近年来，我国电力市场正经历一场深刻的智能化转型。随着国家“人工智能+”行动计划的推进，人工智能技术能源领域的应用不断深化，为电力市场的效率提升和新能源消纳提供了有力支撑。 政策层面，国务院及有关部门密集出台支持文件，明确提出到2027年初步构建能源与人工智能融合创新体系，到2030年实现能源人工智能技术世界领先的目标。这多项政策覆盖智能电网、新能源、火电、水电等全能源场景，为电力市场的技术应用提供了明确政策导向和制度保障。 技术层面，人工智能的发展经历了多次关键突破，从深度学习到生成式技术的普及，核心技术如注意力机制和Transformer架构的应用，为电力市场的数据处理带来了革命性变化。这些技术能够动态聚焦时序数据中的关键信息——并行处理长周期数据——速度较传统模型提升3至5倍，有效解决了传统模型在长距离依赖捕捉上的不足。 在应用落地上，人工智能技术已深度融入电力市场的多个关键环节。气象预测通过多源数据融合和机器学习校准，明显提高了场站级预测精度；功率预测的准确率从90%提升至95%，为电力调度提供了更可靠的数据支持。智慧交易领域，负荷预测的总体偏差率低于1.5%，价格预测山东、安徽等市场精准捕捉电价波动，现货与滚动仓位管理则通过量化模型实现了交易成本的优化。 未来，电力市场的智能化发展将围绕三上展开：一是持续积累多省份现货交易数据，优化模型预测精度；二是引入因果学习，从预测转向推理，还原市场决策逻辑；三是研发电力行业大模型与多任务智能体，降低模型误差，提升决策效率。这些举措将深入推动电力市场的智能化水平，助力我国能源结构优化和绿色低碳发展。
随着电力市场化改革深化和新能源消纳比例提升，交易与调度正从经验驱动转向数据驱动；以政策为导向、技术为支撑、安全为保障，将智能化融入电力全流程，才能在提升效率的同时确保系统稳定，推动能源转型高质量发展。