今天分享的是：上海路明星光PPT：人工智能在电力市场中的应用探索
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本PPT由上海路明星光李忠正高级工程师分享，围绕人工智能在电力市场的应用展开探索，结合政策背景、技术核心与实际应用，展现了AI赋能电力市场的实践路径与发展方向。当前国家出台多项政策推动“人工智能+能源”发展，明确2027年初步构建能源与人工智能融合创新体系、2030年相关技术与应用达世界领先水平的目标，同时划定了人工智能在电网、新能源、火电等多能源领域的典型应用场景，为AI在电力市场的落地奠定政策基础。
PPT回顾了2006年至今人工智能领域的关键突破，从深度学习理论奠基，到AlphaGo展现策略博弈能力，再到Transformer模型、ChatGPT及DeepSeek的技术创新，勾勒出AI技术的迭代脉络。而注意力机制与Transformer深度学习架构作为核心技术，适配电力市场多维度时序数据的特点，可精准筛选关键信息、并行处理长周期数据，还能融合多模态数据，满足电力现货市场高频交易、实时决策的需求。
在实际应用层面，PPT重点阐述了“人工智能+”在电力市场的落地成果：气象预测实现单源数据向多源融合升级，结合外部气象数据与自建场站微气象数据，通过物理模型与机器学习模型提升预测精度；功率预测针对风、光出力的痛点，通过数据修正、导入场站实测数据及构建极端天气模型等方式，将预测准确率从90%提升至95%；智慧交易则实现多维度突破，负荷预测通过“分组聚合+虚拟用户”将偏差率控制在1.5%内，价格预测依托特征工程与多模型集成，在山东、安徽等市场实现精准预测并带来可观交易收益，同时通过量化模型实现现货仓位精细化管理，搭配自动化交易系统提升交易效率。
此外，PPT明确了后续工作方向，包括积累多省份现货交易数据以优化模型、采用因果学习方法实现从预测到推理的升级，以及研发电力行业大模型+多任务智能体，降低模型幻觉、提升决策能力。上海路明星光已组建专业团队，自主研发多款预测模型与自动化交易框架，业务覆盖8个省份，代理交易电量超250亿度，持续推动AI与电力市场的深度融合，助力新能源高质量发展。全文约700字。
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