当下 AI 应用浪潮席卷各行各业，智能技术正在重塑各领域的工作模式与效率边界，电力现货交易领域也不例外，灵魂拷问随之而来：AI 是否会取代电力交易员？

当AI在金融、制造等领域实现规模化落地，掀起降本增效的浪潮时，很多电力行业从业者都会发出这样的疑问：在规则复杂、价格波动剧烈、容错率极低的电力现货交易领域，AI会取代传统交易员吗？AI又能在哪些场景真正落地，破解行业长期存在的痛点？本文章结合行业实践，和大家拆解电力现货交易中AI的核心落地场景，聊聊技术如何为这个特殊的能源交易领域赋能。

一、电力现货交易简介：读懂“电”的市场化交易逻辑

在日常生活中，我们接触到的“电”，大多是按电网核定价格缴纳电费，仿佛与“交易”无关。很多人会默认电力行业是垄断领域，但事实上，自2002年国家开启电力市场改革、打破垄断以来，电力的“商品属性”被逐步激活，2017年电力现货市场试点建设的启动，更是让电力交易进入了精细化、市场化的新阶段。

要理解电力现货交易，首先要明确电力系统的完整链路：发电→变电→输电→配电→用电。发电环节涵盖火电、新能源（光伏、风电）、水电、核电等多种形式；变电和输电负责将电能进行电压转换并远距离传输；配电环节将高压电降压后分配至各类用户；最终由居民、工业、商业等用户完成用电消费。而电力交易，就是连接发电侧与用电侧的核心桥梁。

电力交易市场的参与者主要分为三类：发电侧（华能、国家电投、华电、大唐等发电集团，以及电网自有电厂、其他发电公司）、用电侧（由售电公司代理购电的用户群、以批发角色购电的大用户、由电网代理购电的居民用户），以及负责统筹协调的各区域电力交易中心和电力调度中心。

从交易时间维度划分，电力交易体系分为中长期交易和现货交易。其中，中长期交易是基础，交易双方签订一年、多月或单月的电力交易合同，通常年末交易次年电量、月末交易次月电量，其交易量占总电量的90%左右，价格稳定，核心作用是规避价格风险，同时交易规则会对购售双方的中长期交易电量占比进行考核，违规可能面临处罚。

而现货交易则是市场化程度最高、最具挑战性的环节，分为日前交易和实时（日内）交易。日前交易每天开展，售电方申报发电能力和价格，购电方申报次日各时段用电需求，交易中心通过集中竞价确定供需平衡点的出清价格。实时交易针对当日用电，交易形式与日前交易类似，目前多数省份沿用日前交易申报信息，无需额外申报。现货交易的核心特点是价格波动大、交易窗口短，对交易双方的预测能力和决策效率提出了极高要求——这也正是AI能够发挥核心价值的关键场景。

二、电力现货交易的AI落地场景：三大核心场景破解行业痛点

电力现货交易的核心痛点的是“耗人力、高难度、强时效”，而AI的文档理解、数据处理、时序预测、智能交互等能力，恰好与这些痛点高度契合。找到AI能力与业务场景的交叉点，就是实现AI落地的关键。结合行业实践，以下三大场景是综合技术难度、落地成本和价值收益后，最值得优先推进的AI落地方向。

电力现货规则智能检索工具：让规则解读更高效

电力现货交易的规则复杂度，是所有从业者的共同痛点。一份规则文件往往长达几十甚至上百页，且各省政策存在差异，无论是新人交易员还是资深从业者，想要全面掌握规则都需要投入大量时间。更具挑战的是，随着电力市场改革的持续推进，规则每年都会调整，甚至一年内多次变动，交易员需要快速对比分析规则调整对交易工作的影响。而产品经理则需要在规则披露后2-3周（甚至更短）的时间内，完成“规则解读→功能需求梳理→研发推进→系统适配上线”的全流程，规则解读的效率直接决定了系统适配的进度。

针对这一痛点，基于大模型的电力现货规则智能检索工具，成为最易落地、价值最直接的场景，其核心功能围绕规则解读和知识服务展开。

• 将大量电力现货规则文件、政策文件喂给大模型，利用大模型的文档理解和知识抽取能力，构建专属知识库
• 引入RAG技术，实现知识库的实时更新，适配规则迭代的需求
• 借助大模型的自然语言理解和生成能力，响应交易员、产品经理的各类规则相关问题

这款检索工具所需构建的成本、时间都比较少，但其业务价值十分显著：

• 实现规则查询的高效化，从业者无需手动翻阅冗长的规则文件，通过自然语言即可查询“现货申报时间是什么时候”“2025年规则相较于2024年有哪些调整”等问题，大幅节省时间
• 缩短新人培训周期，AI可自动总结提炼规则关键点，形成学习大纲，帮助新人快速掌握核心内容，降低培训成本
• 提升规则解读的准确性，避免人工解读过程中出现的遗漏和误差，为产品研发和交易决策提供可靠支撑

零售用户营销智能客服机器人：降低服务成本，提升转化效率

售电公司作为电力交易的重要参与方，面临着“人少事多”的尴尬。交易员团队规模有限，但代理的零售用户数量众多，一名客户经理往往需要对接几百上千名零售用户，同时还要兼顾现货交易申报等核心工作，精力严重不足。此外，售电公司的核心竞争力在于用户留存和转化，用户合同通常一年一签，市场竞争激烈，如何低成本留住老用户、转化新用户，成为售电公司的核心诉求。同时，为了精准预测代理用户的未来用电负荷，交易员需要频繁向用户收集用电计划，手动处理并录入系统，效率低下且易出错。

零售用户营销智能客服机器人，正是为解决这些痛点而生，其核心功能涵盖意图识别、智能问答、营销推荐和业务办理四大模块，实现了零售用户服务的全流程智能化。

1、意图识别

在意图识别方面，机器人可精准判断用户的核心需求，区分咨询、营销、业务办理等不同场景，避免无效交互。

2、智能问答

智能问答模块则结合RAG知识库和业务系统数据，针对用户咨询的政策、售电公司规模、套餐信息等进行专业回复。同时可调取业务系统数据，回复用户的合同查询、电费查询、电量查询等需求。还能识别用户的负面情绪（如投诉、烦躁），进行自动安抚，严重情况则转至人工处理，兼顾效率与服务质量。

3、营销推荐

营销推荐是这款机器人的核心竞争力。针对合同即将到期的用户，机器人会结合用户的用电习惯和售电公司当前的公开套餐，主动推荐合适的套餐，并分析套餐优势，吸引用户续约。针对未签约的潜在用户，引导其上传历史用电数据和电费单，通过数据分析生成个性化节能用电方案，同时推荐适配的套餐，明确告知用户签约后可节省的基础电费，提升转化概率，同时还能识别优质用户，推送至后台供交易员重点跟进。

4、业务办理

在业务办理方面，机器人支持用户通过自然语言上报未来用电计划，大模型理解后重写并向用户确认，再调用API接口将数据上传至业务系统，无需人工录入。支持用户发起签约申请，通过多轮对话引导用户补全套餐、价格、电量、时间等信息，完成初步申请后推送至业务系统，由交易员完成后续审批。同时支持用户发起开票申请，自动调用业务系统接口生成发票并推送至用户，实现业务办理的全流程自动化。

这款机器人的落地，不仅大幅降低了售电公司的服务成本，将重复性、简单性工作交由AI处理，让交易员能够专注于现货交易等核心工作，还能提升营销转化效率，通过精准推送和个性化服务，有效留住老用户、吸引新用户。同时提升用户体验，24小时在线响应，无需用户打电话等待，且可快速查询历史交互记录，让服务更便捷。

智能AI交易员（AI Agent）：替代重复工作，优化交易决策

传统现货交易中，交易员的日常工作充满了重复性、机械性任务，从大量数据的收集与处理，到电价和用电负荷的预测，再到交易策略的制定，最后到交易结果的复盘和日报生成，整个流程耗时耗力，且容易出现人为误差。更关键的是，目前传统技术对于交易员的业务痛点问题解决程度有限：

• 市面上常见的价格预测工具多采用数据拟合推算模型，在典型日的预测准确率较高，但遇到极端天气、节假日、政策调整等异常情况时，准确率大幅下降
• 传统的智能策略制定模型逻辑固定，无法结合交易员的偏好进行优化调整
• 复盘报告和日报生成死板，仅能基于固定模板和指标生成，缺乏深度分析，难以支撑后续决策优化

智能AI交易员（AI Agent）的出现，彻底改变了这一现状，其核心功能围绕交易全流程展开，实现了从数据处理到决策辅助的全链条智能化，且预留人工修改入口，兼顾智能化与灵活性。

1、价格预测

在价格预测方面，AI Agent调用业务系统数据进行预处理，结合多模态时序数据（市场供需、气象、历史电价、电网运行等）和异常事件推理（极端天气、节假日、政策活动等），实现日前、实时电价的精准预测，同时调取图表生成工具生成价格走势图，针对极端价格、异常情况给出风险提示。针对异常情况，可整理小样本数据集进行增强训练，持续提升预测准确率。同时预留人工修改入口，后续预测时结合交易员的修改偏好优化结果。

2、用电负荷预测

用电负荷预测则结合用户画像与多维度数据，利用k-means等聚类算法，基于业务系统中的代理用户信息构建用户用电画像，提取气象、历史用电等数据，分析节假日效应、行业周期、峰平谷特性、季节特性等多维度特征，由大模型根据预测日期自动设置影响因子权重。交易员可录入特殊用户的用电计划（如某制衣厂无订单时不开工、不用电），也可利用上方智能客服机器人引导用户自行上报未来用电计划，针对性调整该部分用户的影响因子权重，最终实现用户级和售电公司整体代理用户用电负荷的精准预测。同样也需预留人工修改入口，适配个性化需求。

3、现货交易策略制定

现货交易策略制定是AI Agent的核心亮点。Agent获取预测的电价、用电负荷以及业务系统相关数据，通过推理生成多套交易策略，明确每套策略的目标（如保守型、总收益最高、度电收益最高）和潜在风险。同时通过模拟出清算法计算出清结果，对每套策略的总盈利、度电盈利、风险性等多维度进行打分排序，供交易员参考。由于策略最终由人工决定，需预留人工修改入口，且后续也能根据交易员的策略修改偏好，持续优化后续策略制定逻辑。待交易员确认策略后，若所在省份交易中心开放接口，Agent可直接调取申报接口，完成策略申报，实现交易流程的闭环。

4、报告生成

报告生成模块则实现了复盘与经验复用的智能化。Agent拉取业务系统中的预测数据、申报数据、交易结果等信息，通过思维链对比分析预测值与实际值的偏差、申报策略与最优策略的差距，找出盈利或亏损的核心原因，并给出下一次的优化建议。通过prompt制定报告模板，约束报告格式和内容，避免错乱和错误，同时可在后台设计模板配置页面，支持用户自行编辑模板并存入prompt模板库，实现模板的灵活适配。复盘结果会存入Agent记忆库，下次进行预测和交易时自动避坑，复用过往经验，持续提升决策质量。

智能AI交易员的业务价值尤为突出：

• 替代人工重复性工作，将交易员从繁琐的数据处理、报告生成等工作中解放出来，让其有更多时间投入到核心决策环节，大幅提升工作效率
• 是提升预测准确率和策略合理性，通过多维度数据和智能推理，优化报价策略，实现精准套利，同时降低考核风险
• 实现经验复用，通过记忆库沉淀复盘经验，持续提升交易决策的稳定性和科学性

三、总结：AI落地的核心的是“适配场景，创造价值”

电力现货交易的AI落地，从来不是“为了AI而AI”，而是以行业痛点为导向，让技术真正服务于业务，实现效率提升和价值创造。本文梳理的三大核心场景——电力现货规则智能问答机器人、零售用户营销智能客服机器人、智能AI交易员，均是结合电力现货交易的业务特点，精准匹配AI能力，综合技术难度、落地成本和价值收益后，最具落地可行性的方向。

当然，电力现货交易市场中还有诸多可探索的AI落地场景，比如虚拟电厂套利策略制定、智能错峰购电、市场模拟仿真等，但这些场景要么传统技术解决方案已较为完善，要么AI落地成本较高、技术难度较大，暂不适合作为优先推进的方向。

在推进AI落地时，更需要保持理性，不盲目追逐技术热点，而是聚焦业务核心需求，评估场景的落地价值和可行性，让AI真正成为电力现货交易从业者的“助手”，而非“替代者”。未来，随着电力市场改革的持续深化和AI技术的不断迭代，相信会有更多适配电力现货交易的AI场景落地，为行业高质量发展注入新的动力。也欢迎各位同行在评论区交流探讨，分享更多AI落地的实践经验。