要实现电力市场现货交易综合管理解决方案，需要结合大数据和人工智能等先进信息技术，并开发相应的算法或平台来满足用户的需求。以下是一些建议：
1.数据分析与预测模块：开发一个模块，利用全省长周期气象资源、新能源负荷出力、用电负荷和现货市场价格等数据进行分析和预测。可以应用机器学习和数据挖掘技术，构建交易决策模型，并根据预测结果给出合理的交易策略。该模块还应支持D+2到D+15日的分时段日前现货电价预测，以支持不同市场主体进行中长期和现货交易。
2.多方案生成与营销比对模块：开发一个模块，支持生成多个方案供售电双方进行比对。这样的比对可以帮助双方选择最优方案参与市场交易，提高交易效率和收益。
3.用户画像与套餐定制模块：结合用电侧的特点，开发一个模块，对不同类型的企业进行用户画像，并根据用户画像提供单一电价套餐、迎峰型套餐、逆峰型套餐等多种套餐类型。甚至可以自动匹配最优套餐，提供各类增值服务方案，进一步提升电企经济效益。
4.交易信息管理与回顾模块：开发一个模块，能够自动获取交易的全流程信息，并将交易方案与实际交易结果进行复盘，形成报告。该模块可以智能推选最优申报方案，帮助交易人员掌握区域用电规律和理解价格波动背后的市场变化。同时，可以提供全面、准确的市场实际情况，形成科学合理的交易策略。
在技术要求与指标方面，开发的程序可以选择H5小程序、原生APP、WEB网站等实现形式，并能在常规算力的设备上运行。实时数据库需要支持多用户并发读写操作，满足以秒级的速率请求实时数据读写和以毫秒级的速率进行快速检索。历史数据库应支持高并发访问和数据备份恢复，保证系统的稳定性和持续性。对于区域负荷预测模块，要求D+2的预测准确度高于80%，D+3到D+15的预测准确度高于70%。对现货市场价格预测准确度要求高于70%。
综上所述，为实现电力市场现货交易综合管理解决方案，需要综合运用大数据、人工智能和先进的信息技术，开发相应的模块和算法，以满足用户的需求，并提高电企运营水平，实现收益最大化。