随着我国经济的不断增长和用户用电结构的快速变化,导致我国部分地区电力负荷增长率远远大于电能供给率,造成电网调峰困难、电能利用率降低,高峰时段供电紧张,峰谷差过大。为解决以上问题,降低峰谷差,提高电能利用率,本文展开了基于Spark的错峰用电管理技术的研究。本文选取某辖区大工业用户为研究对象,选取其日负荷用电数据。通过Spark实现并行化Canopy-Kmeans算法,并对用户用电数据进行聚类分析,得到负荷特征,对其中负荷特征和主网负荷特征近似的用户展开错峰用电管理技术的研究。错峰管理技术主要包括“可中断型错峰管理技术”和“分时电价错峰管理技术”,针对我国现状和发展特点,重点研究“分时电价错峰管理技术”。分时电价错峰管理技术主要通过设置最优分时电价来提升用户响应度,实现错峰用电,缓解峰谷差过大、设备利用率低等问题。本文通过分析每天各个时段电价差与负荷转移率之间的函数关系,建立电价与用户响应度的关系模型,并对其进行有效性验证。最后建立目标函数,并通过Spark求解得出最优分时电价方案。通过对实验结果分析,在最优分时电价下,用户对于电价的响应度达到最大化,峰谷差得到了有效的缩减,验证了“分时电价错峰管理技术”在降低峰谷差、引导用户错峰用电方面的有效性,同时也为我国的分时电价制定提供了一个合理有效的建议。