1. 負(fù)荷預(yù)測(cè)與負(fù)荷估計(jì)    

負(fù)荷預(yù)測(cè)與負(fù)荷估計(jì)是指在考慮一些重要的運(yùn)行特性條件下，通過對(duì)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(shí)刻的負(fù)荷值。
      2.負(fù)荷控制
      通過對(duì)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(duì)電力系統(tǒng)產(chǎn)生的不同影響，對(duì)這些用戶進(jìn)行針對(duì)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(yùn)行的安全性。
      3.電價(jià)制定與需求側(cè)響應(yīng)策略
      通過對(duì)用戶用電行為的識(shí)別和負(fù)荷模式的提取，有助于針對(duì)特定群體制需求側(cè)響應(yīng)策略，包括制定分時(shí)電價(jià)、按區(qū)域負(fù)荷控制等，并及時(shí)獲取用戶需求響應(yīng)后的負(fù)荷模式，對(duì)實(shí)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(cè)
       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(shí)，對(duì)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(cè)用戶用電是否異常，從而減少非技術(shù)損失。利用實(shí)際負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)，通過負(fù)荷模式識(shí)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(duì)性處理提供依據(jù)。
       與此同時(shí)，負(fù)荷模式識(shí)別技術(shù)還存在更多的擴(kuò)展應(yīng)用，如用戶的信
用評(píng)級(jí)，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(fèi)信息
還可幫助識(shí)別傳銷窩點(diǎn)、黑工廠等，實(shí)現(xiàn)社會(huì)危機(jī)預(yù)警。另外，行業(yè)用
戶的負(fù)荷模式分析還可以幫助實(shí)現(xiàn)行業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)警。對(duì)供電企業(yè)和能源運(yùn)
營商來說，可支持開展結(jié)合負(fù)荷模式的消費(fèi)大數(shù)據(jù)應(yīng)用等。