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2015年，中国电力体制改革拉开新篇章，电力这一曾经高度计划性的基础能源正式作为"商品"在市场流通。经过七年探索，我国已构建起电力中长期交易市场体系，并在14个省份开展现货交易试点。其中，山西作为改革先锋，自2021年4月启动电力现货交易连续结算试运行以来，已实现15分钟高频价格波动，价差幅度高达1.5元/度。这种高频大幅的价格波动，使得传统经验驱动的交易决策模式面临前所未有的挑战。在此背景下，融合人工智能大模型与电力交易专业知识的双驱动决策模式，正成为破解市场化改革核心难题的关键路径。

一、电力市场化改革的深度博弈与决策困境

山西试点的实践揭示了中国电力现货市场的典型特征：价格信号瞬息万变。数据显示，山西电力现货市场日内出清价格波动标准差达到0.38元/千瓦时，高峰时段价格可达平段的3倍以上。这种波动性源于多重因素的复杂交互：新能源发电的间歇性使供给曲线剧烈摆动，极端天气导致需求侧突发变化，燃料成本波动传导至报价策略，甚至政策调整也会引发市场预期改变。2022年夏季，山西某发电企业因未能准确预测酷暑带来的需求激增，错失高价窗口期，直接减少收益逾千万元。此类案例凸显了传统人工决策在应对高频市场时的固有局限——人类认知难以实时处理海量变量，更难以量化模糊因素间的非线性关系。

二、大模型赋能电力交易决策的技术突破

人工智能大