場(chǎng)參與主體能否把握轉(zhuǎn)瞬即逝的機(jī)遇，又該如何應(yīng)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)？更為關(guān)鍵的是，隨著交易范式的演變，電力市場(chǎng)監(jiān)管將經(jīng)歷怎樣的調(diào)整與變革？本文圍繞這三個(gè)核心問(wèn)題展開(kāi)探討，以饗讀者。
AI融入電力交易的發(fā)展趨勢(shì)與應(yīng)用場(chǎng)景
AI在電力交易領(lǐng)域的滲透可大致劃分為四個(gè)階段：輔助分析階段、策略制定階段、資源整合階段和智能體（Agents）競(jìng)爭(zhēng)階段。在不同階段，AI的應(yīng)用場(chǎng)景各具特色，且隨著技術(shù)的深入應(yīng)用，其對(duì)市場(chǎng)認(rèn)知的深度、對(duì)交易人員的替代程度、對(duì)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的重塑方式，以及對(duì)市場(chǎng)價(jià)格的影響都將持續(xù)擴(kuò)大。
第一個(gè)階段為輔助分析階段。AI憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和獲取能力，利用高頻氣象數(shù)據(jù)、市場(chǎng)公開(kāi)數(shù)據(jù)，以及發(fā)電側(cè)與用電側(cè)的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，執(zhí)行發(fā)電功率預(yù)測(cè)、天氣預(yù)報(bào)、電力需求預(yù)測(cè)和市場(chǎng)價(jià)格分析等任務(wù)。AI部分替代了傳統(tǒng)的電力市場(chǎng)分析人員，大幅提升了市場(chǎng)分析的效率，并降低了交易主體對(duì)人工預(yù)測(cè)的依賴。隨著AI算法的不斷優(yōu)化，其獨(dú)立完成復(fù)雜趨勢(shì)預(yù)測(cè)的能力增強(qiáng)，使得交易人員可以將更多精力投入期貨配倉(cāng)策略、零售合約設(shè)計(jì)等更具戰(zhàn)略性的領(lǐng)域。雖然此階段的AI尚未對(duì)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)造成顯著影響，但由于供需雙方的市場(chǎng)預(yù)期趨于一致，市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)性可能會(huì)有所降低。隨著各省電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的逐步開(kāi)放以及AI技術(shù)的普及，AI全面主導(dǎo)預(yù)測(cè)工作的時(shí)代即將到來(lái)。
第二個(gè)階段為策略制定階段。在AI完成輔助分析的基礎(chǔ)上，其進(jìn)一步介入交易決策，提供符合不同風(fēng)險(xiǎn)偏好和交易目標(biāo)（如整體利潤(rùn)最大化或成本最小化）的優(yōu)化策略。通過(guò)與市場(chǎng)交易系統(tǒng)的對(duì)接，AI可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化市場(chǎng)申報(bào)，從而在一定程度上取代市場(chǎng)分析師和部分交易員的職能。隨著越來(lái)越多的市場(chǎng)主體依賴AI進(jìn)行精準(zhǔn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)和最優(yōu)交易策略制定，市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)可能會(huì)出現(xiàn)一定程度的偏離實(shí)際供需關(guān)系，甚至在廣泛的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖和套利行為的推動(dòng)下，產(chǎn)生類似股票市場(chǎng)“追漲殺跌”的特征。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)已有部分企業(yè)在該領(lǐng)域提供豐富的電力市場(chǎng)策略制定服務(wù)。然而，由于我國(guó)各省電力市場(chǎng)化程度不同且AI算法更新迭代迅速，目前尚無(wú)單一的市場(chǎng)參與者能夠在全國(guó)范圍內(nèi)占據(jù)領(lǐng)先地位，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局仍在快速演變之中。
第三個(gè)階段為資源整合階段。經(jīng)過(guò)前兩個(gè)階段的技術(shù)積累，一些企業(yè)已掌握具備核心競(jìng)爭(zhēng)力的AI預(yù)測(cè)與策略制定算法，使其在單一發(fā)電商或售電商的優(yōu)化應(yīng)用上趨于成熟。同時(shí)，隨著新型儲(chǔ)能、虛擬電廠、電動(dòng)汽車V2G（Vehicle-to-Grid）聚合商等新興市場(chǎng)主體的加入，電力市場(chǎng)正在向更加復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)演進(jìn)。此時(shí)，AI不僅僅是一個(gè)輔助決策工具，而且還是一個(gè)能夠進(jìn)行資源整合和系統(tǒng)優(yōu)化的智能體。在市場(chǎng)價(jià)格形成方面，AI能夠綜合分析多主體、多因素的相互作用，使價(jià)格不僅反映傳統(tǒng)供需關(guān)系，還融合了新能源特性、儲(chǔ)能成本等因素，提升市場(chǎng)價(jià)格的彈性和精準(zhǔn)度，最終增強(qiáng)電力市場(chǎng)的資源配置效率。
目前，全球范圍內(nèi)AI在電力市場(chǎng)交易中的最前沿的應(yīng)用主要集中在這一階段。例如，英國(guó)綜合能源服務(wù)商Octopus Energy于2018年推出Power Loop項(xiàng)目，用戶可通過(guò)手機(jī)App參與V2G聚合，AI根據(jù)用戶用電習(xí)慣和電網(wǎng)負(fù)荷情況，優(yōu)化充放電策略。德國(guó)的Volytica Diagnostics與歐洲電池優(yōu)化及能源交易服務(wù)商Enspired合作，將AI預(yù)測(cè)性電池分析與實(shí)時(shí)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)（BESS）交易相結(jié)合。歐洲虛擬電廠企業(yè)GreenVoltis通過(guò)AI聚合新能源發(fā)電、分布式儲(chǔ)能及可調(diào)節(jié)負(fù)荷（如熱泵），優(yōu)化虛擬電廠的市場(chǎng)套利策略。相比之下，國(guó)內(nèi)的相關(guān)AI應(yīng)用仍處于示范階段，商業(yè)化程度與國(guó)外相比還存在一定差距。
第四個(gè)階段為智能體競(jìng)爭(zhēng)階段。幾乎所有市場(chǎng)交易主體都進(jìn)化為依賴AI智能體進(jìn)行電力申報(bào)的綜合能源服務(wù)商。企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)不再主要體現(xiàn)在傳統(tǒng)的資源優(yōu)勢(shì)或市場(chǎng)份額上，而是取決于其AI智能體的算法優(yōu)化能力、數(shù)據(jù)處理能力以及可調(diào)節(jié)資源的整合水平。不同綜合能源服務(wù)商的AI智能體將通過(guò)自主學(xué)習(xí)和實(shí)時(shí)交互，根據(jù)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)調(diào)整策略、主動(dòng)把競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)份額優(yōu)化自身收益。AI之間的競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)作將推動(dòng)電力市場(chǎng)的運(yùn)行模式與商業(yè)模式不斷創(chuàng)新。AI對(duì)交易人員的替代幾乎達(dá)到完全狀態(tài)，交易員的角色更多是管理和監(jiān)督AI智能體，確保其符合企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)。市場(chǎng)價(jià)格在AI智能體的深度影響下，變得更加敏感、精準(zhǔn)，價(jià)格不僅僅是供需關(guān)系的反映，更是市場(chǎng)主體間復(fù)雜博弈與資源最優(yōu)配置的結(jié)果。在AI驅(qū)動(dòng)的高度智能化市場(chǎng)中，即便是微小的市場(chǎng)變化，都可能迅速被AI智能體捕捉，并通過(guò)策略調(diào)整傳導(dǎo)至價(jià)格體系，這將推動(dòng)電力市場(chǎng)向智能化、高效化、靈活化的方向發(fā)展，帶來(lái)前所未有的變革。
AI浪潮下的電力市場(chǎng)機(jī)遇與挑戰(zhàn)
當(dāng)前，我國(guó)AI融入電力市場(chǎng)的進(jìn)程正穩(wěn)步推進(jìn)，從輔助分析、策略制定階段逐步邁向資源整合階段。然而，不同省份和企業(yè)的發(fā)展水平存在顯著差異，這在很大程度上取決于電力市場(chǎng)化改革的深度與廣度。相較之下，在市場(chǎng)化程度更高的國(guó)家，企業(yè)邁向資源整合階段的比例更大，并涌現(xiàn)出一批成熟的技術(shù)服務(wù)商。至于AI融入電力市場(chǎng)的第四階段，即智能體競(jìng)爭(zhēng)階段，目前仍主要停留在理論研究層面，但在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，這一愿景有望逐步成為現(xiàn)實(shí)。面對(duì)這一深刻變革，市場(chǎng)主體將要迎來(lái)了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。
一是AI智能體技術(shù)突破。電力交易的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于AI技術(shù)本身。隨著AI與電力市場(chǎng)的深度融合，市場(chǎng)主體可加大在算法研發(fā)、數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域的投入，探索符合我國(guó)市場(chǎng)特點(diǎn)的AI應(yīng)用技術(shù)。具體而言，針對(duì)我國(guó)地域遼闊、區(qū)域供需特性差異顯著的特點(diǎn)，需開(kāi)發(fā)更精準(zhǔn)的區(qū)域化電力需求預(yù)測(cè)和價(jià)格預(yù)測(cè)算法；針對(duì)國(guó)內(nèi)復(fù)雜的交易規(guī)則與考核機(jī)制，需設(shè)計(jì)約束條件下的最優(yōu)市場(chǎng)參與策略模型；針對(duì)數(shù)據(jù)披露有限的現(xiàn)狀，需融合電網(wǎng)運(yùn)行、氣象、用戶行為等多源數(shù)據(jù)，挖掘潛在關(guān)聯(lián)，為決策提供更全面的信息支持。此外，推動(dòng)可解釋性AI技術(shù)的應(yīng)用，以透明化決策過(guò)程增強(qiáng)市場(chǎng)信任度，并為未來(lái)監(jiān)管合規(guī)提供基礎(chǔ)。
二是資源聚合與產(chǎn)業(yè)鏈延伸。AI技術(shù)與高質(zhì)量能源資源的協(xié)同將重構(gòu)市場(chǎng)格局。供電側(cè)可整合互補(bǔ)性分布式風(fēng)光資源，需求側(cè)通過(guò)優(yōu)化零售套餐增強(qiáng)用戶黏性，調(diào)節(jié)側(cè)則依托虛擬電廠和智能能源管理系統(tǒng)提升響應(yīng)能力。借助AI對(duì)多能源系統(tǒng)的綜合分析能力，市場(chǎng)主體可實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)資源的高效調(diào)度，構(gòu)建能源數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，探索綜合能源服務(wù)的新型商業(yè)模式。
三是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定。目前，我國(guó)不同地區(qū)和企業(yè)的AI應(yīng)用水平參差不齊，亟需建立統(tǒng)一的行業(yè)規(guī)范，以確保市場(chǎng)的公平競(jìng)爭(zhēng)和健康運(yùn)行。率先在AI技術(shù)應(yīng)用規(guī)范、數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)、智能體交易規(guī)則等領(lǐng)域展開(kāi)研究的企業(yè)，將能夠在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定過(guò)程中占據(jù)先機(jī)，使標(biāo)準(zhǔn)體系更符合自身的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和業(yè)務(wù)模式，從而在全國(guó)乃至全球市場(chǎng)拓展中贏得更大競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的完善也將有助于推動(dòng)整個(gè)電力市場(chǎng)向更加有序、透明的方向發(fā)展，減少市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，提高整體效率。
四是人才培養(yǎng)與科研轉(zhuǎn)化。未來(lái)，既具備電力市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)又熟悉AI技術(shù)的復(fù)合型人才將成為稀缺資源。因此，市場(chǎng)主體應(yīng)加大對(duì)相關(guān)人才的培養(yǎng)和引進(jìn)力度，構(gòu)建完善的人才培養(yǎng)體系。一方面，可與高校、科研機(jī)構(gòu)開(kāi)展定制化人才培養(yǎng)項(xiàng)目，為企業(yè)儲(chǔ)備高水平的技術(shù)團(tuán)隊(duì)；另一方面，通過(guò)提供具有吸引力的薪酬待遇和職業(yè)發(fā)展空間，吸引行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀人才加盟，進(jìn)一步增強(qiáng)企業(yè)在AI時(shí)代的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
AI不斷融入電力市場(chǎng)交易，在為市場(chǎng)主體提供機(jī)遇的同時(shí)，也伴隨著風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。首先是AI模型的局限性?，F(xiàn)有AI技術(shù)高度依賴歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練，難以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)規(guī)則突變、極端事件等非穩(wěn)態(tài)場(chǎng)景。若忽視對(duì)價(jià)格形成機(jī)制、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)等底層邏輯的理解，盲目依賴AI可能導(dǎo)致策略偏差。此外，區(qū)域市場(chǎng)差異要求模型具備強(qiáng)適應(yīng)性，直接移植單一模型可能面臨“水土不服”的問(wèn)題。其次是成本與效益的平衡難題。AI技術(shù)的研發(fā)、部署與迭代需持續(xù)投入，但短期收益可能難以覆蓋成本。例如，發(fā)電企業(yè)構(gòu)建智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)需承擔(dān)硬件購(gòu)置、算法開(kāi)發(fā)等高額費(fèi)用，而技術(shù)快速迭代進(jìn)一步加劇投入壓力。市場(chǎng)主體需審慎評(píng)估長(zhǎng)期回報(bào)，制定分階段實(shí)施策略。再次是數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)問(wèn)題凸顯。AI應(yīng)用依賴海量敏感數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)電力企業(yè)與第三方技術(shù)服務(wù)商的合作中存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。傳輸鏈路安全、存儲(chǔ)加密及跨主體數(shù)據(jù)共享的隱私保護(hù)機(jī)制亟待完善，否則可能制約AI技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用。最后是監(jiān)管滯后引發(fā)合規(guī)不確定性?，F(xiàn)有監(jiān)管框架難以有效識(shí)別AI驅(qū)動(dòng)的隱形合謀、算法壟斷等新型風(fēng)險(xiǎn)。準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)缺失、算法透明度不足及法律追責(zé)機(jī)制滯后，可能導(dǎo)致市場(chǎng)無(wú)序競(jìng)爭(zhēng)。如何平衡創(chuàng)新激勵(lì)與風(fēng)險(xiǎn)防控，是監(jiān)管機(jī)構(gòu)與企業(yè)共同面臨的課題。
AI時(shí)代的電力交易監(jiān)管
隨著AI與電力交易的深度融合，電力市場(chǎng)監(jiān)管不僅需要緊跟技術(shù)發(fā)展的步伐，更需具備前瞻性的預(yù)見(jiàn)能力。在電力交易發(fā)展的前三個(gè)階段（即輔助分析、策略制定以及資源整合階段），現(xiàn)有的監(jiān)管框架雖然面臨挑戰(zhàn)，但仍然能夠通過(guò)不斷調(diào)整適應(yīng)市場(chǎng)需求。然而，進(jìn)入第四階段（即智能體競(jìng)爭(zhēng)）后，AI主導(dǎo)的智能體競(jìng)爭(zhēng)模式將徹底顛覆傳統(tǒng)監(jiān)管范式，使市場(chǎng)力的識(shí)別、治理以及公平競(jìng)爭(zhēng)的維護(hù)變得愈發(fā)復(fù)雜。
電力交易監(jiān)管是整個(gè)電力市場(chǎng)監(jiān)管體系的核心環(huán)節(jié)，其關(guān)鍵任務(wù)在于識(shí)別并規(guī)范市場(chǎng)主體的市場(chǎng)力行為?！峨娏κ袌?chǎng)監(jiān)管辦法》（以下簡(jiǎn)稱《辦法》）自2024年6月1日正式施行，其中第二章第七條明確指出，監(jiān)管機(jī)構(gòu)需對(duì)電力市場(chǎng)成員的交易行為進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管。國(guó)家能源局六大區(qū)域監(jiān)管局及各省級(jí)能源監(jiān)管辦公室發(fā)布的電力市場(chǎng)監(jiān)管細(xì)則，也為市場(chǎng)運(yùn)行提供了明確的規(guī)則指導(dǎo)。然而，當(dāng)前電力市場(chǎng)的監(jiān)管范式仍主要依賴于“后驗(yàn)”分析，即在市場(chǎng)行為發(fā)生后，通過(guò)一系列標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷市場(chǎng)力是否被濫用。傳統(tǒng)監(jiān)管一般包括三個(gè)步驟：首先，確定市場(chǎng)主體是否具備行使市場(chǎng)力的能力，通常通過(guò)市場(chǎng)集中度指標(biāo)（如Top4、HHI指數(shù)等）來(lái)衡量；其次，判斷市場(chǎng)主體是否確實(shí)行使了市場(chǎng)力，這通常依賴對(duì)企業(yè)間私下溝通、交易記錄等信息的追蹤；最后，評(píng)估市場(chǎng)力行使是否導(dǎo)致了超額利潤(rùn)，進(jìn)而降低市場(chǎng)效率。如果上述三項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)均被滿足，則可認(rèn)定市場(chǎng)主體存在濫用市場(chǎng)力的行為，并進(jìn)行相應(yīng)干預(yù)。
AI背景下傳統(tǒng)監(jiān)管方法面臨的挑戰(zhàn)
在AI驅(qū)動(dòng)的電力交易體系中，市場(chǎng)力的識(shí)別難度顯著提高，使傳統(tǒng)的監(jiān)管方法面臨巨大挑戰(zhàn)。
首先，AI技術(shù)降低了個(gè)別市場(chǎng)主體行使市場(chǎng)力的難度，但同時(shí)也提高了監(jiān)管機(jī)構(gòu)識(shí)別市場(chǎng)力的復(fù)雜性。在我國(guó)部分地區(qū)，由于電力企業(yè)高度集中，某些省份的發(fā)電企業(yè)幾乎全部歸屬于一家或幾家大型央企或地方能源集團(tuán)。AI技術(shù)的引入使得這些企業(yè)可以通過(guò)智能算法優(yōu)化報(bào)價(jià)和申報(bào)策略，在不直接溝通的情況下形成隱性合謀。這一現(xiàn)象在其他高頻交易行業(yè)，如航空、酒店預(yù)訂、物流運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域已有案例驗(yàn)證。在電力市場(chǎng)中，AI通過(guò)精準(zhǔn)的價(jià)格預(yù)測(cè)和策略制定，允許企業(yè)在關(guān)鍵時(shí)刻進(jìn)行市場(chǎng)操縱，而無(wú)需依賴傳統(tǒng)的規(guī)模優(yōu)勢(shì)或人工協(xié)作，這使得傳統(tǒng)的基于市場(chǎng)集中度的市場(chǎng)力識(shí)別方法難以奏效。
其次，AI技術(shù)使市場(chǎng)主體之間的交易信號(hào)變得更加隱蔽，使傳統(tǒng)的串謀識(shí)別手段失效。在傳統(tǒng)監(jiān)管模式下，市場(chǎng)操縱行為通常伴隨著企業(yè)間的私下溝通，例如通過(guò)書面文件、會(huì)議紀(jì)要或電話記錄等留下痕跡。而在AI時(shí)代，企業(yè)無(wú)需直接交流，AI智能體可利用“信號(hào)算法”（Signalling Algorithms）在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成傳遞復(fù)雜的價(jià)格信號(hào)，并通過(guò)歷史交易數(shù)據(jù)進(jìn)行隱性協(xié)作。這種信號(hào)算法的本質(zhì)在于，它能夠在市場(chǎng)環(huán)境變化時(shí)，以極其復(fù)雜的方式調(diào)整報(bào)價(jià)，使得外部觀察者難以察覺(jué)其合謀性質(zhì)。只有使用相似算法的市場(chǎng)主體才能解讀這些價(jià)格信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的策略配合，形成隱形合謀。
再次，在傳統(tǒng)監(jiān)管模式下，市場(chǎng)力的最終識(shí)別依賴于市場(chǎng)均衡價(jià)格的異常波動(dòng)。然而，在AI主導(dǎo)的市場(chǎng)中，算法優(yōu)化可能導(dǎo)致價(jià)格波動(dòng)的模式發(fā)生根本性改變。例如，火力發(fā)電企業(yè)可以利用AI優(yōu)化跨市場(chǎng)套利策略，在電能量市場(chǎng)低價(jià)申報(bào)以確保開(kāi)機(jī)運(yùn)行，同時(shí)在輔助服務(wù)市場(chǎng)獲取更高的服務(wù)費(fèi)用。這種策略的隱蔽性極高，市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)難以通過(guò)單純的價(jià)格異常波動(dòng)來(lái)識(shí)別市場(chǎng)力濫用的行為。
當(dāng)電力市場(chǎng)全面進(jìn)入AI智能體競(jìng)爭(zhēng)階段時(shí)，市場(chǎng)機(jī)制的運(yùn)行邏輯將發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。各企業(yè)的AI智能體將依靠強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法不斷調(diào)整交易策略，并在無(wú)直接溝通的情況下實(shí)現(xiàn)隱形合謀。計(jì)算機(jī)模擬研究已證實(shí)，AI智能體可以通過(guò)自主學(xué)習(xí)形成高于競(jìng)爭(zhēng)均衡的市場(chǎng)價(jià)格，而無(wú)需任何人為干預(yù)。這種隱形合謀的達(dá)成方式主要有兩種路徑：第一種是通過(guò)“胡蘿卜+大棒”的獎(jiǎng)懲機(jī)制，使AI智能體在偏離合謀價(jià)格時(shí)受到一定的損失，并通過(guò)適當(dāng)?shù)募?lì)機(jī)制引導(dǎo)其回歸合謀策略。研究表明，這種機(jī)制可以使合謀收益比完全競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下的利潤(rùn)高出70%~90%。第二種是“價(jià)格周期”共謀策略，即AI智能體會(huì)在短期內(nèi)略微降低價(jià)格以獲取市場(chǎng)份額，但在檢測(cè)到價(jià)格下降趨勢(shì)后，通過(guò)大幅提價(jià)來(lái)“重置”價(jià)格下降軌跡，從而維持長(zhǎng)期的高價(jià)格。這些新型合謀策略挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的市場(chǎng)力監(jiān)管邏輯，使得現(xiàn)有的監(jiān)管手段難以有效干預(yù)。
AI背景下監(jiān)管范式的轉(zhuǎn)變
面對(duì)AI帶來(lái)的監(jiān)管挑戰(zhàn)，電力市場(chǎng)監(jiān)管必須向敏捷型監(jiān)管范式轉(zhuǎn)變。借鑒數(shù)字市場(chǎng)和量化金融領(lǐng)域的監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)，可以采取以下措施來(lái)提升監(jiān)管效能。
首先，應(yīng)建立AI算法備案制度，并對(duì)關(guān)鍵市場(chǎng)主體的AI系統(tǒng)實(shí)施分類管理。例如，要求主要市場(chǎng)參與者備案其核心算法參數(shù)（如算法類別、學(xué)習(xí)率等），并建立定期算法動(dòng)態(tài)抽查機(jī)制，利用黑箱測(cè)試來(lái)檢測(cè)算法是否具備競(jìng)爭(zhēng)兼容性。此外，交易主體應(yīng)保存算法迭代的歷史記錄，以確保違規(guī)行為可回溯追責(zé)，同時(shí)在保障商業(yè)機(jī)密的前提下，平衡監(jiān)管邊界，避免過(guò)度干預(yù)市場(chǎng)。
其次，應(yīng)修正市場(chǎng)力的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，提高數(shù)據(jù)采集的時(shí)間頻率，并將AI算法的使用納入市場(chǎng)力判斷的核心依據(jù)。例如，可建立高頻市場(chǎng)力識(shí)別機(jī)制，重點(diǎn)研究特定時(shí)點(diǎn)、關(guān)鍵事件與市場(chǎng)力行使之間的關(guān)系。此外，AI算法可被用于預(yù)測(cè)市場(chǎng)力濫用最有可能發(fā)生的時(shí)刻，并在檢測(cè)到風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)時(shí)，提前采取預(yù)警、市場(chǎng)干預(yù)或信息披露等手段，以降低市場(chǎng)操縱的可能性。
再次，跨部門協(xié)作是強(qiáng)化電力市場(chǎng)AI監(jiān)管的關(guān)鍵。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)字監(jiān)管平臺(tái)，整合電網(wǎng)調(diào)度數(shù)據(jù)、交易中心數(shù)據(jù)及工信部算法備案庫(kù)信息，構(gòu)建“電力交易AI監(jiān)管大腦”。該系統(tǒng)可通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，自動(dòng)檢測(cè)異常報(bào)價(jià)策略，并與交易系統(tǒng)API進(jìn)行對(duì)接，支持實(shí)時(shí)熔斷機(jī)制，以應(yīng)對(duì)突發(fā)的市場(chǎng)操縱行為。同時(shí)，監(jiān)管框架的設(shè)計(jì)應(yīng)確保審慎平衡，既要有效防范市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，又要避免過(guò)度監(jiān)管對(duì)市場(chǎng)創(chuàng)新的抑制。
除了監(jiān)管方式的轉(zhuǎn)變，監(jiān)管工具的創(chuàng)新也至關(guān)重要。例如，可以引入“沙盒監(jiān)管”模式，對(duì)AI交易算法進(jìn)行嚴(yán)格測(cè)試。英國(guó)金融行為管理局（FCA）已成功推出“數(shù)字沙盒”（Digital Sandbox）試驗(yàn)計(jì)劃，該計(jì)劃允許金融科技公司在受控環(huán)境下測(cè)試其AI系統(tǒng)的行為，確保其符合市場(chǎng)規(guī)則。類似地，電力市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)可建立AI專用測(cè)試環(huán)境，模擬市場(chǎng)運(yùn)行，要求AI開(kāi)發(fā)商在虛擬環(huán)境中測(cè)試算法的穩(wěn)健性，評(píng)估其在極端市場(chǎng)條件下的表現(xiàn)。通過(guò)改變輸入?yún)?shù)（如燃料價(jià)格、負(fù)荷預(yù)測(cè)等），觀察算法的決策模式，從而預(yù)判可能出現(xiàn)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。此外，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可訓(xùn)練專用于電力市場(chǎng)監(jiān)管的AI智能體，以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，并采用自動(dòng)化監(jiān)管方式取代傳統(tǒng)的固定規(guī)則觸發(fā)模式。
AI驅(qū)動(dòng)的電力交易監(jiān)管是一個(gè)跨學(xué)科的復(fù)雜問(wèn)題，涵蓋法律、經(jīng)濟(jì)、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域。正如歐盟競(jìng)爭(zhēng)事務(wù)專員瑪格麗特·維斯塔格（Margrethe Vestager）所言：自動(dòng)算法系統(tǒng)相互勾結(jié)并達(dá)成共識(shí)，現(xiàn)階段仍主要存在于科幻領(lǐng)域，但這一趨勢(shì)值得高度警惕。當(dāng)科幻成為現(xiàn)實(shí)時(shí)，我們必須確保監(jiān)管能夠及時(shí)應(yīng)對(duì)。
