预知每一度电的价值，路明星光破解电力市场价格预测难题

在我国电力现货交易加速发展的当下，价格作为市场的核心信号，正面临着新能源出力波动与负荷需求多变的双重挑战。AI科技企业路明星光近期深度剖析价格形成机制，通过完善的价格预测方法，将价格预测准确率较常规时序预测模型优化7-30%，并在多省的实际交易中取得了出色表现。

路明星光是一家专注于电力市场智能化服务的AI科技企业，总部位于上海，业务目前已覆盖以华东为主的8个省份，年代理交易电量规模超400亿度
。路明星光将前沿AI技术融入电力行业应用，构建了基于AI的统一预测框架和自动化交易技术，为发电侧、售电侧、电力用户、储能及虚拟电厂提供智能化的解决方案。

在电力交易市场中，出清价格作为交易结算的核心，其预测准确率直接决定了最终收益
。然而，价格的形成机制是一个涉及供需、网络拓扑、市场力等多元因素耦合的复杂博弈过程。路明星光的算法团队认为，尽管现货价格看似波动无序，但深入理解电网运行的物理规律与市场博弈的前提下，运用AI技术可以实现精准的价格预测。通过发掘各省价格的共性影响因素和特异性影响因素，路明星光构建了一套完善的价格预测方法。

从底层逻辑来看，出清模型的数学结构决定了影响价格的关键变量，模型求解后可以发现全网供需与电网物理结构对价格的影响最为关键。在此基础上，各省根据区域特色对规则进行了微调。同时，市场主体既受基于成本与收益考量的客观经济学规律驱动，也响应政策方面的管控指导。

路明星光将影响价格形成的因素归纳为供需关系、网络结构和市场力三类基础的影响因素，并构建了一套完整的价格预测方法。通过发掘影响价格的各类特征，基于特征影响和历史数据搭建单一模型，基于初始模型产出进行规则后处理，以及多模型集成动态选优，实现了极佳的价格预测性能。

这一套价格预测的方法，从价格形成的底层逻辑上考虑了可能影响价格的各类因素，设计不同模型处理不同数据和特征，让模型“算无遗策”，同时通过市场规则约束AI模型输出的第一轮结果，最后以“优中选优”的方式输出最终预测结果。

为了更精准地预测价格，路明星光采取了一系列针对性的措施，包括对求解器、特征工程方面进行专门设计，并通过Transformer模型注意力机制和分阶段训练，将价格预测准确率较常规时序预测模型优化7-30%。

在多省的实际应用中，路明星光的价格预测方法都取得了出色表现。在山东市场，路明星光在大部分基础特征变化不大的情况下，准确预测出正负电价，成功捕捉到光伏快速降低导致的电价快速上涨。在安徽市场，路明星光做出的价差方向正确率保持在70%左右，8月份日前申报累计收益超过200万，平均收益达到3.61元/MWh。

随着全国统一电力市场和新型电力系统的加速建设，电力现货交易日益活跃，新能源占比持续提升，价格作为市场核心信号的指导作用仍在不断提升。借助AI提供的精准预测，发电企业、售电公司、电力用户以及储能和虚拟电厂等市场主体，有望通过精准判断电价走势，实现进一步的收益提升和风险调控。

索比光伏网 https://news.solarbe.com/202601/08/50016383.html