近年来,我国各地区用电负荷总量持续攀升,电力市场的供需不平衡问题持续升级。再者,当前的电力需求侧管理工作落实不到位,资源配置不合理。在电力资源有限的情况下,实施有序用电是缓解高峰时期电力供需矛盾最直接有效的负荷管理措施。为了提高电力资源的使用率,对电力用户侧负荷数据的价值挖掘是对用户用电行为分析的基础,根据不同类型用户实施差异化的需求侧管理工作也是当前电网研究的热点课题之一。本文的主要工作内容有:（1）负荷数据的采集与处理。本文样本数据取自江西省地区EMS系统,使用Kettle工具将数据进行提取。首先将负荷数据进行清洗,然后提取典型用户的用电负荷特性,为了提高负荷聚类的有效性和准确性,将负荷功率数据进行归一化处理,并使用中值滤波法将曲线进行平滑处理。经过处理后的数据,能够更加直观地反映负荷曲线的曲线形状和变动情况。（2）基于FCM聚类算法的电力用户分类。为了提取用户用电负荷模式类别,本文将FCM聚类算法运用于电力用户分类。首先基于处理后的数据进行聚类,根据DBI指标确定聚类数目为5,然后通过不断确定簇中心点和隶属度将样本数据分为五种负荷曲线模式,最后根据聚类结果分析不同用户参与有序用电的潜力。经实践验证,依照本文提出的电力用户精细划分负荷模式,为用户提供差异化供电需求,提高了企业参与有序用电的达标合格率。（3）在调度安全区内设计和实现了基于有序用电的电力需求侧管理平台。该平台以负荷数据采集、实时监控负荷、有序用电和可中断分析管理、负荷数据分析与统计为主线,探讨了该平台的相关技术、总体架构设计、接口和安全设计、负荷管理流程、主要功能实现等内容。该平台通过建立电网侧与用户侧用电方案双向交互机制,结合大数据开发和web开发技术,进行实时、准确的动态采集数据和分配电力资源;以总量调控、结构优化为标准,实现管理、监测、分配一体化的电力需求侧管理。