量子AI产品落地电力市场：开辟大模型在电力市场中的可信应用新路径

中证报中证网讯（记者 葛瑶）近日，深圳市人工智能与机器人研究院、南方电网能源发展研究院有限责任公司与香港中文大学（深圳）QuantumMind团队联合研发的基于量子AI的电力市场仿真与智能研判系统（以下简称“量子AI市场仿真系统”）取得突破性进展。系统聚焦大模型在市场仿真中的可信问题，通过专业计算、结果交叉校验和证据追溯，让专家能够核查并使用AI研判结果。回测数据显示，在广东电力市场，该系统的预测平均绝对误差较团队此前实际使用的传统预测方法降低超过20%，覆盖负荷预测、电价预测、价差预测、市场资讯分析及趋势研判等核心业务。更关键的是，系统的每一项预测和研判都附带数据依据、原始证据和可复核的分析过程——人工智能在电力市场这一专业领域的应用，真正做到“看得懂、查得到、信得过”。

电力是关系国计民生的基础行业，但市场预测长期面临三大难题。一是信息分散：电价和用电负荷受天气变化、燃料成本、机组检修等多重因素影响，相关信息分散在不同数据源和资讯渠道，难以及时汇集、关联分析并转化为有效的预测依据。二是突发事件难量化：极端天气、燃料价格骤变等突发事件对电价的影响没有现成公式可循，人工估算全凭经验。三是政策影响难评估：重大政策调整的传导链条长、路径复杂，传统工具给不出量化的影响幅度。以往的市场仿真工具多以单一数值模型为主，“只给结果、不给依据”，像一个黑箱——预测对了不知道为什么对，预测错了也查不出错在哪，用户自然不敢放心采信。如何让AI的预测和研判“可信”，一直是人工智能落地电力行业的最大障碍。

针对上述难题，量子AI市场仿真系统走出了“量子计算+大语言模型+专业数值模型”深度融合的路线。三者的分工可以打个比方：大语言模型是“情报员”，每天阅读海量资讯，提炼政策变化、行业动态和关键事件；专业数值模型是“精算师”，基于负荷、供需、成本等数据给出严谨的数值预测，为市场影响研判提供可检验的计算依据；量子AI则是“总参谋”，负责运筹帷幄——在“选哪些模型、怎么分工、结果如何交叉校验”的海量协同方案中全局寻优、制定最优“作战方案”，再调度大模型和专业模型按方案协同执行，让研判结论既算得准、又查得清。

研发团队基于国产的玻色量子相干光量子计算机运行QART量子AI技术。面对一项预测研判任务，先由量子AI完成“排兵布阵”——在“选哪些模型、怎么分工、结果如何交叉校验”的海量组合方案中快速寻优，再调度大模型和专业模型按最优方案协同完成任务。

为什么这个环节需要量子计算？“选模型、定分工、设校验”本质上是一个复杂的组合优化问题：候选模型与校验规则越多，可行的协同方案数量呈指数级增长，很快膨胀为天文数字。用传统经典计算求解这类问题通常只有两条路：一是靠精确求解器逐一枚举检验，问题规模一大，计算耗时便急剧上升，业务根本等不起；二是用启发式算法“走捷径”，只能在局部范围内就近找解，容易与全局最优方案失之交臂。量子计算恰恰以这类问题见长：依托量子叠加与量子并行的天然优势，相干光量子计算机能够对整个解空间展开全局搜索，不会被局部最优“困住”，可在极短时间内逼近全局最优解——针对此类组合寻优任务，其搜索速度较传统经典求解器可快多个数量级。

这种能力恰与电力市场的场景特性高度契合：电价和负荷随天气、燃料成本、政策调整瞬息万变，模型协同方案必须随市况频繁重新寻优，而预测研判任务又有严格的时效要求。得益于量子寻优的速度优势，系统总能在业务时限内完成“作战方案”的重排，以当前市况下的最优组合应对每一项任务，而不必在“等一个足够好的方案”与“赶业务时限”之间两难。通俗地说，以前是一个专家单打独斗，现在是一支各有所长的专家团队，在一位“量子总参谋”的统筹下协同作战——作战方案不靠经验拍定，而是从亿万种可能中全局搜索、择优而定；再辅以专业计算和交叉校验，研判结论更有依据、更便于核查。

在量子AI市场仿真系统中，“可信”有着与前述三大难题一一对应的标尺：面对信息分散，要求市场信息“看得全”；面对突发事件和政策影响难量化，要求影响程度“算得准”；面对黑箱式预测，更要求决策过程“说得清、查得到”。系统的每项预测都同步关联三类信息：预测依据（用了哪些数据、哪些模型）、分析结论（主要驱动因素是什么、影响多大）、原始证据（政策原文、新闻出处、数据来源）。整个流程形成“预测—分析—研判—复核”的完整闭环：结论可以回溯到证据，方法可以用历史行情回测检验，出了偏差能够定位原因、持续改进。例如，面对一项新政策，专家可以核对政策原文、所用数据和模型计算结果，再判断相关结论是否适用。

过去遇到突发事件或重大政策出台，分析师只能凭经验估量影响；现在，大模型快速提炼事件要点，量子AI统筹调用相应的预测模型量化其影响幅度和传导路径，把市场行情、新闻事件与供需基本面放进同一个分析视角，围绕供需变化、燃料成本和政策调整，给出“会发生什么、影响多大、依据是什么”的完整研判。AI由此从“只报一个数的黑箱”，变成“展示完整推理过程的分析师”，行业用户可以逐环节审查、放心采信。

量化测试结果显示，系统在预测精度与资讯处理两方面的核心指标均得到明显改善。

在预测精度方面：以团队此前在实际业务中沿用的ARIMA（经典时间序列模型）、LSTM（深度学习模型）、XGBoost（机器学习模型）三类主流方法为对照基准——这些也是电力市场预测领域沿用多年的主流工具——系统在广东电力市场的预测平均绝对误差较基准降低超过20%，并支持周、旬、月、季度、年度的全周期预测研判。

在资讯处理方面：平台每日接入20多万条行业及相关政策资讯，形成涵盖政策变化、行业动态与市场事件的专业资讯资源。与以往“人工研读+关键词检索”的传统资讯处理方式相比，有效资讯结构化率相对提升超过15%，核心事件识别召回率相对提升超过10%。

深圳市人工智能与机器人研究院教授、QuantumMind首席科学家赵俊华表示：“未来，三方将深化科研创新、行业需求与量子AI技术的协同，围绕更多区域、季节和市场状态拓展应用落地场景，持续迭代预测、资讯与综合研判能力。目标是通过建立可量化、可复核的评价体系，进一步挖掘量子AI与大模型、专业数值模型融合的应用价值，为电力市场研究与经营决策提供更加安全、智能的产品。”南方电网能源发展研究院有限责任公司研究员王海锦表示：“当前电力行业AI应用正从技术试用向可信落地、价值落地深度转型，团队通过深度融合量子计算、AI与电力市场，为破解AI可信应用难题开辟了全新路径、提供了实践参考，后续团队将持续推动成果推广复用，助力构建电力行业AI可信应用体系。”

此次电力量子AI系统的落地，标志着国产量子计算工具已能支撑真实、复杂的行业核心业务。当AI的每一项结论都“有数据依据、有专业解释、可追溯复核”，人工智能在电力市场的角色就能从“辅助参考”走向“决策支撑”，为电网企业、售电公司和市场研究机构把握电价走势、研究交易策略、制定经营计划提供更加可信的量化支持。