欧洲电力系统逐步向可再生能源靠拢，这也带来了更多的稳定性考验。例如光伏电量受到云层覆盖率影响，风电受到风力影响，而这些变量对电力交易市场来说格外复杂。

(资料图)

欧洲电力市场规模现在在1.3万亿欧元左右。过去五年中，欧洲最大的短期电力交易所，Epex日内市场的订单提交数量从每天不到100万单，跃升至超过700万份。

随着欧洲继续加大对可再生能源的依赖，电力市场的交易量还将进一步扩大，不稳定意味着交易员们需要更加警惕。

但庞大的观测因素和数据量让人类交易员很难胜任市场变化，仅靠知识和经验可能已经无法在如今的欧洲电力市场获胜，交易员们需要更多地使用人工智能工具。

据Epex称，去年自动化交易占到总交易量的60%，2021年则达到55%。

丹麦能源交易商MFT就是采用人工智能交易的一家贸易公司，其每天处理约3000万个数据点，以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电价如何波动。

与此同时，MFT的数据模型每天创建超过1300个交易信号。据该公司算法交易副总裁Jacob Guldberg称，交易比任何时候都更需要理解数据和其对市场的影响，但这也让人类交易员仍有用武之地。

贸易公司Trailstone Group的首席投资管Brad Blesie则指出，算法交易将成为公司保持竞争优势的必要条件。这很难，但潜力巨大。

波动潜藏利润

本月早些时候，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。而这在可再生能源占主导地位的电网可能将变得更加常见。

这样的波动性无疑为电力交易商提供了利润丰厚的机会，其可以利用卫星图像、天气模式甚至社交媒体上的帖子来预判价格变化。

而在去年能源危机期间，巨大的波动性让MFT的利润飙升了八倍之多，达到5.76亿欧元，平均每名员工创造了440万欧元的利润。

当然，自动化也功不可没。电力市场的独特之处在于处理供应、需求和基础设施方面的数据，由于欧洲各国电网之间互联装置存在瓶颈，计算机加入电力分配的计算过程反而会节省更多的时间和精力。

Danske Commodities日内交易主管Tim Kummerfeld称，算法有助于提供流动性并抑制价格波动，且其能够根据训练数据进行学习，因此，更多的交易商将采用人工智能。

但他也指出，自动化系统现在还不够完美，很多过于复杂的情况仍需要人类交易员来进行主导。在非常极端的情况下，算法的使用量反而变少。

不过随着时间的推移，自动化注定成为欧洲电力交易员不可缺少的伙伴，毕竟在可再生能源极不稳定的供应下，人类需要一个稳定的助手来预判这些不稳定因素。

（文章来源：财联社）

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