电力交易领域核心竞争壁垒 - 拥有由百余名AI算法、气象、数据工程师组成的跨学科团队，并已完成“旷冥”智能体系的搭建和业务应用 [2] - 构建了从政策解读到交易执行的全链条专业交易团队，以快速响应各省差异化的市场规则 [2] - 投入并建成了多套由HPC与GPU集群构成的高性能算力底座，以支撑模型训练与实时交易决策 [2][3] - 拥有海量高精度气象数据及超过6,000家新能源场站级数据池，并持续积累交易数据以构建核心数据底座 [3] - 具备超过15年的功率预测服务经验，在发电侧拥有深厚客户资源，并正积极向储能、售电公司等多元交易主体推广 [3] 储能业务市场与模式 - 2025年中国新型储能累计装机规模达1.45亿千瓦，同比增长85%；预计2030年累计装机将超过3.7亿千瓦，较“十四五”末增长1.5倍以上 [4] - 为独立储能客户提供控制类软件产品（如主动支撑系统、能量管理系统）及电力交易托管运营服务 [5] - 电力交易托管服务通过多维度数据构建的预测体系及电价模型，帮助储能电站制定充放电策略，以捕获峰谷价差，优化运营收入 [5] 储能电力交易核心优势 - 交易辅助决策：整合海量电力市场多维度数据，通过自研“旷冥”大模型及AI算法，实现新能源出力、负荷与电价的高精度预测及策略输出 [7] - 精准智能调控：自研的储能智慧能量管理系统（EMS）及并网控制产品在安全预警和控制响应速率上具备优势，保障交易策略的智能精准执行 [7] - 全方位运营保障：依据交易策略为储能电站客户的交易收入提供运营保障，以应对市场波动 [7] “旷冥”智能体系构成与赋能 - 体系包含两大核心模型：旷冥气象大模型4.0（感知底座）与旷冥电力交易大模型1.0（决策中枢） [8] - 气象大模型4.0将预测时效范围由45天延伸至覆盖年度预测，实现了全时间尺度覆盖，并提升了对极端天气的预测精度 [8] - 电力交易大模型1.0采用“时空-博弈双驱动Transformer”等架构，可根据不同市场主体的差异化需求，生成针对性且可迭代的交易策略 [8] - 两大模型协同，实现了从数据预测到交易决策、最终到收益兑现的全链路闭环 [8][9] - 气象大模型主要为新能源场站及电网提升功率预测精度；电力交易大模型重点服务于新能源场站、独立储能、售电公司等多元交易场景的策略优化 [9] 投资与合作策略 - 投资萨纳斯智维（青岛）电力有限公司，旨在实现业务互补，为客户提供从建设运维到运营策略及收益兑现的全链条服务 [10] - 对外投资规划包括股权投资（拓展新能源产业链生态）与资产投资（搭建业务场景以验证和优化资产运营策略） [11]