电力体制改革和电力需求侧管理、综合资源规划是电力改革的两个主题。随着我国电力改革的稳步进行,目前已实现电力供应侧的市场化,竞争供应电价上网。电力需求侧管理是一种综合利用行政、经济、技术手段对需求侧电力加以计划的措施,能够合理调控电力供求均衡,助推电力资源有效匹配,合乎我们国家的根本情况。电力需求侧管理对于解决我国目前电力供应紧张的现状具有现实意义。本文研究对象为XX市用电负荷,研究目的在于建立一套科学、准确的本地区短期负荷预测系统,以应对日益精细化的需求侧管理,提升供电企业营销能力,提高市场竞争力。本文主要研究内容如下:(1)建立基于差异化营销的理论基础,构建基于数据库迁移和用户行为特征的特征库设计与分析,并基于案例,对两个典型用户进行用户特征分析;(2)建立基于行业细分与动态聚类分析的理论体系;建立基于SVM、多层神经网络及负荷预测模型,对用户负荷进行预测;(3)对基于大数据平台的私有云用户负荷预测分类服务系统的开发进行研究,完成系统整体架构及控制框图的设计;(4)将负荷预测分类系统在实际生产中进行应用,应用该系统对用户行业聚类进行分析,并对该系统聚类结果实行差异化营销服务设计。通过对用户的用电行为分析,对用户的各种用电行为的负荷预测能力得到有效提高,这可以推进营销服务精益化管控能力的建设,全方位提升电力企业的服务水平和市场竞争力,形成客户与供电企业双赢的局面。