在现货市场中，电价的确定是一个动态的过程，其核心在于供需关系。发电企业根据自身成本、市场需求预期以及竞争策略，报出愿意出售电力的价格；用电企业根据自身需求、预算以及市场电价预期，报出反映自身需求迫切程度以及支付能力的购买电力价格。通过这种竞价过程，市场能够实时形成一个反映当前供需关系及买卖双方的竞价策略的电价，实现电力资源的有效分配。

随着越来越多的可再生能源及不同新型主体的参与，随市场条件的变化而不断调整的动态电价或将在一段时间内呈现出更加复杂的变化趋势。从电力实时结算价格与日前出清价格的对比可以看出，二者存在较大差别，电价预判的难度无疑将大大提高。这既是挑战，也是机遇。

某省某日电力现货市场价格曲线

电价的不可预测直接影响用能成本的控制，对于企业而言，把握市场供需关系（电价精准预测），利用储能等灵活性资源优化自身用电结构，从而降低用能成本的需求会变得比以往更加迫切，工商业储能项目市场开发难度有望降低。无论市场机制如何，储能盈利核心逻辑依旧还是低存高放，从而实现收益最大化，相较于平稳的分时电价，存在着较强不确定性的现货电价从某些角度上反而扩宽了峰谷套利的操作空间，让储能系统盈利有了更多的可能性。

电力现货市场条件下，想让储能在真正解决客户问题的同时，尽可能提高项目经济收益，需要适应性更强的调控运行策略，面对现货市场分钟级别的变动频率，传统的调度模式显然无法满足市场的实时性需求。

未来调度策略的制定也是一个复杂而动态的过程，充满挑战。其模型的制定一方面在于更加偏向于现货电价的准确预测，建立现货电价预测模型影响因素或参数太多，相较于分时电价更加复杂；另一方面，在保证预测精准度的同时，需要模型实时跟踪市场动态和系统状态，从而通过不断学习优化，以应对不断变化的外部条件，提升调度策略的准确性和经济性，达到真正的灵活智能。

多因素影响：电价受供需关系、发电成本、天气变化、政策调整、市场规则等多种因素影响，这些因素之间相互关联且动态变化，增加了模型构建的难度。

数据量大且复杂：需要处理和分析多样的历史数据，包括电力需求、供应、价格、天气条件等，并保持实施跟踪，数据量及其庞大。

市场机制变化：模型需要能够适应电力市场规则和机制的变化，如交易规则、限价政策等。

预测精度要求高：电价预测精度直接关系到市场参与者的经济效益，因此模型需要有较高的预测准确性。

实时性要求：现货市场电价实时变动，模型需要能够快速响应市场变化，提供实时或近实时的预测。

算力资源需求：复杂模型往往需要大量的计算资源，算力成本的投入是一个需要考虑的问题。

未来伴随调控策略复杂性的增长，工商业储能的商业生态将经历显著变化。在硬件设备方面，工商业储能整体还是趋向同质化的，在这种市场环境下，设备对于未来调控策略的适应性将成为其在聚合商市场中竞争力的关键因素，其灵活性、兼容性以及对先进调控技术的响应能力等特性，将直接影响自身商业价值以及市场接受度。然而，在技术没有明显突破的情况下，储能设备本身不会再是竞争的焦点，真正的竞争将转向运营和服务领域。

当前，工商业储能项目中，业主自投自建的比例相当高，这在一定程度上是因为进入门槛相对较低，使得业主能够自行运营以满足基本需求。然而，随着储能调控策略的复杂性不断增加，对于那些运营能力不强的业主来说，投入大量资源以提升运营能力可能并不经济。因此，预计市场对第三方专业运维服务的需求将显著增长。储能项目的运营管理将越来越多地由具备专业技能和丰富经验的团队来承担，以确保运营效率和经济效益的最大化。在这一趋势下，运营商将成为应对未来挑战的关键力量，在储能市场中扮演至关重要的角色。

我们观察到，一些领先的运营企业已经展现出了卓越的远见，通过提前构建现货市场调度模型，不仅显著提升了运营效果，也为未来的市场变化做好了充分的准备。这些企业通过前瞻性策略，不仅增强了自身对市场波动的适应能力，而且为整个行业树立了值得学习的榜样。

某企业储能现货模式优化调度模型

展望未来，运营商必须持续推进技术创新，积累关键的数据资产，并深化对市场的洞察力，以实现储能运营水平的全面提升。这包括但不限于优化算法模型、增强数据分析能力、提升系统的响应速度和精准度。通过这些措施，运营商将能够更准确地把握市场的脉动，制定出更加灵活和有效的运营策略，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。随着储能市场的不断发展和成熟，我们期待看到运营商在未来的能源服务市场中发挥更加关键的作用，推动整个工商业储能行业向更加可持续的方向发展。