当电价不再固定，变成每分每秒都在跳动的数字，仅靠人类决策如何能在电力市场交易中及时出击，获得更低的电费或者更高的利润？这个时候，你可能需要一个“智慧交易员”的辅助。
电力市场发展越成熟，它的机制与变化将更难以通过纯人力交易员进行判断、交易。因为受不同时期天气、燃料价格、跨区输电、机组检修，甚至宏观经济等的大大小小影响，当上万个变量同时作用，已远超人脑的处理能力，在此背景下，人工交易员引入“智慧交易员”——AI智能交易系统做辅助，通过强大的算力支持，同时处理海量数据、科学分析与预测，为企业提供更优质的交易方案。
那么作为一个靠谱的“智慧交易员”，TA需要具备哪些能力？
1、全域感知神经
全域感知神经是为了多源数据的融合与处理，包括企业内部各用能的数据实时抓取更新，以及同步接入的外部数据如天气数据、电网信息等等，以构建出完整的实时能源态势图。
全域感知神经要求物联网与大数据处理，通过物联网技术从企业内部的智能电表、传感器、生产管理系统等中实时（秒级）采集用电数据、设备状态及生产排班等各类数据；再通过大数据处理平台接收、清洗、标准化这些海量内部数据，通过接口与获取的外部数据进行时空对齐和融合。
由此，原本企业内外相对孤立的各类信息，将被编制成一张巨大的知识网络，为后续的算法预测等提供可靠真实的数据来源。
2、智慧预测大脑
智慧大脑可以通过深度学习等提供更为可靠的负荷及市场价格预测，包括概率性预测未来的现货价格，例如，“明日13：15-13：30，电价有80%的概率落在0.70-0.75元/度之间”等类似预测描述；或者结合生产计划和温湿度等天气数据，进行企业明日负荷曲线波动预期。
智慧预测大脑要求智慧系统进行深度学习，利用大量的数据训练输出更科学有效的预测结果。例如LSTM，通过捕捉时间序列的长期依赖关系，记录类似历史天气模式如何影响电价并将规律应用于当前预测；如Transformer，可以动态评估不同历史时刻数据对预测时刻的重要性，进行重点筛选排序；又如图神经网络，模拟人脑进行图谱式信息处理，用于分析电网拓扑结构，理解一个节点的阻塞如何通过网络传导影响其他节点电价，提升区域价格预测精度。
通过深度学习的智慧大脑，将决策从经验决策转向基于大数据概率的精确计算，让交易策略更科学可靠。
3、策略决策
策略决策主要指能够在复杂的多类型交易市场中不断实践强化学习，并不停优化最佳策略。例如，以最小化企业总成本为目标，通过对多种策略的组合分析，进行负荷使用规划以及电力参与需求侧响应获利等策略拆分组合，并在实践中不断通过结果反馈，优化企业的当下策略，将生产控制与交易无缝融合，获得更低成本、更大利益的更优解。
4、程序化交易和动态风控
当这位“智慧交易员”实现了上述能力，还有一部分是需要把控的，那就是风险把控。优秀的“智慧交易员”一方面通过自动执行固定稳定交易，在市场价格达到预设的卖出条件时自动和平台交易；另一方面进行动态风控，实时计算交易策略的风险，并在可能超过潜在风险的时候执行风险对冲策略，严格将损失锁定在预算之内。
上述四大模块通过“感知—思考—决策—行动”的链条形成了企业“智慧交易员”的自主行动路径，让企业获益从被动向“主动驾驭”逐渐转变。包括成本与收益策略的主动优化、增收；识别极端情况及主动避免偏差考核；让决策有数据支撑，更加科学稳定等。
伏特猫自研智慧系统，辅助企业参与现货市场交易决策，包括收益模型、报价策略、实时执行监控及复盘分析等，通过全链条执行为企业参与电力交易市场提供智慧数据驱动，保驾护航。
