AI首戰大敗90%電力交易員顛覆工商業儲能

2025-01-15 15:27:13來源：OFweek儲能網關鍵詞：AI 電力閱讀量：21879

導讀：回顧比賽過程，AI的表現并非一開始就占據優勢。據提供此次AI技術支持的相關人士透露，比賽初期，AI的表現并未超過人類電力交易員。

　　近期，在首屆“保險杯”AI電力交易大賽上，一支由高校學生組成的團隊借助人工智能(簡稱“AI”)在124支售電公司參賽隊伍中位列第23名。

　　而另一支由科技公司——北京清鵬智能科技有限公司派出的清鵬AI隊排名第15，超越了近90%的電力交易員。更讓人震驚的是，該團隊采用的是偏保守的AI agent(AI 智能體)參賽，如果用的激進策略，用拿下第一的代表話說，很可能站在臺上的不是他，而是一個AI agent。

　　AI首戰電力市場

　　回顧比賽過程，AI的表現并非一開始就占據優勢。據提供此次AI技術支持的相關人士透露，比賽初期，AI的表現并未超過人類電力交易員。

　　然而，隨著比賽的深入進行，AI展現出了驚人的學習能力和適應能力。它能夠根據歷史數據不斷優化預測模型，并在復雜多變的市場環境中做出更加精準的決策。這種自我學習和優化的能力，正是AI技術的核心優勢所在。

　　中國人民大學應用經濟學院副教授郭伯威在賽后交流時表示，AI在電力交易領域的應用前景廣闊。他指出，AI可以根據歷史錯誤不斷增強預測水平和決策能力，從零開始發展定價策略，并且能夠適應不斷變化的市場環境。這一過程完全不需要人類的指導，AI能夠自主學習和優化，從而實現更高的效率和準確性。

　　郭伯威教授進一步指出，目前AI在電力交易領域的應用主要集中在電價預測方面，而直接應用于決策的情況相對較少。然而，隨著AI技術的不斷發展和完善，越來越多的經濟學前沿學者開始關注AI算法互動及其對市場的影響。他們認為，AI有望在未來電力市場中發揮更大的作用，甚至可能徹底改變傳統的電力交易模式。

　　值得一提的是，在這場比賽中，清鵬AI隊首次參與電力交易的“實戰”。為了應對不同的市場環境和風險偏好，該團隊訓練了四種不同風險偏好的AI智能體。最終參賽的是弱風險厭惡的AI智能體，即偏保守的策略。盡管如此，它的平均成本仍然達到了307.04元/MWh，表現相當出色。相比之下，強風險偏好的智能體的平均成本更低，僅為236.00元/MWh。這表明，即使在保守策略下，AI也能展現出強大的競爭力。

　　更為引人注目的是，整個策略都是提前對所有參賽隊伍開放的，全程公開透明。這意味著，即使是“明牌”的情況下，專業的電力交易員也難以戰勝AI。這一結果不僅展示了AI技術的強大實力，也引發了人們對未來電力市場可能發生的變革的思考。

　　在泛電力市場AI的表現如此突出，很容易引起儲能人聯想：如果AI 用在工商業儲能的商業模式中，能否出現同樣勁爆的效果？

　　改變工商儲模式？

　　隨著新能源資產的快速發展，特別是以電池為核心的能源系統，其復雜性不斷增加，管理難度也隨之加大。據統計數據顯示，2023年，電化學儲能電站非計劃停運次數高達1030次，單次平均非計劃停運時長達到29.12小時，單位能量非計劃停運次數更是高達26.73次/100MWh。這一數據充分暴露了當前儲能系統在管理方面存在的問題。

　　在管理方面，納入統一成熟管理的工商業儲能不足十分之一，收益達成普遍不及預期。許多資產方表示，他們的儲能項目收益遠未達到預期目標。為了應對這一問題，他們不得不每天打開十幾個不同的平臺去盯盤，分析數據找原因，管理效率極其低下。這種粗放式的管理模式已經無法適應當前市場的需求。

　　此外，工商業儲能項目的規模通常較小且分布廣泛，運維巡檢工作量大、難度高。部分項目存在系統效率低、故障率高和運行損耗高的問題，這些問題嚴重影響了客戶的收益。同時，隨著電力市場化進程的加速，傳統的“一口價”收益模式已經不復存在，粗放式管理也無法再躺著賺錢。因此，如何提高儲能項目的管理效率和收益水平，成為了一個亟待解決的問題。

　　在這一背景下，AI技術有望成為大規模新能源資產高質量管理的必然選擇。目前，國內已有公司提出了行業首個儲能FSD(完全自動駕駛技術)，旨在通過AI技術實現儲能系統的智能化管理。該技術從感知、決策、執行三個層面入手，通過AI收益診斷，分析檢修停運、固定策略、充放電損耗、變壓器容量限制、負荷偏差等方面的收益損失，并通過智能化控制進行策略優化，捕獲最大價差的儲能策略。

　　具體來說，AI技術可以通過實時監測和分析儲能系統的運行狀態，預測未來的電價走勢和市場變化，從而制定出更加精準的充放電策略。同時，AI還可以根據歷史數據和實時數據，不斷優化儲能系統的運行參數和管理策略，提高系統的運行效率和收益水平。

　　在實際應用中，AI技術已經在一些儲能項目中取得了顯著的效果。在對批量場站驗證過程中發現，大部分儲能項目仍有2%-10%的提升空間。這意味著，通過AI技術的應用，一個2MWh的儲能場站每年收益大概可以提升8萬元左右。這一數據充分展示了AI技術在儲能領域的巨大潛力。

　　當然，AI技術在電力交易和儲能領域的應用仍面臨一些挑戰。例如，如何確保AI技術的安全性和可靠性，防止因技術故障導致的電力事故和儲能系統損壞；如何保護用戶的隱私和數據安全，避免因數據泄露和濫用帶來的法律風險；如何培養和引進更多的AI人才，以滿足行業發展的需求等。

　　總結

　　除了國內公司外，海外也有不少AI公司在積極布局儲能市場。

　　在我們運營的儲能群里，有群友反饋，不少海外AI公司在扎堆涌入儲能，比如全球的人工智能優化太陽能儲能技術和解決方案提供商Turbo Energy；也有人利用AI在家就賺到第一桶金。

　　更多信息，進群聊。我們80%的靈感都來自運營接近3年的儲能群。不少大神會分享一些觀點，希望都能獲得一些啟發。

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