在新一轮电力体制改革起步阶段,国家有序向社会资本放开配售电业务,推动售电侧逐步开展有效竞争。作为新电改中最活跃、与售电主体和电力用户切身利益联系最紧密的一部分,售电市场成为了领域中最关键的一环。随着市场的逐步开放,电力用户的市场力逐步提升,购电途径也开始呈现多样化。而售电公司作为售电市场的关键主体,其发展表现不仅关乎自身利益,也直接影响到售电市场的改革成效。当前阶段,售电公司与用户间更多的是电量市场交易,但不可忽视,增值服务的市场建设一直是本轮售电侧改革的长期目标,售电公司如何整合用户需求,发展多元化业务,提高市场占有率是在激烈的市场竞争中存活获利的关键。因此,本文旨在依据人工智能技术在电力系统大数据中的应用,研究售电市场放开下,售电公司如何全面合理评估电力用户的多元价值;如何在部分电力用户具有购电选择权后,制定计及需求响应和实时电价合约的购售电策略及风险评估;以及如何依据用户特性差异准确制定相应的增值服务策略。本文通过售电侧电力交易市场的相关研究,总结了国外电力市场发展进程中的相关经验,以及我国现阶段售电公司购售策略的研究进展。结合大数据和人工智能在电力系统领域的应用与发展,提出了基于深度学习和聚类算法的,并计及环境影响的多输入用户负荷预测模型。进而,通过研究国内外电力用户价值评估现状,结合我国新电改下的售电市场发展特点,综合电力用户的消费水平、负荷水平、信用水平、客户粘性水平、需求响应水平以及环保水平等方面,建立了电力用户多元价值分级模型,并采用优化的支持向量机分类模型实现了电力用户的合理分类,绘制了典型用户的电力画像,为售电公司争取优质客户资源提供了操作性较强的分类标准和方法。接着,考虑到售电侧放开后,部分具有市场选择权的电力用户将根据自身用能需求以及售电公司的销售模式选择购电来源,售电公司会综合考虑固定电价、分时电价和实时电价等多类型合约的销售计划,因此本研究建立了计及用户需求响应以及满意度的售电公司购售电收益双层优化模型,得到不同用户参与需求响应项目下,售电公司的最优实时电价制定策略,并评估得到售电公司的风险价值。最后,在增值服务方面提出了基于用户分类得到差异化服务模式,促使用户改变用能陋习,实现能源替代,提高环保水平,为售电公司拓展新兴业务提供了方向。上述研究可以为售电公司在售电市场逐步开放的情境中提高客户服务意识和水平,争取更大的利润和发展空间。