AI正破解電力交易“玄學”

文/許志榮 鄭宇鑠 劉泓芳

作者供職于華潤電力（廣東）銷售有限公司

在電力交易中，如何將難以言傳的“隱性經驗”轉化為機器可學習的顯性規則，成為提升交易智能化水平的核心課題。

電力市場的復雜性與動態性，使得資深交易員的“隱性經驗”成為決策優勢的重要來源，往往基于長期實踐形成的直覺判斷、場景敏感度、風險預判能力，在現貨價格突變、規則調整過渡期等關鍵節點發揮決定性作用。

隨著AI技術在交易領域的深度應用，如何將這些難以言傳的“隱性經驗”轉化為機器可學習的顯性規則，成為提升交易智能化水平的核心課題。本文從隱性經驗的本質特征出發，系統探討轉化的底層邏輯與實踐路徑，為交易AI系統的迭代升級提供方法論支撐。

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交易員隱性經驗的特征與價值維度

（一）隱性經驗的本質屬性

交易員的隱性經驗是對市場規律的“非結構化認知”，具有三個顯著特征。一是場景依賴性。某類決策邏輯僅適用于特定市場環境（如高比例新能源上網時的報價策略），難以直接遷移。二是模糊性。判斷依據常以“感覺”“趨勢”“氛圍”等非量化形式存在。如“現貨價格突破某一區間后可能觸發連鎖反應”。三是動態性。經驗隨市場變化持續迭代。某資深交易員描述其決策依據時稱“每年都有相當比例的經驗需要更新”。

上述經驗本質是交易員大腦對海量市場信息的“潛意識處理”，包含對價格曲線形態、政策文本語氣、交易對手行為等弱信號的捕捉。其處理過程具有“并行性”與“關聯性”。如何整合技術面數據與非技術信息，在看似無關的變量間建立隱性關聯，其能力是顯性規則體系難以復刻的。

（二）電力交易場景中的隱性經驗價值

在現貨市場報價中，隱性經驗體現在“多因子權衡”能力：當系統負荷、新能源出力、通道阻塞等變量交織時，資深交易員能快速鎖定關鍵影響因素。如“高溫天氣下傍晚時段的負荷彈性比數值預測更高”，其判斷過程并非基于明確公式，而是源于對“氣象條件—用戶行為—電網約束”互動關系的深層理解。

在風險防控中，經驗表現為“異常信號識別”。某交易員曾憑借“某類用戶連續三天的用電曲線微小變形”預判其違約風險。而這類信號因未達常規模型閾值被忽略。對市場規則的“深層解讀”更是核心價值。如面對“結算規則中某條款的模糊表述”，資深交易員能結合監管意圖與市場慣例做出傾向性判斷，在規則過渡期尤為關鍵。

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隱性經驗轉化為AI規則的核心挑戰

（一）經驗提煉的“不可言說”困境。隱性經驗的“只可意會”特征使其難以直接表達。當被問及“如何判斷價格拐點”時，交易員常使用“曲線斜率的微妙變化”“市場情緒的積累”等抽象描述，均無法直接轉化為算法參數。更復雜的是“多因素耦合”決策。某筆交易的成功歸因中，交易員提及“歷史規則變化的常例”等非量化因素，幾乎無法被結構化。

該困境源于經驗形成的“潛意識學習”機制，本質是交易員在長期實踐中接觸的海量場景細節僅通過大腦的隱性學習可形成直覺，而自身難以回溯具體的決策邏輯鏈條。認知心理學研究表明，其經驗存儲于“程序性記憶”而非“陳述性記憶”，如同騎自行車的技能，能熟練運用卻難以用語言完整描述。

（二）規則轉化的“場景適配”難題。隱性經驗的場景依賴性與AI算法的“普適性要求”存在天然矛盾。某條適用于“豐水期水電占比高”場景的報價經驗，在“枯水期火電主導”場景中可能完全失效，若直接轉化為統一規則，將導致算法在場景切換時出現決策偏差。更復雜的是“邊界模糊場景”的處理。當市場狀態處于“常態”與“極端”之間的過渡地帶時，交易員會根據經驗調整決策權重。如“價格上漲幅度未達極端閾值但速度異常”時，人類能靈活放大風險警惕性，而AI算法若缺乏明確的邊界判斷規則，易陷入“機械套用”的困境。

（三）動態迭代的“同步滯后”問題。市場環境的持續變化要求隱性經驗不斷更新，而AI規則的迭代存在天然時滯。當新的交易品種推出、政策導向調整或市場主體行為模式改變時，交易員的經驗會通過“試錯—修正”快速進化，但AI規則的更新需要經過數據積累、模型訓練、測試驗證等流程，難以實時跟進。

滯后本質是“人類學習”與“機器學習”的機制差異。人類能通過少量樣本快速形成新認知（如從某次政策解讀會中捕捉調整信號），而AI需要大規模標注數據才能實現類似學習效果。

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隱性經驗轉化為AI規則的實現路徑

（一）場景化拆解：將“模糊經驗”錨定具體情境

通過“場景—決策”映射法還原經驗產生的具體環境。組織交易員與AI工程師共同開展“經驗訪談”，采用“情景回溯”技術讓交易員重現某次關鍵決策的全過程，包括市場狀態（如新能源出力、負荷水平）、信息輸入（如政策傳聞、交易對手動作）、決策節點（如報價時機選擇、風險閾值判斷）等細節，將抽象經驗錨定到可描述的場景要素中。

對“多因素耦合”經驗，采用“維度切片法”分解場景變量。如將“判斷價格拐點”的經驗拆解為“價格波動率”“成交量變化”“市場主體報價行為”等維度。每個維度設置若干特征值（如波動率的“溫和/劇烈”區間），通過組合不同維度的特征值構建經驗適用的場景矩陣，則可將“整體直覺”拆解為“可觀測特征的組合模式”。

（二）規則顯性化：從“直覺判斷”到“可編碼邏輯”

建立“經驗—規則”轉化的三級提煉體系。初級規則聚焦“可直接量化”的經驗，如“當新能源出力占比達到特定水平時，報價做相應調整”；中級規則處理“需條件判斷”的經驗，通過“如果—那么”邏輯鏈表達，如“如果連續多日負荷預測偏差超出常規且伴隨特定氣象條件，則調整次日報價曲線形態”；高級規則針對“多步推理”經驗，采用決策樹結構呈現，如“用戶用電曲線出現異?！瞬槠渖a計劃變動→評估對合約履行的影響→調整后續采購策略”。

對“難以量化的弱信號”，開發“特征替代法”。如將“交易對手的合作誠意”轉化為“歷史履約率”“溝通響應速度”“異常情況解釋合理性”等可量化指標，通過權重分配模擬經驗判斷。其轉化過程不是簡單映射，而是對經驗內核的“結構性復刻”，需要保留判斷邏輯而非表面特征。

（三）算法化訓練：讓AI“理解”規則背后的邏輯

采用“有監督學習+強化學習”的組合訓練策略。先用歷史交易數據中蘊含的經驗規則訓練AI，將交易員的決策作為“標簽”，讓模型學習“場景特征→決策結果”的映射關系；再通過強化學習讓AI在模擬市場中試錯，自主優化規則應用的權重與邊界條件，如調整不同負荷水平下價格敏感度參數的取值。

關鍵是保留“人機協同的反饋機制”。在AI應用過程中，設置“經驗沖突檢測”模塊，即當AI決策與交易員直覺判斷出現顯著差異時自動觸發人工復核。若證實交易員經驗更優，則將該場景納入模型迭代樣本，實現經驗規則的動態更新。通過建立“人類經驗持續注入AI系統”的通道，使算法既能復現已知經驗，又能在新場景中生長出類經驗性判斷。

（四）驗證與優化：確保規則的有效性與魯棒性

設計“三維度驗證體系”。在時間維度上，用不同歷史時期的數據測試規則的穩定性，避免“過擬合”某一階段的市場特征；在場景維度上，選取極端天氣、規則調整等特殊場景驗證規則的適應性；在主體維度上，對比不同交易員的經驗規則，消除個體偏差。

建立“規則庫動態管理機制”。定期評估每條規則的應用效果，對低效規則進行修訂或淘汰；設置“規則冗余度”指標，避免相似規則的重復編碼，提升AI的運行效率。規則庫管理不是靜態維護，而是隨市場演進的“生態化培育”，使規則庫始終保持對隱性經驗的精準映射。

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轉化價值與未來演進方向

（一）人機協同的決策升級

轉化后的AI規則不僅能復現交易員經驗，而且能實現“經驗放大”。通過并行處理海量場景，同時應用多條規則做出決策，解決人類“注意力有限”的瓶頸。更重要的是實現“經驗傳承”的標準化，將個體經驗轉化為組織能力，構建“不會流失的經驗庫”。如新入職交易員可通過AI系統快速掌握核心經驗規則，縮短成長周期；而資深交易員則能從重復決策中解放，聚焦更復雜的市場研判與規則創新。

（二）未來演進的三大方向

一是“神經符號系統”的融合應用。將神經網絡的深度學習能與符號邏輯的規則解釋性結合，既保留AI對隱性特征的捕捉能力，又確保決策邏輯的可追溯，解決“AI決策黑箱”問題。

二是“經驗圖譜”的構建。通過知識圖譜技術關聯不同場景的經驗規則，實現跨領域經驗的遷移應用。如將現貨交易中的價格判斷經驗遷移至各交易品種。

三是“實時學習”機制的完善。使AI能在交易過程中動態吸收新經驗，逐步逼近人類的自適應學習能力，在規則突變、市場結構調整等極端場景中保持決策的有效性。

從“直覺”到“算法”的轉化，本質是交易決策從“個體經驗驅動”向“系統能力驅動”的升級。這并非用AI替代人類，而是通過規則顯性化與算法化，實現隱性經驗的標準化、規?；瘧谩?/p>

轉化成功的關鍵在于保持“人機互哺”。人類為AI提供經驗源泉，AI為人類拓展決策邊界。在電力市場日益復雜的背景下，可推動交易能力從“依賴個體”向“組織化沉淀”跨越，為電力市場的高效運行注入AI智能化動力。

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