新一轮电力体制改革下产生的售电公司,如何利用庞大的数据信息,在电力市场竞争中获得最大利润,成为其关注的核心问题。获得利润大小的关键,在于售电公司的偏差考核机制。为了减少考核费用,本文在泛在电力物联网背景下,运用机器学习方法进行负荷预测,从引导电动汽车合作,寻求弥补偏差考核电量的角度对售电公司展开了研究。本文首先运用演化博弈论,构建售电公司与电动汽车用户互动博弈的模型,通过李雅普诺夫稳定性理论计算出互动模型的各类平衡点,通过分析双方的合作关系,确定在互动过程中影响双方合作的因素。通过实际算例分析,求解出合理的电动汽车充放电电价范围,推导出具有合作意义的最小可行偏差率曲线,为售电公司是否进行互动合作提供参考。在此基础上,本文进一步深入分析售电公司面对可能的负偏差考核时的应对措施。采用Elman神经网络,结合泛在电力物联网数据共享平台提取的气象数据,对用户负荷进行预测;根据售电公司当月后15天的可预见售电量,判断是否存在偏差电量风险。分析当前售电公司-电动汽车用户互动策略下,售电公司受偏差考核的风险;根据激励电价和电动汽车用户参与调控积极性的关系,制定可行的合作电价,动态调控引导电动汽车用户充放电电价,最终达到售电公司收益和受偏差考核机制风险的平衡。算例结果表明,通过本文所提互动模型和互动方法,可有效避免售电公司受偏差电量考核的风险;并在满足偏差电量的条件下,促进售电公司和电动汽车用户合作,使双方获得更高收益。