国家电网当前正推行电能替代方略,旨在利用电能替代燃煤、燃油等能源,减少气体污染,使清洁的电能覆盖面更广。但是在以往电能替代市场开拓过程中,主要由客户服务人员上门进行电能替代营销推广工作,凭借经验评估用户的替代潜力,使得分析筛选不全面、不专业,无法进行标准化和规模化操作,导致排查费时费力且评估精准度不高;并且随着电力用户数量的增加,用于支撑数据的存储与处理的传统服务器不足以满足日益增长的需求;在用户数量逐渐扩大的背景下,工作人员使用一般数据检索方法对用户信息的检索将越来越慢。为解决以上问题,本文提出并实现了电能替代潜在用户预测系统。首先分析了系统的业务需求,包括其功能性需求和非功能性需求,确定系统整体架构;其次搭建大数据支撑平台,建立公共数据资源池,进行数据库表结构设计;再次构建电能替代潜在用户预测评估模型,利用数据分析方法挑选出对电能替代潜力评估影响较大的11个特征指标,输入至逻辑回归模型中得到各指标的影响权重值,结合功效系数法计算得出潜力用户得分,根据得分评定其替代潜力大小,实现电能替代潜在用户预测全流程自动化、专业化;接着,考虑到本研究电网用户数据量较大的实际应用环境,为了提高检索效率,本文充分了解并分析现有搜索算法,寻找其提升空间,通过改良现有搜索算法得到新的LSH+Bik-means算法,用于进一步提升数据检索效率;最后,研制可视化系统展示各项技术成果,并进行功能测试。本课题工作成果既能解决以往电能替代潜力评估工作中人工排查仅凭经验或粗略计算判定、主观随意性强的问题,也能在数据量较大背景下,解决数据信息检索缓慢的问题,以更合理、高效、专业和自动化的方式管控电能替代潜力预测的各个环节。