文/許志榮 鄭宇鑠 劉泓芳

作者供職于華潤電力（廣東）銷售有限公司

在電力交易中，如何將難以言傳的“隱性經(jīng)驗”轉(zhuǎn)化為機器可學習的顯性規(guī)則，成為提升交易智能化水平的核心課題。

電力市場的復雜性與動態(tài)性，使得資深交易員的“隱性經(jīng)驗”成為決策優(yōu)勢的重要來源，往往基于長期實踐形成的直覺判斷、場景敏感度、風險預判能力，在現(xiàn)貨價格突變、規(guī)則調(diào)整過渡期等關(guān)鍵節(jié)點發(fā)揮決定性作用。

隨著AI技術(shù)在交易領(lǐng)域的深度應用，如何將這些難以言傳的“隱性經(jīng)驗”轉(zhuǎn)化為機器可學習的顯性規(guī)則，成為提升交易智能化水平的核心課題。本文從隱性經(jīng)驗的本質(zhì)特征出發(fā)，系統(tǒng)探討轉(zhuǎn)化的底層邏輯與實踐路徑，為交易AI系統(tǒng)的迭代升級提供方法論支撐。

1

交易員隱性經(jīng)驗的特征與價值維度

（一）隱性經(jīng)驗的本質(zhì)屬性

交易員的隱性經(jīng)驗是對市場規(guī)律的“非結(jié)構(gòu)化認知”，具有三個顯著特征。一是場景依賴性。某類決策邏輯僅適用于特定市場環(huán)境（如高比例新能源上網(wǎng)時的報價策略），難以直接遷移。二是模糊性。判斷依據(jù)常以“感覺”“趨勢”“氛圍”等非量化形式存在。如“現(xiàn)貨價格突破某一區(qū)間后可能觸發(fā)連鎖反應”。三是動態(tài)性。經(jīng)驗隨市場變化持續(xù)迭代。某資深交易員描述其決策依據(jù)時稱“每年都有相當比例的經(jīng)驗需要更新”。

上述經(jīng)驗本質(zhì)是交易員大腦對海量市場信息的“潛意識處理”，包含對價格曲線形態(tài)、政策文本語氣、交易對手行為等弱信號的捕捉。其處理過程具有“并行性”與“關(guān)聯(lián)性”。如何整合技術(shù)面數(shù)據(jù)與非技術(shù)信息，在看似無關(guān)的變量間建立隱性關(guān)聯(lián)，其能力是顯性規(guī)則體系難以復刻的。

（二）電力交易場景中的隱性經(jīng)驗價值

在現(xiàn)貨市場報價中，隱性經(jīng)驗體現(xiàn)在“多因子權(quán)衡”能力：當系統(tǒng)負荷、新能源出力、通道阻塞等變量交織時，資深交易員能快速鎖定關(guān)鍵影響因素。如“高溫天氣下傍晚時段的負荷彈性比數(shù)值預測更高”，其判斷過程并非基于明確公式，而是源于對“氣象條件—用戶行為—電網(wǎng)約束”互動關(guān)系的深層理解。

在風險防控中，經(jīng)驗表現(xiàn)為“異常信號識別”。某交易員曾憑借“某類用戶連續(xù)三天的用電曲線微小變形”預判其違約風險。而這類信號因未達常規(guī)模型閾值被忽略。對市場規(guī)則的“深層解讀”更是核心價值。如面對“結(jié)算規(guī)則中某條款的模糊表述”，資深交易員能結(jié)合監(jiān)管意圖與市場慣例做出傾向性判斷，在規(guī)則過渡期尤為關(guān)鍵。

2

隱性經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為AI規(guī)則的核心挑戰(zhàn)

（一）經(jīng)驗提煉的“不可言說”困境。隱性經(jīng)驗的“只可意會”特征使其難以直接表達。當被問及“如何判斷價格拐點”時，交易員常使用“曲線斜率的微妙變化”“市場情緒的積累”等抽象描述，均無法直接轉(zhuǎn)化為算法參數(shù)。更復雜的是“多因素耦合”決策。某筆交易的成功歸因中，交易員提及“歷史規(guī)則變化的常例”等非量化因素，幾乎無法被結(jié)構(gòu)化。

該困境源于經(jīng)驗形成的“潛意識學習”機制，本質(zhì)是交易員在長期實踐中接觸的海量場景細節(jié)僅通過大腦的隱性學習可形成直覺，而自身難以回溯具體的決策邏輯鏈條。認知心理學研究表明，其經(jīng)驗存儲于“程序性記憶”而非“陳述性記憶”，如同騎自行車的技能，能熟練運用卻難以用語言完整描述。

（二）規(guī)則轉(zhuǎn)化的“場景適配”難題。隱性經(jīng)驗的場景依賴性與AI算法的“普適性要求”存在天然矛盾。某條適用于“豐水期水電占比高”場景的報價經(jīng)驗，在“枯水期火電主導”場景中可能完全失效，若直接轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一規(guī)則，將導致算法在場景切換時出現(xiàn)決策偏差。更復雜的是“邊界模糊場景”的處理。當市場狀態(tài)處于“常態(tài)”與“極端”之間的過渡地帶時，交易員會根據(jù)經(jīng)驗調(diào)整決策權(quán)重。如“價格上漲幅度未達極端閾值但速度異?！睍r，人類能靈活放大風險警惕性，而AI算法若缺乏明確的邊界判斷規(guī)則，易陷入“機械套用”的困境。

（三）動態(tài)迭代的“同步滯后”問題。市場環(huán)境的持續(xù)變化要求隱性經(jīng)驗不斷更新，而AI規(guī)則的迭代存在天然時滯。當新的交易品種推出、政策導向調(diào)整或市場主體行為模式改變時，交易員的經(jīng)驗會通過“試錯—修正”快速進化，但AI規(guī)則的更新需要經(jīng)過數(shù)據(jù)積累、模型訓練、測試驗證等流程，難以實時跟進。

滯后本質(zhì)是“人類學習”與“機器學習”的機制差異。人類能通過少量樣本快速形成新認知（如從某次政策解讀會中捕捉調(diào)整信號），而AI需要大規(guī)模標注數(shù)據(jù)才能實現(xiàn)類似學習效果。

3

隱性經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為AI規(guī)則的實現(xiàn)路徑

（一）場景化拆解：將“模糊經(jīng)驗”錨定具體情境

通過“場景—決策”映射法還原經(jīng)驗產(chǎn)生的具體環(huán)境。組織交易員與AI工程師共同開展“經(jīng)驗訪談”，采用“情景回溯”技術(shù)讓交易員重現(xiàn)某次關(guān)鍵決策的全過程，包括市場狀態(tài)（如新能源出力、負荷水平）、信息輸入（如政策傳聞、交易對手動作）、決策節(jié)點（如報價時機選擇、風險閾值判斷）等細節(jié)，將抽象經(jīng)驗錨定到可描述的場景要素中。

對“多因素耦合”經(jīng)驗，采用“維度切片法”分解場景變量。如將“判斷價格拐點”的經(jīng)驗拆解為“價格波動率”“成交量變化”“市場主體報價行為”等維度。每個維度設(shè)置若干特征值（如波動率的“溫和/劇烈”區(qū)間），通過組合不同維度的特征值構(gòu)建經(jīng)驗適用的場景矩陣，則可將“整體直覺”拆解為“可觀測特征的組合模式”。

（二）規(guī)則顯性化：從“直覺判斷”到“可編碼邏輯”

建立“經(jīng)驗—規(guī)則”轉(zhuǎn)化的三級提煉體系。初級規(guī)則聚焦“可直接量化”的經(jīng)驗，如“當新能源出力占比達到特定水平時，報價做相應調(diào)整”；中級規(guī)則處理“需條件判斷”的經(jīng)驗，通過“如果—那么”邏輯鏈表達，如“如果連續(xù)多日負荷預測偏差超出常規(guī)且伴隨特定氣象條件，則調(diào)整次日報價曲線形態(tài)”；高級規(guī)則針對“多步推理”經(jīng)驗，采用決策樹結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)，如“用戶用電曲線出現(xiàn)異?！瞬槠渖a(chǎn)計劃變動→評估對合約履行的影響→調(diào)整后續(xù)采購策略”。

對“難以量化的弱信號”，開發(fā)“特征替代法”。如將“交易對手的合作誠意”轉(zhuǎn)化為“歷史履約率”“溝通響應速度”“異常情況解釋合理性”等可量化指標，通過權(quán)重分配模擬經(jīng)驗判斷。其轉(zhuǎn)化過程不是簡單映射，而是對經(jīng)驗內(nèi)核的“結(jié)構(gòu)性復刻”，需要保留判斷邏輯而非表面特征。

（三）算法化訓練：讓AI“理解”規(guī)則背后的邏輯

采用“有監(jiān)督學習+強化學習”的組合訓練策略。先用歷史交易數(shù)據(jù)中蘊含的經(jīng)驗規(guī)則訓練AI，將交易員的決策作為“標簽”，讓模型學習“場景特征→決策結(jié)果”的映射關(guān)系；再通過強化學習讓AI在模擬市場中試錯，自主優(yōu)化規(guī)則應用的權(quán)重與邊界條件，如調(diào)整不同負荷水平下價格敏感度參數(shù)的取值。

關(guān)鍵是保留“人機協(xié)同的反饋機制”。在AI應用過程中，設(shè)置“經(jīng)驗沖突檢測”模塊，即當AI決策與交易員直覺判斷出現(xiàn)顯著差異時自動觸發(fā)人工復核。若證實交易員經(jīng)驗更優(yōu)，則將該場景納入模型迭代樣本，實現(xiàn)經(jīng)驗規(guī)則的動態(tài)更新。通過建立“人類經(jīng)驗持續(xù)注入AI系統(tǒng)”的通道，使算法既能復現(xiàn)已知經(jīng)驗，又能在新場景中生長出類經(jīng)驗性判斷。

（四）驗證與優(yōu)化：確保規(guī)則的有效性與魯棒性

設(shè)計“三維度驗證體系”。在時間維度上，用不同歷史時期的數(shù)據(jù)測試規(guī)則的穩(wěn)定性，避免“過擬合”某一階段的市場特征；在場景維度上，選取極端天氣、規(guī)則調(diào)整等特殊場景驗證規(guī)則的適應性；在主體維度上，對比不同交易員的經(jīng)驗規(guī)則，消除個體偏差。

建立“規(guī)則庫動態(tài)管理機制”。定期評估每條規(guī)則的應用效果，對低效規(guī)則進行修訂或淘汰；設(shè)置“規(guī)則冗余度”指標，避免相似規(guī)則的重復編碼，提升AI的運行效率。規(guī)則庫管理不是靜態(tài)維護，而是隨市場演進的“生態(tài)化培育”，使規(guī)則庫始終保持對隱性經(jīng)驗的精準映射。

4

轉(zhuǎn)化價值與未來演進方向

（一）人機協(xié)同的決策升級

轉(zhuǎn)化后的AI規(guī)則不僅能復現(xiàn)交易員經(jīng)驗，而且能實現(xiàn)“經(jīng)驗放大”。通過并行處理海量場景，同時應用多條規(guī)則做出決策，解決人類“注意力有限”的瓶頸。更重要的是實現(xiàn)“經(jīng)驗傳承”的標準化，將個體經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為組織能力，構(gòu)建“不會流失的經(jīng)驗庫”。如新入職交易員可通過AI系統(tǒng)快速掌握核心經(jīng)驗規(guī)則，縮短成長周期；而資深交易員則能從重復決策中解放，聚焦更復雜的市場研判與規(guī)則創(chuàng)新。

（二）未來演進的三大方向

一是“神經(jīng)符號系統(tǒng)”的融合應用。將神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習能與符號邏輯的規(guī)則解釋性結(jié)合，既保留AI對隱性特征的捕捉能力，又確保決策邏輯的可追溯，解決“AI決策黑箱”問題。

二是“經(jīng)驗圖譜”的構(gòu)建。通過知識圖譜技術(shù)關(guān)聯(lián)不同場景的經(jīng)驗規(guī)則，實現(xiàn)跨領(lǐng)域經(jīng)驗的遷移應用。如將現(xiàn)貨交易中的價格判斷經(jīng)驗遷移至各交易品種。

三是“實時學習”機制的完善。使AI能在交易過程中動態(tài)吸收新經(jīng)驗，逐步逼近人類的自適應學習能力，在規(guī)則突變、市場結(jié)構(gòu)調(diào)整等極端場景中保持決策的有效性。

從“直覺”到“算法”的轉(zhuǎn)化，本質(zhì)是交易決策從“個體經(jīng)驗驅(qū)動”向“系統(tǒng)能力驅(qū)動”的升級。這并非用AI替代人類，而是通過規(guī)則顯性化與算法化，實現(xiàn)隱性經(jīng)驗的標準化、規(guī)?；瘧?。

轉(zhuǎn)化成功的關(guān)鍵在于保持“人機互哺”。人類為AI提供經(jīng)驗源泉，AI為人類拓展決策邊界。在電力市場日益復雜的背景下，可推動交易能力從“依賴個體”向“組織化沉淀”跨越，為電力市場的高效運行注入AI智能化動力。

歡迎投稿，聯(lián)系郵箱

tg@inengyuan.com

儲能行業(yè)招標與裝機規(guī)模創(chuàng)新高，光伏龍頭加碼BC、N 型技術(shù)破解“內(nèi)卷”