枫影(王鸿华):电力期货交易

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 经营管理

课程编号 : 35486

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适用对象

-

课程介绍

【课程背景】

伴随着新型电力系统的进展,电力现货交易的成熟,各大能源、电网和用电客户逐步为了规避用电风险,在现货交易基础上开始了期货交易。那么,我国的电力期货交易市场是怎么样的?如何开展电力期货交易,将是本节课程所要探讨的内容。

【课程收获】

1. 了解电力期货交易的的概念、背景及发展历程

2. 了解电力期货交易的参与者的动机

3. 了解电力期货交易的品种的交易方式

4. 了解电力期货交易的机制和规则

5. 了解电力期货交易的风险及做好风险管控

【课程时长】1

【课程大纲】

一、电力期货交易概述

1.期货合约(期货)的概念

2.电力期货交易的定义和价值意义

3.电力期货与传统商品期货的异同点

4.电力期货交易诞生背景

5.电力现货交易与电力期货交易的关系

6.中长期交易与电力期货交易的区别

7.电力期货交易的发展历程及现状

【案例】广州电力期货交易所简介

二、电力期货交易的参与者与动机

1. 发电企业:卖空套利

2. 电网企业:锁定购电成本

3. 电力需求企业:规避电价上涨

4. 投机者与套利者:参与交易获利

三、电力期货交易的品种和交易方式

1. 电力期货交易的品种

1)基础电费期货

2)电力交割期货

3)电力保值期货

2. 电力期货交易的方式

1)场内交易

2)场外交易

四、电力期货交易的机制与规则

1. 电力期货交易的定价机制

1)供需结构影响

2)电力成本

3)竞争力因素

4)预期

5)外部因素:政策、法规、天气等

6)主要的定价模型:成本加成、市场平衡、边际成本、对冲模型、机器学习建模

2. 电力期货交易的交割规则

1)物理交割

2)现金结算

3)电力期货交割的特点

4)电力期货交割的注意事项

3. 电力期货交易的监管制度

1)监管机构

2)法律法规

3)交易所规则

4)信息披露

5)风险管理

6)违规处理

五、电力期货交易的风险及管理

1.风险类型:市场风险、流动性风险、交割风险、信用风险、法律风险和技术风险

2.市场风险及管控策略

3.流动性风险及管控策略

4.交割风险及管控策略

5.信用风险及管控策略

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• 枫影(王鸿华):数字技术及应用 AI(含AI大模型)及在电网中的应用 ——新技术、新创新、新应用——
【课程背景】 AI大模型的出现,已经逐渐从AIGC领域开始向电力行业渗透。结合早期的分析性AI(机器学习和神经网络学习),AI大模型给电力行业带来的变革是革命性的,是颠覆型的。本节课讲沿着AI的发展脉络,从早期的知识图谱、专家系统、到分析性机器学习到当前的通用AI逐个分析,帮助学员了解AI的发展以及在电力系统中的应用。 【课程收获】 1. 了解AI的发展史 2. 了解分析性AI:机器学习(监督学习、无监督学习、强化学习)、深度学习(视觉CV和语言NLP) 3. 了解AI大模型LLM 4. 了解AI在电力系统中的应用 【课程对象】产品经理、技术中心、数字化中心等 【课程时长】1天(6小时) 【课程大纲】 课题一:AI 1. 诞生:AI是如何诞生的 2. 命题:AI是解决什么问题的? 3. 发展:AI在解决问题的路上都走过了哪些阶段? 4. 趋势:AI的分类 (1)分析性AI:机器学习与深度学习 - 监督学习 - 无监督学习 - 强化学习 - 深度学习:图像识别与人类自然语言理解 (2)生成式AI:GPT与大模型 二、AI大模型的发展历程与现状 1. 早期AI模型的发展 - 从传统机器学习到深度学习的转变 - 早期深度学习模型的局限性 2. AI大模型的崛起 - 预训练模型的出现与影响 - 大规模数据集与算力的推动作用 3. 当前AI大模型的发展现状 - 全球范围内的研究热点与趋势 - 主流AI大模型的对比分析 三、国内外主流AI大模型介绍 1. 国际主流AI大模型 - GPT系列:GPT-4、GPT-4o的特点与应用场景 - 其他国际知名大模型:如BERT、T5等 2. 国内主流AI大模型 - 华为盘古大模型 - 百度飞桨文心大模型 - 阿里巴巴的M6大模型 - 科大讯飞的星火大模型 3. 大模型的评估与比较 - 性能指标与评价方法 - 各模型的优缺点分析 课题四:电力AI大模型介绍 1. AGI大模型的分类:AIGC与AGI+产业大模型 2. 国内外主流AGI+产业大模型介绍 3. 电力大模型与南网“大瓦特”介绍 4. 对接指南 (1)国内目前主流能源大模型平台:百度飞浆 (2)电力系统做大模型的定位: Ø 差异化功能 Ø 本地化知识库训练 (3)主要的方法 Ø 借助百度飞浆等开源模型进行产业特定领域大模型的开发 Ø 借助开源平台和API接口进行本地化部署训练 【案例解析】南网电网X华为技术联合开发“大瓦特”MaaS系统 课题五:AI、AI大模型和AIGC在电网中的应用 1. 电力规划 (1)依托AI+历史数据+经济数据+气象数据构建电力规划 (2)借助AI大模型主动发掘电网的薄弱环节 (3)优化电网风险点阈值 (4)设计仿真方案 (5)演算推演确认规划结果的可靠性 2. 电力营销: (1)AI大模型可用于创建能与客户进行对话的聊天机器人,智能客服体系 (2)基于NLP的自动机器人 (3)智能工单的自动生成 3.电力运检领域: (1)AI大模型用于工单、工作票的文本自动生成。 (2)更高效、自动化、智能化运检 3.电力调度领域: (1)服务智慧城市电网调度 (2)生产调度操作票 (3)通过智能分析做内容处理 (4)平台化设定,生成更专业、更小、更细分的应用,轻量化应用 4.有效参与电力系统运行与电力市场 (1)更加准确的预测负荷 (2)为电力交易市场提供准确数据 5.AI及AI大模型应用于电力需要迈过的三道坎 (1)高质量的电力知识库,突破电力专业术语环境中的逻辑推理难题 (2)具备实施在线处理能力 (3)需要与电力认知大模型采用的双向预测模式优势互补。 6.AIGC的应用领域 (1)办公提效(图文、公文、数据分析、ppt制作等) (2)自媒体 (3)企业培训 (4)客服机器人 (5)企业内部知识库本地化部署

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