数字赋能高比例新能源背景下，电力市场建设亟需实践验证。
当新能源上网电量原则上全面进入市场，当虚拟电厂、储能和负荷聚合商被正式纳入经营主体，当算力负荷以年均近40%的速度增长，电力市场交易的便不再只是电量。能量价值、容量价值、灵活性价值、绿色属性与系统责任正在被重新定价。数字技术的任务，也不再是给行业增加几块展示大屏，而是让市场能够识别资源、形成价格、兑现交易并验证结果。
2026年10月17日，华北电力大学校友会数字经济分会2026年度论坛在北京校部举行。围绕“向新求变，向智提质——新型能源体系下数字经济高质量发展”，论坛将电力数据全生命周期治理、数字化赋能电力交易、微电网与虚拟电厂融合建设三个平行议题并置。其内在逻辑十分清晰：规则决定资源能否进入、如何定价；数据决定资源是否可识别、可计量；算法帮助经营主体理解价格、优化报价和响应策略；调度与市场结果又反过来约束算法的应用边界。
这正是数字赋能电力市场最需要被重新理解的地方：数字化并不替代电力市场，而是使高比例新能源条件下的“安全—绿色—经济”目标可识别、可计量、可交易。
市场进入多品种定价阶段
数字能力首先是经营能力
电力市场的底层变化，是交易对象正在由电量扩展为能量、容量、灵活性与绿色属性的组合。国家发展改革委、国家能源局发布的深化新能源上网电价市场化改革文件明确，风电、太阳能发电上网电量原则上全部进入电力市场，电价通过市场交易形成；新能源项目可以报量报价参与，也可以接受市场形成的价格。这意味着新能源企业的经营单元，已从“度电成本与发电量”进一步延伸至预测误差、市场报价、偏差成本、辅助服务及绿证收益之间的联动优化。
制度基础已经迅速扩张。《电力市场运行基本规则》明确，经营主体包括发电企业、售电企业、电力用户和新型经营主体，后者涵盖储能企业、虚拟电厂和负荷聚合商；市场交易类型包括电能量、辅助服务和容量交易。2025年，全国电力市场交易电量达到6.6394万亿千瓦时，占全社会用电量64.0%；其中，现货交易电量2872亿千瓦时，绿电交易电量3285亿千瓦时、同比增长38.3%，新能源市场化交易电量达到1.35万亿千瓦时、占新能源发电量60%。市场已经成为配置电量、形成价格的主要机制，而价格波动、偏差考核、绿电属性与系统成本也已经成为企业的经营变量。
在这一背景下，国家电网企业管理部副主任马莉关于新型电力系统市场机制的判断，抓住了行业的核心变化：新能源渗透率超过20%以后，负电价、深谷电价与尖峰稀缺会频繁出现，市场关注点需要从“卖电量”转向“卖能力”。容量支撑、灵活调节和备用能力，正在变得比单纯发电量更稀缺。其政策含义是，未来竞争不仅取决于发了多少电，更取决于能否预测出力、识别可调资源、制定报价策略并承担偏差责任。
工程、数据与安全打通后
算法才真正进入交易链条
如果说市场规则回答的是“谁能交易、交易什么”，那么工程数字化和数据治理回答的就是“市场主体究竟掌握什么资源、能否把承诺变成结果”。
中国电建集团首席信息官吴张建将数智化的本质概括为：不是让人更快地搬运数据，而是尽可能不再需要搬运数据。这一定义在电力市场中具有明确指向。新能源资产从勘测设计、工程建设、设备检测到运维交易，会持续产生气象、设备状态、出力曲线、检修记录、合同和计量数据。若数据仍依赖人工填报、多系统搬运和事后汇总，交易模型看到的便只是延迟且失真的信息。中国电建在工程全生命周期数字化方面的实践提供了产业侧样本：人工智能风电机组全生命周期高精度工业视觉检测系统已在30余个风电场推广，数字孪生水网、数字孪生水利工程和智能建造系统，则把数字能力嵌入工程交付与资产管理环节。对于电力市场而言，这类能力越靠前，资源画像、设备可用率、检修计划与响应能力的可预测性就越强。
但工程数据只有经过治理，才能转化为交易能力。清华大学软件学院院长王建民教授分享的工业时序大数据智能软件栈，给出了数据底座的底层逻辑。IoTDB以超第二名59%的成绩登顶TPCx-IoT，已管理全球433个风电场、22809台风机。仅通过修正对风角度，单台风机年增发电收益3.13万元。这说明新能源市场经营中的竞争力，并不只来自大模型或复杂算法，也来自时标准确、采样完整、异常可追溯。数据底座一旦失真，预测、报价、偏差考核和辅助服务调用都可能建立在不牢靠的假设上。
国家电网原副总信息师王继业关于“人工智能+能源”的讨论，则把问题推进到生产系统的组织方式。大模型可以承担知识检索、流程自动化、分析计算、预测和辅助决策，但当算法涉及交易申报、聚合调用、调度指令或结算时，必须保留规则校验、权限审批、人工复核、回滚和追责机制。这一边界同样适用于中国电建、国家电网及其他能源企业：数字孪生、工业视觉和智能体能够提高工程与运行效率，但不能替代市场准入、价格形成和结算制度。
从资源聚合到可信交易
安全与责任决定商业化上限
虚拟电厂和微电网是数字赋能电力市场最具象的落点，也是最能检验“资源是否真实、承诺能否兑现”的环节。《电力市场运行基本规则》已将虚拟电厂和负荷聚合商纳入经营主体；《电力市场注册基本规则》进一步明确其初期参照售电公司管理办法执行，并建立全国统一准入要求。这为分布式资源进入市场提供了制度入口，却没有自动解决可调容量的真实性、响应偏差、收益分配、责任界面和退出机制。
星逻智能创始人、董事长兼CEO王海滨分享的智能运维案例提供了另一条路径：传统新能源场站因故障发现滞后、组件脏污等问题，年损失电量可达8%—15%；无人机机库、巡检算法与清洗机器人构成的闭环，已覆盖全球1400多个场站。其价值不只是“看得更清楚”，而是把发现问题、处置问题和优化运行串成闭环。对于虚拟电厂和园区微网而言，这一逻辑同样适用：只有将资源画像、聚合预测、容量核定、交易申报、控制执行和计量结算连接起来，分布式设备才可能从“可监测”变成“可交易”。
算电协同则将负荷侧灵活性推向市场前沿。2025年全国算力中心用电量达到1700亿千瓦时，占全社会用电量1.6%，近三年平均增速约39.5%，预计到2030年达到8000亿千瓦时。华北电力大学国家能源发展战略研究院执行院长王鹏在论坛中给出的两个案例值得关注：2022年与阿里云实现全球首次“算力—电力”协同调度；2026年8月，冀北电网邀约11座算力中心响应，10分钟释放100.64兆瓦。这表明算力中心正在从单纯的高密度负荷，逐步转化为具备时空迁移潜力的可调资源。相关行动方案也已提出，以电力市场价格信号引导算力设施优化能量管理，并支持其参与电能量、辅助服务和需求响应交易。
不过，算法能够提出建议，并不意味着可以承担最终责任。中恒博瑞副总经理李海波提出，AI原生可信电力系统应守住分工、依据、校验、执行、责任五道关，坚持“数值不经大模型、签发权永在人手”；其配网抢修智能体上线后效率提升35%。深信服科技电网事业部解决方案总监杨帆帆同样强调“风险治理左移、检测响应前移”，主张把需要人决定的事项严格保留给人类。二者的观点共同指向一条底线：数字赋能可以提升预测、交易和响应效率，但涉及交易申报、调度控制、用户权益与系统安全时，最终控制必须可追溯、可审核、可回退。
数字化的价值
最终要由市场结果检验
从新能源全面入市，到新型主体获得市场成员身份；从算力负荷快速增长，到人工智能深度嵌入能源生产与运营，电力市场正在进入一个主体更多、周期更短、波动更高、价值关系更复杂的阶段。数字技术的意义，不是另建一套与市场平行的系统，而是让市场能够处理这些复杂性。
判断数字赋能是否真正推动电力市场发展，也不应看模型参数量、平台数量或展示功能，而应看主体是否可准入、资源是否可识别、交易是否可执行、偏差是否可结算、安全是否可验证。未来真正具有竞争力的主体，不会只是拥有更先进的大模型或更完整的数字平台，而是能够持续证明四类能力：资源是否真实可调，承诺是否准确兑现，偏差是否清晰归因，风险是否可追溯、可控制、可恢复。
这也正是华北电力大学校友会数字经济分会2026年度论坛的产业价值所在：它以机制设计、数据治理、交易运营、资源聚合与安全可信为线索，把数字赋能电力市场写成了一条完整命题，而不是一次技术成果展览。
资料来源：国家发展改革委、国家能源局、国家能源局公开政策与运行数据；华北电力大学及新能源电力系统全国重点实验室公开资料；国家电网、中国电建公开信息；华北电力大学校友会数字经济分会2026年度论坛公开议程及会后交流材料。涉及论坛发言的部分，按公开议程、会后交流与企业公开材料分层使用。
预见能源现已入驻
热门跟贴