8月27日，由华北电力大学技术转移转化中心主办的2026年双碳目标下新能源发电新技术应用研讨会顺利召开，飔合科技数智产品总监燕兆聚焦新能源全面入市之后的收益重构，提出市场化能力已成为新能源价值释放的关键变量，并系统展示了飔合科技面向电力交易打造的专业智能体平台 SISITrader 及其落地实践。
截至2026年8月，全国已有8个省份正式运行现货市场，20余个省份进入不间断结算试运行阶段。行业正从保障收购走向中长期加现货偏差结算，收益模型由发电量乘标杆电价变为电量乘电价二维控制。燕兆指出，每一次政策演进都在改变新能源的收益计算方式，底层收益逻辑已发生根本性重构。
在全面入市的背景下，新能源在现货市场中面临着多重结构性挑战：
挑战一：结构性被动地位。 新能源出力与现货电价呈现系统性负相关——风光资源好时供给充裕、电价走低，资源差时出力不足、无法充分获益。"发得多≠挣得多"成为新能源场站的普遍困境。
挑战二：负电价频发。 山东、辽宁、蒙西等省份已频繁出现负电价时段，部分时段最低达-0.1元/kWh，新能源场站面临"贴钱发电"的窘境。
挑战三：中长期合约"压舱石"失效。 与火电不同，新能源出力不可控，中长期合约无法精准匹配日出力特性，过高比例的中长期反而可能造成实际收益下降。中长期合约已从"收益锁定工具"变为"收益风险管理工具"。
挑战四：机制电量补偿存在结构性不足。 均价结算掩盖个体差异，节点和时段错配无法弥补。机制电价是价格锚而非收益保证，实际收益取决于项目所在地区的供需关系和节点位置。
面对四维挤压，燕兆提出了基于风险控制的交易方法论，核心是全电量闯市场、机制电价守底线，在不确定中寻找确定。然而，新能源交易的复杂度仍在指数级上升，已从月度结算变为 96 点实时决策，从工作日变为 365 天全天候运转；数据散、规则繁、链条长、预测与决策脱节、经验依赖个人……传统人工盯盘、经验判断的方式已难以为继。
进入 2026 年，AI 正从开发场景走向业务现场。一类被称为“Claw 级应用”的智能体，不再仅生成内容，而是能够识别意图、拆解任务、调用工具并交付实际结果。
通用 AI 强于理解自然语言、总结文档与辅助推理，但电力交易并非仅靠语言能力即可完成。它首先需要可信数据、规则约束、专业工具与责任边界。因此通用 AI 与垂直 AI 并非替代关系，前者提供理解、表达与推理的底座，后者将数据、规则、模型、工作流、权限与审计组合为专业能力。
燕兆提出交易业务从"数据工具"到"智能Agent"范式跃迁的三层架构演进。业务层覆盖交易全生命周期，工具层实现从固定报表到自由探索再到 AI Agent 的渐进式演进，能力层以 Skill、Agent 与 MCP 统一协议枢纽为技术底座。核心变化是让交易员从信息搬运中抽身，把时间放回判断与风险控制，让优秀经验沉淀为可执行、可复用、可迭代的业务资产。
从"数据工具"到"智能Agent"的三层架构演进
SISITrader 并非给通用大模型叠加一个“电力交易插件”，也不是用聊天框替代原有业务系统。它是飔合科技打造的一套电力交易领域专业智能体 AI 平台，让 AI 进入理解—数据—分析—决策—输出—复盘的完整链路。
在场景层面，SISITrader 覆盖智能问数分析、日报周报月报、策略报告、自动化模块与电价预测评估等方向。以智能问数为例，平台在标准数据底座之上，以可视化指标树与拖拽式分析区提供口径验证与数据验证两条独立又相互印证的路径，让业务人员能够独立核对答案的来源与计算过程。报告类工作则通过定时触发-统一取数数据质检-模板生成-人工复核-归档分发的受控链路，在解放交易员重复劳动的同时，保留专业责任与决策边界。
SISITrader智能问数示例
传统电力交易平台擅长解决稳定、标准的模块化需求，这些能力仍然重要。SISITrader 在此基础上进一步提供面向专业电力交易场景的 AI Agent 能力，让自然语言问数、自由分析、定时报告以及后续更多业务应用建立在同一套数据、指标、规则和验证体系之上。
AI 不会替代电力交易中的专业判断，但它正在改变数据被调用、经验被复用和报告被生产的方式。随着这些具体场景逐步落地，电力交易工作正在进入一个人机协同的新阶段，交易员依然是整个交易闭环的最终责任主体，AI承担的是标准化、重复性、高计算量的场景工作，让人更聚焦更高的价值判断与优化。
燕兆在最后也强调，未来不是 AI 替代交易员，而是会用 AI 的交易员替代不会用 AI 的交易员。
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