售电公司竞争新格局
随着电力体制改革深化，电力市场逐渐从计划模式向市场化交易模式转型，逐步形成现货市场与中长期市场并行的双轨制格局。在现货市场，市场电价以15分钟为间隔随供需实时波动，这种高频动态特性既创造盈利空间，也使售电公司面临量价精准匹配的挑战；而中长期市场，受政策调整、能源结构变化等因素影响，使得中长期合约的价格与实际用电成本之间的价差充满不确定性。叠加用户侧用电需求日益多元化且特性差异显著，对售电公司服务与运营能力提出更高要求。在此背景下，传统依赖固定价差的粗放运营模式难以为继，如何在现货与中长期市场中破局实现降本增效、稳定盈利，成为行业关键课题。
国能日新深入洞察售电公司在电力市场改革背景下面临的市场价格波动剧烈、竞价策略优化困难、用户需求精准捕捉不足、风险防控体系薄弱等痛点，推出“售电智能量化交易解决方案”，助力售电公司精准破局，为售电业务的高质量可持续发展提供全链路技术赋能。
聚焦山东电力市场
作为国内市场化改革的前沿阵地，山东省电力市场为售电公司提供了典型的实战场景。从市场活跃度来看，年度、月度、月内等各周期交易连续开展，尤其是距离现货市场最近的D+2～D+3日滚动交易持续运行，为售电公司提供了高频次的交易机会；从交易品种来看，售电公司可参与的交易品种覆盖年度双边、年度集中竞价、年度挂牌、月度双边、月度集中竞价、月度挂牌、月内挂牌、月内竞价、日前交易和实际交易等全周期品类，能够通过多元化策略组合实现风险分散与收益优化；从价格波动情况来看，山东市场电价上下限区间宽，现货市场电价受新能源出力、负荷峰谷等因素影响显著，中长期合约价格与现货电价价差波动频繁，为售电公司开展“低买高卖”的套利操作提供了充足的盈利空间。
基于山东市场“高活跃度、多品种、大波动”的特点，其现货市场与中长期市场的策略实践具有极强的行业代表性，能够为全国售电公司提供可复制、可推广的盈利范式。
现货市场的"微利掘金术"，
百亿度电收益破局
山东某年用电量100亿度的售电公司，面临预测不准、交易策略滞后、风险难以把控等难题，收益提升陷入瓶颈，国能日新以三阶算法模型构建起全链条的量价博弈解决方案，结合山东现货电价的走势、气象和未来用电量情况，助力客户成功打破困局，预计实现年度度电收益达0.8～1厘/度，年度盈利8000～10000万元。
一阶智能预测：误差率<3%的负荷预测引擎。基于深度学习算法，国能日新构建起智能负荷预测。该预测通过多源异构数据融合技术，整合用户历史用电曲线的时序特征、气象数据的时空变量、行业生产周期的动态参数，形成包含时间序列、环境变量、行业特征的三维数据矩阵。借助强化学习算法实现模型参数的动态调优，采用集成学习策略对多个子模型输出结果加权融合，构建出误差率＜3%的24小时负荷预测基准值。经工业用户场景验证，预测准确率稳定在97%以上，为交易策略制定提供高置信度数据支撑。
二阶动态优化：打造适应现货市场的博弈模型。结合山东现货市场规则，国能日新构建了“低买高卖”的动态交易策略，该算法通过对海量历史电价数据进行特征提取，捕捉电价波动的关键影响因素，构建高精度电价预测模型。在此基础上，运用自适应动态规划算法，实时计算不同时段的最优策略。在如夜间风电大发期的日前电价低谷时段，自动增加电量采购；在如夏季空调负荷高峰期的电价高峰时段，减少购电量，实现分时收益最大化。
三阶风险对冲：智能偏差控制的双阈值动态调节机制。构建基于规则引擎与机器学习融合的风险防控体系，设定±20%申报电量偏差红线。当触发偏差时，系统依据内置的省份规则库，结合动态规划算法进行价差回收决策。针对申报电量超过实际用电量1.2倍且日前市场电价低于实时电价的超量申报时，仅对超出1.2倍部分回收价差；对于申报电量低于实际用电量0.8倍且日前市场电价高于实时电价的少报电量时，仅对低于0.8倍部分回收价差。通过遗传算法优化回收策略，确保风险可控。同时，系统采用联邦学习技术实现多源数据协同计算，在保障数据安全的前提下，持续提升风险防控的智能化水平。
计算示例：
通过动态调整申报电量，实现“低买高卖”套利。以某时刻实际用电1232.9万度、日前申报策略1483.6万度为例：
实时电价0.53元/度，日前电价0.46元/度
现货收益=(1483.6-1232.9)×(0.53-0.46)=17.55万元
偏差回收=(1483.6-1479.48)×(0.53-0.46)=0.29万元
净收益=17.55-0.29=17.26万元（分时度电盈利0.014元/度，日度电收益=分时净收益之和/日实际用电量）
这一机制有效帮助百亿度电规模场景下的售电公司实现“低买高卖”套利，在保障高收益的同时精准控制月度偏差，让交易风险可控、收益稳健，以可量化的现货市场解决方案，推动电力交易迈入算法驱动的高效时代。
中长期市场的"时间套利战"，
革新电力交易模式
山东某月用电量达1亿度的售电公司，面临价格波动适应性不足、收益增长受限等问题。国能日新电力交易辅助决策系统通过引入日滚动交易动态调仓机制，及智能算法核心策略驱动价差捕捉与收益最大化，助力该公司单月日滚动撮合电量约占总电量的4%，实现浮盈70万元，中长期月度均价降低超1分。
当预测日前电价高于中长期电价时，立即触发买入指令，智能研判买入策略。系统基于国能日新先进的价格预测模型与市场趋势分析算法，对海量历史交易数据、实时供需信息、新能源发电出力等多维数据进行深度学习与动态分析，精准锁定日滚动市场中的低价电量，帮助售电公司提前储备电力资源，高效填补现货高价时段的用电需求缺口，降低综合采购成本；当预测日前电价低于中长期电价时，迅速启动卖出策略，提前锁定价差收益。系统依托智能分析算法，对售电公司持有的中长期合约电量进行精细化评估，识别冗余电量，结合市场价格波动规律与走势预判，指导售电公司在日滚动市场高位抛售冗余电量，将价差收益提前落袋为安，实现收益最大化。进一步，通过浮赢核算体系，综合考量撮合交易收益，以及放弃当前撮合转而参与月度或年度集中竞价的潜在收益，帮助售电公司全面评估交易价值，为决策提供科学依据，实现收益与风险平衡。
计算示例：
（1）买入策略举例：捕捉低价买入机会，覆盖高价用电缺口
撮合价格：294 元 / 兆瓦时
国能日新预测日前电价：330 元 / 兆瓦时（高于中长期电价，触发买入策略）
实际交易时段：10:00
实际日前价格：338.362元 / 兆瓦时（低于日前预测电价，实现低价买入）
交易电量：1 兆瓦时
用电分时电价 : 374.8元/MWh
用电分时比例：4.38%
收益计算根据浮盈公式：
撮合收益 = 交易电量 ×（实际日前电价 −撮合电价）
= 1 ×（338.362 −294）
=44.362 元
中长期收益=abs（交易电量）*用电分时比例*（用电分时电价-实际日前电价）
=1*4.38%*（374.8-338.362）
=1.60元
浮盈=撮合收益+中长期收益=44.962元
（2）卖出策略举例：高价卖出冗余合约，锁定价差收益
撮合电价：450 元 / 兆瓦时
国能日新预测日前电价：340元 / 兆瓦时（低于中长期电价，触发卖出策略）
实际交易时段：20:00
实际日前价格：350.875 元 / 兆瓦时（高于日前预测电价，实现高价卖出）
交易电量：-6 兆瓦时（卖出冗余电量，电量记为负值）
用电分时价格：647.7
用电分时比例：4.45%
收益计算
根据浮盈公式：
撮合收益 = 交易电量 ×（实际日前电价 −撮合电价）
= (-6) ×（350.875-450）
= (-6) × (-99.125)
=594.75 元
中长期收益=ABS（交易电量）*用电分时比例*（用电分时价格-实际日前价格）
=6*4.45%*（647.7-350.875）
=79.25
浮盈=撮合收益+中长期收益=594.75+79.25=674元。
从落地成效来看，国能日新电力交易辅助决策系统通过“价差捕捉策略+浮盈计算体系”的组合方案，在中长期市场与日滚动市场的时间维度中构建了完整的套利逻辑，成功实践了“时间价差量化交易”模式的可行性。
数据创新赋能能源市场智能化变革。国能日新“售电智能量化交易解决方案”，凭借"AI算法+市场洞察+闭环风控"的核心优势，打造出智能量化交易决策引擎。为电力市场的高效运行与行业数字化转型注入数字经济时代新动能，创造科技驱动的能源革命价值与行业变革前瞻意义。
