1. 負(fù)荷預(yù)測與負(fù)荷估計    

負(fù)荷預(yù)測與負(fù)荷估計是指在考慮一些重要的運行特性條件下，通過對過去和未來負(fù)荷進(jìn)行相應(yīng)的處理，在一定精度下決定未來某特定時刻的負(fù)荷值。
      2.負(fù)荷控制
      通過對同一行業(yè)的用戶負(fù)荷進(jìn)行聚類分析，提取并保存用戶典型用電模式。通過分析峰谷差異較大的用戶對電力系統(tǒng)產(chǎn)生的不同影響，對這些用戶進(jìn)行針對性管理，促使其調(diào)整用電行為，改善負(fù)荷曲線，從而保障電網(wǎng)運行的安全性。
      3.電價制定與需求側(cè)響應(yīng)策略
      通過對用戶用電行為的識別和負(fù)荷模式的提取，有助于針對特定群體制需求側(cè)響應(yīng)策略，包括制定分時電價、按區(qū)域負(fù)荷控制等，并及時獲取用戶需求響應(yīng)后的負(fù)荷模式，對實現(xiàn)供電企業(yè)、電力用戶和政府三方共贏具有重要意義。
       4.用電異常檢測
       在供電側(cè)，由竊電或電力用戶的其他違規(guī)行為引起的非技術(shù)損失是種非常普遍的現(xiàn)象。有效地預(yù)防非技術(shù)損失可為企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)效益的同時，對供電部門節(jié)省人力物力也具有重大意義。近年來，聚類算法被不斷應(yīng)用到電力用戶負(fù)荷模式提取領(lǐng)域，通過典型負(fù)荷模式來檢測用戶用電是否異常，從而減少非技術(shù)損失。利用實際負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)，通過負(fù)荷模式識別方法，得到負(fù)荷簇和負(fù)荷代表曲線，然后通過比較異常用戶負(fù)荷曲線與所屬行業(yè)的典型負(fù)荷曲線，分析判斷用戶用電是否異常，為后續(xù)進(jìn)行針對性處理提供依據(jù)。
       與此同時，負(fù)荷模式識別技術(shù)還存在更多的擴展應(yīng)用，如用戶的信
用評級，配電網(wǎng)的停電影響分析，用戶負(fù)荷模式結(jié)合水、燃?xì)庀M信息
還可幫助識別傳銷窩點、黑工廠等，實現(xiàn)社會危機預(yù)警。另外，行業(yè)用
戶的負(fù)荷模式分析還可以幫助實現(xiàn)行業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)警。對供電企業(yè)和能源運
營商來說，可支持開展結(jié)合負(fù)荷模式的消費大數(shù)據(jù)應(yīng)用等。