當前，電力市場化改革持續深化，為電力產業鏈各環節帶來了新的發展機遇，也增添了新的挑戰。在電力現貨市場，價格引導供需的市場機制逐步形成、售電市場更加活躍，同時，復雜多變的市場對從業者的專業水平要求也越來越高。
在此背景下，售電公司面臨的市場競爭越發激烈、業務風險也更加突出。面對復雜的市場交易數據和價格波動機制，科學決策更成為售電公司保證收益的關鍵，更智能、高效的電力營銷決策支持系統在售電業務的各個環節發揮著愈加重要的作用。
人工智能+售電業務
電價預測模型
售電公司基于更豐富的市場信息和專業分析能力，能夠更準確地預測電力價格波動，并據此配置相應的電量申報策略和銷售計劃，從而實現類似證券交易套利的“低買高賣”盈利模式。過去，售電公司的電價預測大多依賴從業者的經驗，或采取分攤風險的策略。而隨著市場機制的逐步成熟，電力市場價格波動更劇烈、機制更加復雜，售電公司亟需一套更科學可靠的電價預測模型，以減小風險、擴大利潤。
| 電價預測X現貨交易策略：
電力現貨的市場交易規律具有明顯的金融屬性。網新恒天深耕智慧金融與智慧能源領域，在AI策略制定領域積累了豐富的經驗。此前，網新恒天旗下金融科技公司推出的量化投資AI策略模型經過多年的市場驗證，在A股運行中大幅跑贏大盤。
在此基礎上，網新恒天將過往積累的AI策略制定經驗應用在電力價格預測模型中，充分發揮AI預測在提取電力價格特征方面的優勢，致力于打造預測勝率更高、實時價格偏差更小的電價預測模型，幫助售電公司降低交易風險、擴大利潤空間。
| 數據驅動的智能售電策略：
? ? 數據統一處理：
電力市場數據體量大、格式多，實現數據的統一處理尤為重要。系統可無縫整合多來源數據，并對多種類、多格式的市場數據進行智能處理、靈活生成可視化圖表，幫助售電公司洞察市場脈搏，為交易決策提供有力的數據支撐。
? 多因素負荷預測：
系統采用機器學習算法，通過深度分析歷史負荷數據、實時天氣信息、大用戶經濟活動指標等多維度因素，構建精準且自適應的負荷預測模型。通過持續學習并優化預測結果，系統可靈活應對電力需求的動態變化，實現高準確性、快速響應及大規模數據集處理，在不同市場條件下提供可靠的負荷預測，支持售電公司的高效決策。
? 自適應價格預測：
電價波動受燃料成本、供需關系、環境因素、政策調整等多種因素的影響，網新恒天打造的電價預測模型可對影響電價的多種因素進行綜合分析，并依據各省、各市場的不同市場狀況對各影響因子進行權重調整，生成基于市場變化的日前電價自適應預測算法，并實現套利方向、均價、最高價、最低價等多維度的價格預測。
? 多風險等級策略制定：
?結合金融量化投資風險控制領域的技術沉淀，網新恒天電價預測模型可實現多風險等級策略制定，擬定多種日前申報方案，并分別給出風險評級、盈虧概率等評估信息，輔助售電公司進行科學決策。在模型測試中，根據系統預測模擬售電業務運營的總盈利已超過市面上的同類產品，達到行業前列水平。
在智慧能源領域，網新恒天堅持以創新思路賦能業務實踐，積極研究改革新形勢下電力市場全流程業務的新需求，致力于推動前沿科技與電力行業的深度融合。
未來，網新恒天也將繼續密切關注電力行業數智化新動向，不斷探索智慧能源創新方案，為加快現代能源體系構建、充分激發能源電力高質量發展活力匯聚力量！
