过去三年，电力交易领域正在经历技术与市场的双重跃迁：
- 国内：中国电力现货市场加速扩围，2025年底前已实现省级基本全覆盖；VPP国家级政策（发改能源〔2025〕357号）出台，标志着虚拟电厂进入规模化发展新阶段；AI大模型开始渗透电力交易、功率预测、需求侧管理等核心环节。
- 国际：深度强化学习（DRL）已成为电力市场竞价策略研究的主流范式；Transformer架构全面替代LSTM成为电价预测的最优模型；VPP优化正从单目标转向多目标协同，多智能体系统（MARL）与LLM融合成为前沿。
- 交叉方向：LLM+电力市场仿真、AI Agent自动竞价、绿电-碳市场-现货三市联动成为2024—2026年最热研究方向。
核心判断：AI电力交易大模型具备显著产业价值，技术路径清晰，市场窗口正在打开。
一、中国电力市场：政策与市场格局（2023—2026）
1.1 现货市场建设全面提速
政策信号：2025年底前发电企业需全面参与省间现货购电，2026年研究售电公司、用户直接参与机制。
截至2024年底，全国累计核发绿证 49.55亿个，同比大幅增长 2025年3月，国家能源局明确将从价格、时间、空间、品类四个维度优化绿证市场 目标：2027年绿证市场交易制度基本完善，建立全国统一绿证价格指数 绿电交易采用电能量+绿证双交易、分开结算模式，溢价机制逐渐形成
1.3 VPP政策里程碑
2025年4月11日，国家发改委、国家能源局联合发布《关于加快推进虚拟电厂发展的指导意见》（发改能源〔2025〕357号）——这是VPP领域迄今最重要的国家级顶层文件。
核心要点：
VPP可按独立主体身份参与中长期市场、现货市场及辅助服务市场 聚合的分散资源在VPP聚合期间不得同时独立参与市场 健全支持VPP发展的政策和市场体系 鼓励民营企业等各类社会资本参与VPP建设运营
二、电价预测（Electricity Price Prediction）：方法演进
2.1 研究全景
电价预测是电力市场参与者制定竞价策略、风险管理的核心工具。近三年，深度学习方法全面主导，Transformer架构成为新标杆。
方法分类（来源：清华大学分布式能源期刊2024综述、中国电力2025综述）
2.2 重点论文速览
① 基于机器学习方法的现货电价预测研究综述
② Deep Learning for Electricity Price Forecasting: A Review
③ Enhanced Transformer-BiLSTM Deep Learning Framework for Day-Ahead Electricity Price Forecasting
④ A Transformer Approach for Electricity Price Forecasting
⑤ 电力市场价格预测的综述与展望
2.3 技术趋势判断
2023 ──→ LSTM+集成学习主流2024 ──→ Transformer架构崛起，图神经网络入场2025 ──→ LLM融入市场情绪分析，多模态预测2026+ ──→ LLM Agent自动竞价，闭环决策系统
极端电价事件（价格尖峰/暴跌）预测精度仍低 跨省价格联动机制建模不足 中国特有政策变量的量化嵌入难度大 模型可解释性与监管合规性矛盾
三、电力交易竞价策略：强化学习的主战场
3.1 研究核心问题
电力市场竞价策略研究关注：给定市场出清机制，如何最大化收益的同时规避风险？这本质上是一个不完全信息动态博弈问题。
3.2 深度强化学习（DRL）成为主流范式
代表性论文（2024—2026）：
3.3 LLM进入竞价策略研究（前沿突破）
①Large Language Model-Based Bidding Behavior Agent and Market Sentiment Agent-Assisted Electricity Price Prediction
②Leveraging Large Language Model Based Agent for Automated Electricity Market Modelling and Simulation
③LLM-Enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning for Real-Time P2P Energy Trading
传统优化（线性规划/动态规划）↓启发式算法（遗传算法/粒子群）↓深度学习（LSTM竞价预测）↓DRL（单Agent自主竞价）← 当前主流↓MARL（多主体博弈）← 研究前沿↓LLM+MARL（语义理解+策略执行）← 最新方向
4.1 全球研究热度空前
VPP是过去三年国际能源领域论文增速最快的细分方向之一。主要原因：
可再生能源渗透率上升带来的灵活性缺口 电力市场开放为VPP提供商业化路径 人工智能技术成熟使聚合控制成为可能
4.2 核心综述文献
① AI-Driven Virtual Power Plants: A Comprehensive Review
② Review on Virtual Power Plants/Virtual Aggregators: Concepts, Models, Technologies
③ A Systematic Review of Virtual Power Plant Configurations and Optimization
④ Advances in Virtual Power Plant Operations: A Review of Optimization Models
⑤ 市场环境下灵活性资源虚拟电厂聚合调控关键技术综述
4.3 VPP控制架构演进
上层：参与电力交易中心├── 中长期合约市场（基础电量）├── 日前现货市场（竞价）└── 辅助服务市场（调频/备用）下层：实时控制层├── 工商业可调负荷├── 分布式光伏/储能└── 充电桩/电动汽车
4.4 VPP优化关键技术
① 多目标协同优化（主流方向）
② 分布式鲁棒优化（抗不确定性）
③ 三阶段优化框架
④ 多智能体强化学习（MARL）竞价
4.5 中国VPP现状与挑战
已取得进展：
核心挑战（学术界共识）：
- 资源聚合异质性：光伏、储能、负荷响应时间尺度差异大，统一建模困难
- 预测不确定性：新能源出力与用电负荷双端不确定性，影响竞价精度
- 市场规则适配：现货价格结算周期（15分钟/5分钟）与VPP调度能力的匹配
- 数据孤岛：资源侧数据标准不统一，实时数据获取成本高
- 盈利模式单一：主要依赖辅助服务收入，现货套利机制尚不成熟
五、AI大模型与电力行业的融合（2024—2026最热前沿）
5.1 应用场景矩阵
5.2 国内电力大模型进展
根据2025年公开信息：
国内产业判断（央广网2025年9月）："未来将深化大模型在功率预测、电力交易、虚拟电厂等场景的应用，依托技术优势，在新能源信息化服务市场保持领先，把握政策红利与行业机遇。"
5.3 LLM在电力领域的独特价值
与通用预测模型相比，LLM提供三种额外能力：
政策文本解读：将政策文件量化为竞价参数调整信号 多模态融合：同时处理数值数据、文本报告、天气预警 少样本学习：新省份现货市场启动初期数据稀少时仍可工作
六、国际前沿：关键结论汇总
6.1 方法论层面
6.2 市场应用层面
欧洲：VPP商业化最成熟，Next Kraftwerke等企业聚合规模超10GW 美国：P2P交易与DR（需求响应）研究领先，FERC Order 2222推动VPP入市 中国：制度建设最快，2025—2026年是VPP商业化关键窗口期 澳大利亚：Tesla Virtual Power Plant等商业项目验证了住宅VPP可行性
七、研究空白与机会方向
基于文献分析，以下方向存在显著研究空白或产业机会：
7.1 技术空白
中国特色现货市场价格预测：国内现货市场价格受政策干预、输电阻塞、省间壁垒等因素影响，现有国际模型迁移效果差，需专门建模 多市场联动优化：现货+辅助服务+碳市场+绿证四市场联动套利策略，研究极少 极端价格事件预测：负电价、限价清零等极端情形建模方法缺失 VPP聚合异质资源统一建模：光储充放+可调负荷的实时状态估计仍是难题
7.2 产业机会
参考文献索引
国内期刊/政策文件
《基于机器学习方法的现货电价预测研究综述》，《中国电力》，2025年2月，DOI: 10.12204/j.issn.1000-7229.2025.02.014 《电力市场价格预测的综述与展望》，《分布式能源》清华大学，2024年12月，DOI: 10.16513/j.2096-2185.DE.24090727 《市场环境下灵活性资源虚拟电厂聚合调控关键技术综述》，中国电机工程学会，2024年12月 《新型电力系统中的虚拟电厂研究综述》，《电力工程技术》，2025年6月 《基于大语言模型的电力系统预测技术研究综述》，中国电机工程学报，2025年10月，DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.24152 《大模型在电力行业的应用与挑战》，《电网技术》，2025年6月 《关于加快推进虚拟电厂发展的指导意见》，发改能源〔2025〕357号，2025年4月11日 《关于全面加快电力现货市场建设工作的通知》，国家发改委/国家能源局，2025年4月 《2024年度中国电力市场发展报告》，国家能源局/电规总院，2025年7月
国际期刊
"Deep Learning for Electricity Price Forecasting: A Review," arXiv:2602.10071, Feb. 2026 "Enhanced Transformer-BiLSTM Deep Learning Framework for Day-Ahead Electricity Price Forecasting," IEEE, Aug. 2025 "A Transformer Approach for Electricity Price Forecasting," arXiv:2403.16108, Mar. 2024 "Large Language Model-Based Bidding Behavior Agent and Market Sentiment Agent-Assisted Electricity Price Prediction," IEEE, Dec. 2024 "Leveraging Large Language Model Based Agent for Automated Electricity Market Modelling," J. Modern Power Systems Clean Energy, Nov. 2025 "LLM-Enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning for Real-Time P2P Energy Trading," arXiv:2507.14995, Jul. 2025 "Deep Reinforcement Learning-Based Strategic Bidding in Electricity Markets," Engineering Applications of AI, Dec. 2025 "Deep Reinforcement Learning-Based Bidding Strategies for VPP," IEEE Trans., 2026 "AI-Driven Virtual Power Plants: A Comprehensive Review," Energies (MDPI), Jan. 2026 "Review on Virtual Power Plants/Virtual Aggregators," Renewable & Sustainable Energy Reviews, Apr. 2025 "A Systematic Review of Virtual Power Plant Configurations and Optimization," Renewable & Sustainable Energy Reviews, Jan. 2026 "Advances in Virtual Power Plant Operations: A Review of Optimization Models," IEEE, Jul. 2025 "Optimal Bidding Strategy for Price-Maker VPP using MATD3," Energy, 2024 "Distributed Robust Optimization for Multi-Energy VPP Clusters," Nature Scientific Reports, Dec. 2025
