一说到偏差，尤其是广东省的售电公司，内心几乎都是崩溃的。

每月±2%的偏差考核，超过此范围就要承担双倍竞价价差的偏差扣罚。其惨烈程度，看看前几月的考核结果就知道了。

广东4月交易结算：考核费用0.39亿元，总体偏差率-0.54%！

广东3月交易结算：共产生考核电费1.17亿元！

广东2月交易结算：广州售电公司电量最多，深圳获利最大！

曾经也有不少专家建议，应该按照国际平均水平±5%偏差进行考核，认为±2%的偏差不合理，然而主管部门不采纳，最终也是无济于事。

既然规则暂时无法更改，售电公司能做的，只能是尽力去适应这个规则，严格控制电量偏差。

如果单纯依赖客户每个月上报的一个干巴巴的电量预测数据，进行简单汇总之后申报，基本上可以想象得到，这类售电公司被扣罚的惨状。

毕竟，能够依靠大量的客户和大量的用电量，互相抵消客户之前的偏差，来平衡总体偏差率，这类大型售电公司只是少数。

☆ 那么究竟该如何控制偏差呢？

萤火虫结合自身的实际操作经验，总结了以下几点：

1、分析历史数据。

在预测电量时，历史同期数据具有相当大的借鉴意义。这一点大家都懂，“以史为鉴”准没错儿。

2、了解客户生产动态。

保持跟客户的良好沟通，才能及时掌握客户生产动态，规避一些可控的风险。

客户订单增长情况、是否有新增设备、是否有生产线调整、是否计划设备检修等等，这些往往对于用电量波动有着极大的影响。

如果跟客户关系比较好的话，就可以随时向客户了解以上信息，以便及时调整月度竞价申报电量；

当然，紧急情况下，也可以通过与客户协商设备检修时间、客户工厂调休时间等帮助控制总体用电量，这就需要跟客户保持非常过硬的关系了，利益许诺也是不可避免的。

3、考虑客观因素。

天气、温度、季节变化以及节假日对用电量的影响是不容忽视的。

不同的客户对环境的敏感度是有许多差异的。比如天气变热时，空调的使用率会巨幅增加，商业用户的用电量会大大提升；年关时段，某些行业的产能达到高峰期，用电量也增加。

了解天气变化、温湿度变化及季节变化对客户生产需求的影响，是很有必要的，以便及时做出决策。

至于节假日，它对用电量的影响是毋庸置疑的，在此不多加赘述。

4、研究宏观经济及行业的发展情况。

GDP的增长率往往跟电力消耗情况有着较高程度的正相关，对比国家能源局公布的每月全社会用电量即可略窥一二。

行业总体的发展趋势是否景气，也对总体用电情况会有影响。通过分析客户所处的行业，结合客户自身的实际发展情况，可作为预测企业下一年度用电量的依据之一。

5、建立大数据分析系统。

目前最基础的手段是给每一位用户免费安装智能电表和数据采集器，通过专业的能源管理云平台，分析实时用电数据及历史用电报表，实现数据分析与预测功能。

但是以上这种方式仅仅是最初级的数据搜集和分析，还远远达不到大数据分析的功能。

如果能够建立一个完善的用电数据库，将所有的影响因素都用某种算法体现，叠加各种算法，那么都可以在系统中相对精确地计算出用户在任一时段的用电量。