某省级电力数据服务公司·专业服务·AI + 产品创新
电力交易预测引擎：把 300 页政策变成可操作的交易建议
核心结果
次日电价预测准确率 88%
统计口径与衡量方式见下方「项目事实与衡量口径」。
FACTS
项目事实与衡量口径
我们把周期、规模、基线与算法口径都摊开写，方便您判断这个数字在贵司是否可比。
- 项目周期
- 2024 年，政策解析模块 4 周 + 预测模型 8 周 + 连续 3 个月回测
- 客户规模
- 省级电力数据服务公司，服务火电、风电与售电客户，交易员团队约 15 人
- 原始基线
- 改造前依赖交易员人工研读政策与经验判断，未建立统一的准确率统计口径，客户内部估算约 60%–70%
- 衡量方式
- 日前申报电价与实际结算电价的偏差落在客户约定阈值内的比例，统计区间为连续 3 个月、覆盖全部交易日的回测样本
- 交付边界（我们做了什么 / 没做什么）
- 我们交付政策结构化解析、多角色推演与价格预测建议模块，输出附置信度说明；是否按建议申报由客户交易员决定，我们不代客户下单，也不对交易盈亏负责
落地全流程三段式拆解
PROBLEM → APPROACH → OUTCOME遇到的原始痛点
- 各省电力交易规则复杂且频繁调整
- 政策文件动辄三百多页，交易员来不及消化
- 每小时电价差可达 1 元，判断失误代价极高
- 传统预测模型难以应对多因素市场
语识落地做法
- 政策文档深度解读与结构化摘要
- 多角色政策推演：火电厂、风电场、售电公司分别模拟
- 现货交易仓，用类似股票操作的方式管理电价头寸
- AI 价格预测与交易建议，附置信度说明
可验证的成果
- 回测区间内价格预测准确率达到 88%（口径见上方项目事实）
- 单份省级政策文件的消化时间从数天压缩到小时级
- 交易判断的依据可追溯到具体政策条款与历史样本
为保护客户商业信息，案例中的企业名称已做脱敏处理，所有数据均按客户确认可公开的范围披露。每个案例的项目周期、客户规模、原始基线、衡量方式与交付边界均在页内列明，可据此判断与贵司业务的可比性。不同企业的数据质量、流程配合度与部署环境不同，同类方案的实际结果需以双方约定的验收指标为准。