新电改启动以来，售电侧放开对推动电力体制改革和释放改革红利起到了重要作用。售电环节是国民经济与电力行业的接触点，应该发挥鼓励用户参与电力全环节协调优化的作用，但这方面实现程度仍然有限。目前，售电商的主流盈利模式是“抢低价电”、“抢大用户”，依靠商业渠道功能进行盈利，甚至被诟病为“没有技术含量的渠道寻租”。
我国售电市场的主流业态，与发达国家成熟的售电市场大相径庭，这是我国电力现货批发市场、带曲线中长期交易等配套环节建设现状所决定的。现货试点已在各地铺开，新版《电力中长期交易基本规则》也已出台，在此背景下，售电商的盈利模式需要优化调整。电力用户特性分析能力、综合能源服务能力将成为售电商新的核心竞争力。用户特性分析是售电商进行一切批发竞价和零售定价的基础；综合能源服务是售电商拓展业务范围、获得多元利润的重要途径。二者又都是售电商协调用户和电力行业各环节，创造共赢红利不可或缺的能力。
本文聚焦用户历史用电曲线、用户价格反应特征、用户价格风险偏好等三个对于售电与综合能源业务开展最重要的用户特性维度，探讨如何找到售电和综合能源服务的业务机会。
一、“三维”认识用户
传统的分析方法常将“用户特性”等同于用户的历史用电曲线，或者等同于一些由用户历史用电曲线数据计算出来的指标，比如峰谷差率、负荷率等等。这种传统的分析方法，已经遇到越来越多的挑战。
将用户的历史用电曲线等同于“用户特性”，存在一个前提：用户的历史用电曲线与“用户是谁”有稳定的对应关系。例如每个行业都会有各自的“典型曲线”，看到一根曲线的形状也大概能猜出它属于哪个行业。这个前提正在遇到两方面的动摇，以至于需要重新审视用电曲线与“用户是谁”之间的关系：一是电力市场形成后，电力价格开始波动，而且价格波动的时间分辨率不断提高，用户根据价格信号优化曲线形状就可以节约用电成本，提供了用户改变自己用电曲线的动机；二是分布式可再生能源、储能、智能用电、用电节能等技术快速普及，增强了用户改变自己用电曲线的能力。所以用户的曲线形状反应其本质特征，如所在行业、所用设备，的能力越来越弱。
因此，如果我们希望全面的认识一个电力用户，预测他的用电行为来作为售电商或其他电力供应者进行经营决策的参考，那么只分析其历史用电曲线就是不够的。至少还有两个维度的特性必须考虑：用户的价格反应特征和用户的价格风险偏好。
用户的价格反应特征是指，当用户所面对的（不同时段的）电价发生确定性变化时，他会如何调整自己（不同时段）的用电量，形成新的用电曲线。用户的价格风险偏好是指，当用户面对的电价发生不确定性的变化时，他对于这种不确定性的态度是怎样的。
用户响应特征的重要性，在进行需求侧响应有关的理论研究和业务实践中，已经老生常谈。一般而言，他会被刻画成这样一个函数：输入用户初始的用电曲线和变动前后的价格，输出用户做出反应之后的用电曲线。
用户价格风险偏好的重要性，在于只有掌握了这部分信息，才能实现用户和售电商之间风险、风险应对能力和风险偏好这三个维度的优化配置。成熟售电市场中一种常见的售电模式，是售电商向用户提供一个一年内价格水平不变的套餐。在签约后，是售电商替用户吸收了批发价格的波动风险。其吸收风险的成本必然体现在售电商的零售价格中。如果用户自己处理这些风险所需的成本更少，或者用户主观上就偏好风险，那么要求售电商不提供风险吸收服务就是一种优化配置。
总之，成熟市场中售电商的经营决策，至少需要历史用电曲线、用户价格反应特征和用户价格风险偏好这三个维度的用户特性。
二、售电业务机会
那么，这三个维度的用户特性，具体是怎么对售电业务形成指导的？本节将进行初步的探讨。
（1）用户历史用电曲线
虽然前文强调了用户历史用电曲线面临的挑战，但是其仍有一些功能是不可替代的。例如：评估用户的用电规模，分析用户改变用电行为的起始点，等等。可以说，用户历史用电曲线仍然保持着在各种用户特性中的“龙头”地位。
目前来看，历史用电曲线分析需要有两个方面的深化：
首先，用电曲线和基于用电曲线的指标计算，不能再拘泥于物理信息，和需求侧信息。价格既是经济信息，又是供给和需求两侧均衡的结果，应该被引入负荷特性的分析之中。例如，某地上午十点是负荷最高峰，但一定是售电商成本开支最大的时段么？未必。因为此时可能正赶上光伏出力高峰，批发市场价格很低。
其次，用电曲线要能在设备层面进行分解。目前的“用户历史用电曲线”，指的是用户在计量点上，呈现出的“净负荷”，是用户在计量点内侧所有发用电设备发用行为的加和杂糅。随着分布式发电设备的普及，和用电设备的多元化、智能化，对“净负荷曲线”的简单指标计算已经很难有助于把握用户的本质特征。必须进行侵入式或非侵入式的设备识别，才能挖掘出更多有价值的信息。
（2）用户价格反应特征
在进行基于价格的需求侧响应研究，例如制定峰谷价格时，需要进行这样的建模：电力用户根据电价水平和结构，通过其价格反映特征，确定用电曲线；（给定批发电价下）售电商根据用户用电曲线，以利润最大化为目标，确定电价水平和结构。这构成了一个相互影响，最终达到均衡的过程。
这可以理解为一个博弈的过程。在大多数情况下，如果双发能够充分的交流信息、协调合作，完全可能找到一个相对于起始点，实现帕累托改进的均衡价格。
这其中的关键在于，充分获取关于用户价格响应特征的信息，甚至需要对每一个用户的价格响应特征都有精准刻画。拥有同样的用电曲线，两个用户的价格响应特征不一定一样。同样地，即使生产同一种产品，使用A工艺流程的工厂可能将上午的高峰挪到夜间低谷更方便，而B工艺流程的工厂可能转移下午的高峰更方便。体现在需求弹性矩阵上，就是不同用户的弹性矩阵中，同行同列的弹性系数可能不同。
（3）用户价格风险偏好
随着电力批发市场改革的推进，电能商品的上游价格波动不断加剧。再加上近年来煤炭、油气等发电燃料同样波动剧烈，电价风险已经成为越来越受用户重视的内容。尤其对于电力成本占总成本比例大的高耗能用户。
对于大多数用户，售电商提供的重要服务之一就是屏蔽来自批发市场的风险。但是有些用户，可能自身就有较强的风险管理能力，比如十分强大的价格响应能力、较强的燃料或电力金融衍生品交易能力，或者直接与上游的发电或燃料企业有合作关系，再或者用户干脆在主观上就偏好风险。这时他们就会要求自己来承担批发市场波动的风险。
售电商可以在零售电价中刨除风险吸收成本，同时在按月结算电价时，在账单中加入一个随批发市场波动价格波动的因子，这样就实现了风险的重新优化配置。
三、综能服务机会
以上的内容，都停留在传统的电力负荷特性分析、电力零售市场业务开展等方面。和综合能源服务有什么关系？具体而言，跟用电智能化改造、综合能源系统等热门概念有什么关系？
核心是这样一个问题：用户用电曲线、用户响应特征、用户风险偏好等特性，是外生给定的，还是我们可以通过一定的方式，来主动塑造的？答案当然是可以主动塑造的，塑造的方式就是综合能源服务。
在这个意义上，综合能源服务的使命就是为用户赋能，帮助用户获得在市场环境中的优势。这种优势的体现是上述三个用户特性的改善，落点是用户总用能成本的更好控制：总购电成本更低的用电曲线，面对价格变动时更加灵活的需求响应能力，面对市场价格不确定波动时更强的风险应对能力。
例如，用电智能化改造就是帮助用户更充分的了解自己的用电情况，同时根据分时价格信号优化梳理调整生产工序和用能行为，乃至能够自动化的追踪价格信号的变化，进行动态的用电优化。
同样的，综合能源系统可以通过电、气、冷、热的耦合系统，实现用能负荷或发电能力的时间转移、协同优化，从而加强用户的价格响应能力。同时还可以扩展能量的来源，增加风险应对方式，分散电价波动的风险。
总有声音认为，我国电力零售市场发展的一大障碍是“用户市场意识薄弱”，即用户意识不到，或者没有能力改变自己的用电行为，建设自己的价格响应能力，也没有对电价波动风险做准备。换个角度看，这正是综合服务公司开展业务，进行意识赋能（理论科普）和物质赋能（用电曲线优化、响应能力建设、风险能力加强）的切入点。
电力市场对电力系统的优化作用，发挥的方式就是以价格信号统筹优化源-网-荷-储等全环节。上述综合能源业务开展的越多，用户参与这种统筹协调能力的建设就越多，电力市场对电力系统的优化效果就越好。用户也能节约用能成本，提升用能质量。
