随着新型电力系统建设持续推进，我国电力市场化改革不断深化，电力交易体系正逐步向多周期、多场景协同运行方向发展。在这一背景下，人工智能技术与电力业务融合趋势日益明显，电力交易智能化建设受到行业关注。
近年来，年交易、月度交易、旬滚动交易以及日前市场等多时间尺度并行运行，市场变量持续增加。与此同时，新能源大规模接入也进一步提升了市场波动性与交易复杂度。如何提升交易效率、加强风险控制、推动经验沉淀，成为行业数字化转型中的重要课题。
业内人士表示，传统依赖人工经验的交易模式，在面对复杂规则与高频数据时，正面临新的挑战。推动人工智能技术与电力交易业务深度融合，已经成为行业发展的重要方向之一。
当前，AI在电力交易领域的应用，主要集中于规则解析、数据分析、策略评估以及交易复盘等环节。通过自然语言处理与数据分析能力，AI能够辅助市场主体提升信息处理效率，并增强交易过程的结构化与可追溯能力。
在行业探索过程中，一些面向真实业务场景的电力交易 AI 智能体产品开始进入生产应用阶段。
其中，易能博数推出的“电力小易”，正在围绕电力交易全流程开展应用实践。公开资料显示，电力小易依托大语言模型、任务规划与专业工具链能力，结合电力交易业务场景进行联合训练，已在真实交易环境中持续运行。
据了解，电力小易当前主要覆盖四类能力方向：
一是规则解析。通过对交易规则进行结构化理解与原文定位，辅助交易人员提升规则理解效率。
二是智能分析。通过数据分析与建模能力，对市场数据与关键影响因素进行辅助分析。
三是交易复盘。对交易过程、策略逻辑与执行结果进行结构化记录，支持经验沉淀与团队协同。
四是量化策略。对策略逻辑进行量化表达与风险评估，增强交易决策可解释性。
业内观点认为，相较于“完全自动化交易”的技术路线，当前电力行业更加关注“人机协同”模式，即由AI承担高频信息处理与辅助分析工作，由交易员负责最终决策与风险把控。
这一模式不仅符合当前行业合规与风险控制要求，也更契合实际业务需求。
与此同时，AI智能体正在逐步从“工具型应用”向“流程型能力”演进。其价值不仅体现在效率提升，更体现在知识沉淀、组织协同以及业务标准化能力建设等方面。
随着现货市场建设持续推进，以及电力行业数字化水平不断提升，业内普遍认为，AI在电力交易领域的应用场景仍将进一步扩展。
以“电力小易”为代表的行业实践，也为人工智能技术在电力交易场景中的落地应用提供了新的探索方向。