近日，世界经济论坛（WEF）公布首批「MINDS计划·AI应用之星」全球标杆案例。山东虹知数科电力有限公司联合大地量子共同开发的「AI预测驱动的电力交易系统」成功入选，成为能源电力领域的全球示范案例。
在AI概念密集发布的当下，一个能源项目进入这份国际名单，指向的是一个更务实的问题：AI究竟能不能在真实的价格信号和高频交易中稳定发挥作用。虹知数科的这次入选，把答案落在了电力市场化交易这个具体场景上。
01 行业之痛｜电力市场的波动，先由天气决定
电力市场与传统商品市场最大的不同，在于供给和需求都「长在天上」。风电、光伏的出力取决于风速、辐照与云量，气温决定负荷曲线，降水影响水电出力和用电节奏。天气一变，价格随之波动。
传统预测方式难以兼顾稳定性与经济性：预测偏保守，交易机会被白白浪费；预测偏激进，偏差与波动风险随之放大。对发电企业和售电主体来说，这不是一个技术指标问题，而是直接记在收益表上的成本。
02 技术解法｜一套专为电力市场定制的天气预测系统
针对这一行业痛点，项目打造了基于Transformer架构、专为电力市场定制的天气预测系统，支撑以天气驱动的脱碳电网运行。
Transformer擅长在处理长序列数据时捕捉远距离的关联关系，这与气象预报需要同时消化大量历史观测、再分析资料和多模式输出的特性天然契合。在此基础上，系统按电力市场的运行需求做了定制化设计，让预测结果能够直接进入交易决策环节，而不是停留在气象图表上。
换句话说，它要解决的不是「天气准不准」，而是「天气如何变成可执行的交易判断」。
03 核心价值｜效率、提前量与可落地的决策
与入选同样值得关注的，是这套系统跑出来的三个结果。
- 效率提升：预测效率达到传统方法的5倍，在同样的时间窗口内可以完成更多轮次的计算与修正。
- 提前量拉长：可实现提前7至15天的精确预测，把可用的决策窗口从「明天」推到了「半个月」。
- 决策闭环：帮助市场主体优化交易决策，降低波动风险，提升发电收益。
其中，7至15天这一指标最具产业意义。电力交易合约签订、机组检修安排、中长期持仓与现货头寸，都需要在周以上的尺度做出判断。预测窗口从一天拉长到半个月，市场主体才谈得上提前布局，而不是被动应对价格波动。
效率的5倍提升则改变了另一件事：预测可以随新数据不断迭代，让交易策略在行情变化中保持更新。
04 常见问题
Q1：这次入选的具体是什么项目？
项目全称为「AI预测驱动的电力交易系统」，由山东虹知数科电力有限公司与大地量子联合开发，入选世界经济论坛公布的首批基于AI的全球标杆案例，成为能源电力领域的全球示范案例。
Q2：提前7至15天预测，对交易到底意味着什么？
意味着不确定性被提前暴露。天气驱动的价格波动往往在周尺度上完成累积，越晚发现，可选的应对手段越少。提前半个月拿到相对可靠的判断，企业可以在合约结构、持仓比例和检修计划上做从容安排，把「事后止损」换成「事前配置」。再叠加5倍的预测效率，判断还能随气象条件变化持续修正。
Q3：这套系统和普通用电户有关系吗？
关系是间接的。发电侧和售电侧的预测能力提升，会通过市场价格的稳定性和供电安排的可靠性，逐步传导到终端用电成本与用电体验上。但这种传导需要市场化机制持续完善，不会立竿见影。
05 总结与展望
此次入选，是国际权威平台对虹知数科技术能力的认可，也是公司持续深耕电力AI技术的重要成果。
放到更长的时间尺度看，电力系统的脱碳进程正在把「天气」变成一种核心生产要素。风电装机占比越高，电网对精准气象预测的依赖就越强，谁能更早、更准地读懂天气，谁就能在电力市场的价格波动中占据主动。
未来，虹知数科将持续推进技术落地，为电力市场数字化、低碳化发展提供支撑。
