1．安徽电力交易中心发布《安徽电力现货电能量市场交易实施细则》（结算试运行第6.2版）、《安徽电力现货市场结算实施细则》（结算试运行第6.2版）。提出结算周期原则上，市场化机组、市场用户“日清月结”，即按日进行市场化交易结果清分，生成日清分结算依据；按月进行市场化交易电费结算，生成月结算依据，并向经营主体发布。实时市场15分钟节点电价为该时段内每5分钟出清节点电价的算术平均值。对保供月（1、7、8、12月）煤电机组月度电能量价格低于补偿价格的部分，实施缺额收益补偿。（来源：安徽电力交易中心）

2．江西省发展改革委、江西省能源局发布《关于2026年规范电力零售市场价格有关事项的通知》。其中提到，为满足相关经营主体实际交易需求，确保电力批发市场中长期交易和现货交易价格信号有效传导至零售用户，售电公司与零售用户选择联动价格模式的零售套餐，现货价格联动比例上限由20%调整至50%。（来源：江西省发展和改革委员会 供稿部门：供电服务调度中心）

3．广西电力交易中心转发《关于防范广西电力市场风险有关指导意见的通知》。通知提到，电力市场运营机构要持续加强对电力供需形势与市场价格走势分析研判，完善电力市场风险防范及处置预案，健全电力市场风险监测、预警与处置工作机制。鼓励建立收益共享、风险共担的长期合作机制。支持合同双方按照自主自愿的原则就已签订但尚未履约的交易合同进行协商调整。在电力用户进入保底售电服务前，稳妥实施阶段性“平价”售电机制，鼓励售电公司结合自身情况，自愿参与“平价”售电服务。（来源：广西电力交易中心）

4．重庆市经济和信息化委员会公开征求《重庆市电力需求响应及应急响应实施方案（征求意见稿）》的意见。提出需求响应采用“集中竞价，边际出清”模式，按照“价格优先、时间优先、申报容量优先”原则开展出清，削峰最高限价4.8元/千瓦时，填谷最高限价0.32元/千瓦时。虚拟电厂应急响应能力及削峰/填谷响应容量不低于10000千瓦，持续调节时间不小于1小时。（来源：重庆市经济和信息化委员会 供稿部门：供电服务调度中心）

1．国网山东电力研发应用人工智能负荷预测大模型。研究团队依托全球气象大模型的广域数据支撑，深度融合山东“山地丘陵为骨架、平原盆地交错分布”的地形特征，形成“全球模型基础+区域地形优化”框架，研发出“八观”山东专有气象大模型。年初寒潮电力保供阶段，该模型负荷预测准确率达98.9%，为电网安全稳定运行、电力资源平衡调配及精准决策提供了有力支撑。（来源：国家电网报 供稿部门：供电服务调度中心）

1．考虑电力中长期交易机制的次月典型日负荷曲线预测。构建Mamba-LWT（Mamba-Local Window Transformer）双通道时序模型，分别捕捉季节性宏观趋势与日内局部波动，并通过长短期时序路由自适应聚合输出，实现对负荷曲线多尺度特性的精准建模。在模型中创新性地引入改进的迁移学习策略，通过源域数据预训练通用时序特征，再通过目标域数据分层微调补充分时电价特征，有效解决了当前分时电价政策下目标域样本不足的难题。基于北方某市工商用户用电数据验证模型的有效性，表明所提框架在点预测上优于所选主流对比模型，各预测指标的误差数值降低10.32%以上；在区间预测上，90%置信区间各项指标相较于现有模型提升了至少2.21%。（来源：新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)   供稿部门：安全质量技术部）

2．基于MGMA-LSTM的新能源电网净负荷预测。引入多头注意力机制以捕捉批次数据的全局依赖关系，并结合设计的高斯衰减因子对历史时间步贡献进行指数衰减以强化对当前时间步信息的关注，从而适配电力负荷时序数据的特性。通过梯度分析提取时间步之间的局部依赖关系。提出一种多层级概率掩码机制对差异化场景下的关键信息进行筛选，实现对长期记忆的粗粒度控制。设计一种跨模块时间注意力机制以促进不同隐藏层的长期记忆信息向前整合与融合，使后续隐藏层既能回顾前层的长期记忆信息，又能复用前层信息，实现对长期记忆的细粒度控制。（来源：昆明理工大学电力工程学院  供稿部门：安全质量技术部）