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協(xié)合運(yùn)維董事長陸一川:市場化背景下,新能源投資的三大核心命題

   2025-11-27 風(fēng)電觀察15070
核心提示:陸一川強(qiáng)調(diào),企業(yè)需構(gòu)建以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的交易策略,在AI技術(shù)加持下不斷復(fù)盤電價(jià)因素,優(yōu)化交易策略,從而形成交易能力的護(hù)城河。

11月25日,協(xié)合運(yùn)維董事長陸一川受邀出席彭博新能源財(cái)經(jīng)主辦的2025 BNEF上海峰會(huì),并在“可再生能源成人之年:電價(jià)改革后的市場展望”對(duì)話環(huán)節(jié)擔(dān)任嘉賓,與行業(yè)專家共同探討中國新能源行業(yè)在電力市場化背景下的發(fā)展路徑與市場機(jī)遇。

本場對(duì)話,陸一川結(jié)合協(xié)合運(yùn)維在新能源資產(chǎn)管理與電力交易服務(wù)領(lǐng)域的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),從投資決策范式轉(zhuǎn)變、投資市場痛點(diǎn)解析、AI技術(shù)與差異化競爭力構(gòu)建等角度分享了獨(dú)到見解。

·投資決策范式適配市場演進(jìn):從“阿爾法+貝塔”雙收益到風(fēng)險(xiǎn)偏好清晰化

隨著136號(hào)文及各省政策推進(jìn),新能源行業(yè)正逐步從行政計(jì)劃時(shí)代向市場化轉(zhuǎn)型,投資者面臨著投資邏輯的適應(yīng)性調(diào)整,而過去的投資方法論仍存在著巨大慣性,市場化演進(jìn)下基于風(fēng)險(xiǎn)決策的共識(shí)仍需要一定時(shí)間的探索磨合。

陸一川舉例說明,就像購買理財(cái)產(chǎn)品前需評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)偏好,新能源投資首先也需明確風(fēng)險(xiǎn)收益預(yù)期。

“過去電力行業(yè)專業(yè)投資者實(shí)際是將阿爾法(超額收益)和貝塔(市場基準(zhǔn)收益)統(tǒng)一考量。而市場化的新能源投資本質(zhì)上與股票、基金或大宗商品投資的世界無異,將逐漸轉(zhuǎn)向基于風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的投資決策模式?!?nbsp;

陸一川指出,這一轉(zhuǎn)變需要政策引導(dǎo)與市場實(shí)踐的雙向推動(dòng),預(yù)計(jì)行業(yè)需要通過多年的探索磨合,才能逐步形成共識(shí)性的投資方法論。

·市場化競爭:投資的生存法則在于如何保持競爭中的相對(duì)優(yōu)勢(shì)

面對(duì)當(dāng)前新能源投資市場的迷茫情緒,陸一川指出,不同類型投資者自身屬性不同,帶來風(fēng)險(xiǎn)偏好的差異也是巨大的。

傳統(tǒng)的電力產(chǎn)業(yè)投資者,由于其自身具備較強(qiáng)技術(shù)能力和電力生產(chǎn)運(yùn)營管理能力,抗風(fēng)險(xiǎn)能力更強(qiáng),更樂于博取超越市場的阿爾法收益。而目前越來越多入局新能源的跨界投資人和財(cái)務(wù)投資人則更傾向于低風(fēng)險(xiǎn)的投資產(chǎn)品,或是面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高的原生產(chǎn)品,行業(yè)有一個(gè)“保障性”的手段可選擇,能將高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)產(chǎn)品處理成為一個(gè)相對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)的品種,以滿足其低風(fēng)險(xiǎn)偏好。

陸一川以“熊來了,我無需追求跑得過熊,只能尋求跑得過其他人”的比喻生動(dòng)說明:在市場化競爭中,企業(yè)無需追求絕對(duì)完美,但必須確保自身競爭力始終處于前列的相對(duì)優(yōu)勢(shì),才能立于不敗之地。 新能源行業(yè)過往的產(chǎn)業(yè)鏈都是建立在制造業(yè)的視角之上的,而從市場化的投資視角上來看,有效降低資產(chǎn)投后風(fēng)險(xiǎn)的這一塊價(jià)值拼圖,還需要鏈條上的所有人去共同努力。

·電力交易能力:AI是必備工具,與生產(chǎn)過程的耦合與策略復(fù)盤是關(guān)鍵

針對(duì)AI在電力交易中的應(yīng)用以及構(gòu)建的差異化競爭力,陸一川指出,?AI尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)已深度融入電力交易決策,成為支撐市場運(yùn)行的核心工具。在全國各省電力市場規(guī)則差異性較大,修正頻繁的環(huán)境下,海量的情報(bào)信息數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)的供需矛盾波動(dòng)、復(fù)雜多樣的倉位產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等多重因素決定了AI是應(yīng)對(duì)高頻交易決策的必備工具,而非錦上添花的“炫技”。

同時(shí),他提醒要避免理念上將AI等同于大語言模型這樣一種“熱點(diǎn)型思維局限”,事實(shí)上深度學(xué)習(xí)的手段已在行業(yè)實(shí)踐和應(yīng)用多年,但大語言模型在交易領(lǐng)域能夠發(fā)揮的作用還有待探索和實(shí)踐。

同時(shí),企業(yè)差異化競爭能力的關(guān)鍵遠(yuǎn)不止于AI技術(shù),“電力交易絕非一般的大宗商品交易,電力是幾乎‘零存貨’的。電力交易與生產(chǎn)的耦合極為緊密,需要將交易策略與生產(chǎn)過程深度耦合、協(xié)同優(yōu)化?!?/p>

陸一川強(qiáng)調(diào),企業(yè)需構(gòu)建以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的交易策略,在AI技術(shù)加持下不斷復(fù)盤電價(jià)因素,優(yōu)化交易策略,從而形成交易能力的護(hù)城河。

 
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