清洁能源供应不稳定，欧洲引入AI接管电网

欧洲电力系统正逐渐向可再生能源靠拢，这也带来了更多的稳定性考验。比如光伏发电受云层覆盖率影响，风电受风力影响，这些变量对于电力交易市场来说非常复杂。

欧洲电力市场的规模现在是1.3万亿欧元左右。在过去的五年里，欧洲最大的短期电力交易所Epex提交的订单数量从每天不到100万份跃升至700多万份。

随着欧洲继续增加对可再生能源的依赖，电力市场的交易量将进一步扩大，不稳定意味着交易商需要更加警惕。

然而，庞大的观察因素和数据使得人类交易员很难胜任市场的变化，单靠知识和经验可能无法赢得今天的欧洲电力市场，交易商需要更多地使用人工智能工具。

根据Epex的数据，去年自动化交易占总交易量的60%，2021年将达到55%。

丹麦能源交易商MFT是一家使用人工智能进行交易的贸易公司，它每天处理约3000万个数据点，预测西班牙的云层覆盖和德国的气温，从而分析电力市场各地区的电价如何波动。

与此同时，MFT 的数据模型每天创建1300多个交易信号。根据该公司算法交易副总裁Jacob Guldberg的说法，交易比以往任何时候都需要了解数据及其对市场的影响，但这也使人类交易员仍然有用。

交易公司Trailstone Group的首席投资官Brad Blesie指出，算法交易将成为公司保持竞争优势的必要条件。I这 很难，但是潜力很大。

波动潜藏利润

本月初，由于太阳能发电量激增超过需求，德国电价一度跌至创纪录的每兆瓦时负500欧元。这在以可再生能源为主的电网中可能会变得更加普遍。

这种波动无疑为电力交易者提供了有利可图的机会，他们可以利用卫星图像、天气模式甚至社交媒体上的帖子来预测价格变化。

去年能源危机期间，巨大的波动使得MFT公司的利润猛增了8倍，达到5.76亿欧元，平均每位员工盈利440万欧元。

当然，自动化也功不可没。电力市场的独特性在于处理供应、需求和基础设施数据的问题，由于欧洲国家电网间互联装置的瓶颈，计算机加入配电的计算过程会节省更多的时间和精力。

Danske Commodities的日内交易负责人Tim Kummerfeld表示，该算法有助于提供流动性和抑制价格波动，它可以从训练数据中学习，因此更多的交易员将采用人工智能。

但他也指出，自动化系统还不完善，很多过于复杂的情况仍然需要人类交易员来牵头。在极端情况下，算法的使用会变得更少。

但随着时间的推移，自动化注定会成为欧洲电力贸易商不可或缺的合作伙伴，毕竟在可再生能源供应极度不稳定的情况下，人类需要一个稳定的助手来预测这些不稳定因素。

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