随着国内电力改革的不断推进，电力现货交易逐步提上日程。2017年8月28日，国家发改委办公厅、国家能源局综合司联合发文《关于开展电力现货市场建设试点工作的通知》，根据地方政府意愿和前期工作进展，结合各地电力供需形势、网源结构和市场化程度等条件，选择南方(以广东起步)、蒙西、浙江、山西、山东、福建、四川、甘肃等8个地区作为第一批试点，推进国内现货交易工作。
就国内目前电力交易形式而言，年度长协交易趋于成熟、稳定，但是，月度竞价集中交易正在逐步开展及完善中，既然如此，扑面而来的电力现货交易，是否有必要呢?答案是肯定的。现货交易，一是可以作为中长期交易计划修正的重要手段，再者可以作为电力系统安全稳定重要保障，最后可以促进电力系统经济运行。
现货交易的到来会在一定程度上影响着售电公司的运营。有些人会认为售电公司会极力排斥现货市场，因为电力中长期交易还没有完全实施及完善，而根据调查，大部分售电公司对现货交易持乐观态度，现货交易的实时动态平衡，可以避免大量的偏差考核，给公司带来丰厚的利润。但是对售电公司的要求也提高了，全面提升负荷预测能力就是关键要求之一，那如何实现负荷的精准预测，玩转电力市场呢?
实现日负荷或者实时负荷的精准预测是一项技术活，需要有精准的预测算法模型。可以使用时间序列算法，根据历史数据，预测短期的负荷;可以使用机器学习算法，分析负荷与影响负荷因素之间的关系;也可以根据电力负荷的特性，研发电力负荷预测的专有方法。但是实际情况表明，往往使用一种模型算法不足以做到精准预测。即使有了适合的算法模型，也不一定能做到很好的预测。
众所周知，电力数据及其影响因素数据量大，关系复杂，如何从海量错综复杂的数据中找到关联性，如何进行分析预测呢?需要依靠大数据技术。从而看来，精准的算法加上大数据技术，才是实现负荷预测的关键之道。但是这项工作专而精，如何去做的?
幸运的是，目前有些电力高科技公司依托于大数据技术，根据电力负荷特点及其影响因素，研发出负荷及电价预测产品，包括中长期预测及实时预测，预测准确率高达97%以上，售电公司利用好大数据这一预测利器，提前修炼好自己的负荷实时预测这一项内功，才能在未来的现货交易中赢得胜利。
