随着现货市场放开，纯粹作为售电公司而言，利用人工智能技术对负荷曲线做申报预测已经受到一定的局限：日前现货保量预测和日内实时用电控制必须要进行结合，才能有效控制偏差，为客户带来更多利益。现在早已不是凭着资源和议价权就可以简简单单带来价差的时代了，随着改革进入深水区，更综合的能源服务能力才是售电公司在现货偏差考核中走钢丝的保护绳。
那么这些综合能源服务主要有哪些方面呢?在小编看来对于一个典型的工商业用户，光伏、储能、节能、冰蓄冷等，都是很重要的部分，而且这些部分关联性将在未来越来越强，成本和收益的核算方法也将脱离单体，走向系统。
依小编看来，这一切的核心应该是能效监控体系。没有能效监控体系，一切都是空谈。简单的电量数据结合一定的机器学习算法，在以前无需考核曲线的时候是可以较准确地预估，这点是经过一些验证的。但是在没有其他数据的情况下，仅凭电量申报日前乃至中长期合同，显然无法创造更大的价值。在对实时电量数据有了分类和掌控后，售电公司可以针对稳定且可以转移的负荷，如空调，在投资节能或者蓄冷/储热设备后，专门签订双边协商协议，购买电厂谷期基荷以享受更优惠的电价，以造成更大的价差空间。这同时也避免了储能成本高企带来的负担，购买的储能产品也可以降低规模并提升质量，发挥好备用电源和实时市场偏差修正的功能。最后基于各个用电节点的布控，提出节能改造方案，利用优势的供应链资源，拿下节能工程的利润也是可期的收益。
至于光伏部分，在掌握大范围的电站数据后，对光伏发电和电量抵扣做分析，在保证用电稳定的同时，提高光伏发电自用率，争取更大的收益。最后再针对配电设施进行布控，实现运维服务自动化。
综上所述，其实当前这几个板块还相对独立，联动也范围有非常大的改进空间。在日趋严苛的售电市场环境中，能吃这一碗饭的确实凤毛麟角。在这种时刻，电力行业的企业更应该建立开放的平台，综合优势，抱团取暖，为提供更优质的电力服务齐齐努力。
