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。
欧洲电力市场规模现在在万亿欧元左右。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。
(资料图)
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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