1.一种存储计算机可执行指令的非暂态计算机可读介质，所述计算机可执行指令在由计算系统的至少一个处理器执行时使所述至少一个处理器：
从数据库中获得能量客户的负载数据，其中所述负载数据指示由所述能量客户在不同时间消耗的电力；
基于获得的负载数据为所述能量客户生成经验负载形状，所述经验负载形状表示由所述能量客户在一段时间内消耗的电力，其中所述一段时间包括获得的负载数据中的所述不同时间；
从存储在存储设备中的多个已建立的负载形状中选择与所述能量客户的所述经验负载形状最紧密匹配的定义的负载形状；
为所述能量客户生成数据结构，所述数据结构包括定义的负载形状、人口统计数据、站点地块数据、或定义的负载形状与人口统计数据和站点地块数据中的一个或多个的组合；
通过将预测模型应用于所述数据结构来确定所述能量客户比不同的能量客户更可能参与能效计划，其中至少部分地基于多个不同的能量客户的定义的负载形状来训练预测模型；以及
作为确定所述能量客户比所述不同的能量客户更可能参与能效计划的结果，通过使关于能效计划的信息向所述能量客户的传输优先于该信息向所述不同的能量客户的第二传输来控制该信息的传输。
2.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，其中所述预测模型是包括逻辑回归模型的二进制分类器，并且所述计算机可执行指令在由所述计算系统的所述至少一个处理器执行时，使所述至少一个处理器使用所述二进制分类器：
将所述能量客户分类为可能参与能效计划的一类客户，并且
将所述不同的能量客户分类为不太可能参与能效计划的一类客户。
3.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，其中从所述数据库中获得的负载数据包括所述能量客户在多个不同天中的每一天的总电力消耗，并且所述经验负载形状表示所述能量客户按天的总电力消耗的模式。
4.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，其中所述预测模型是基于包括所述多个不同的能量客户的多个已建立的负载形状的数据集来训练的。
5.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，还包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使所述至少一个处理器防止关于能效计划的信息向所述不同的能量客户的第二传输。
6.一种计算系统，包括：
连接到至少一个存储器的至少一个处理器；
数据管理模块，存储在非暂态计算机可读介质上并且包括指令，该指令在由所述至少一个处理器执行时，使所述计算系统从数据库中获得能量客户的负载数据，其中所述负载数据指示由所述能量客户在不同时间消耗的电力；
分析模块，存储在所述非暂态计算机可读介质上并且包括指令，该指令在由所述至少一个处理器执行时，使所述计算系统：
基于获得的负载数据为所述能量客户生成经验负载形状，所述经验负载形状表示由所述能量客户在一段时间内消耗的电力，
从存储在存储设备中的多个已建立的负载形状中选择与所述能量客户的所述经验负载形状最紧密匹配的定义的负载形状，
为所述能量客户生成数据结构，所述数据结构包括定义的负载形状、人口统计数据、站点地块数据、或定义的负载形状与人口统计数据和站点地块数据中的至少一个的组合，
通过将预测模型应用于数据结构来确定所述能量客户比不同的能量客户更可能参与能效计划；以及
传输控制模块，存储在所述非暂态计算机可读介质上并且包括指令，该指令在由所述至少一个处理器执行时，使所述计算系统：作为确定所述能量客户比所述不同的能量客户更可能参与能效计划的结果，通过使关于能效计划的信息向所述能量客户的传输优先于该信息向所述不同的能量客户的第二传输来控制该信息的传输。
7.如权利要求6所述的计算系统，其中所述预测模型是包括逻辑回归模型的二进制分类器，并且所述分析模块还包括指令，该指令在由所述至少一个处理器执行时使所述计算系统：
将所述能量客户分类为可能参与能效计划的一类客户，并且
将所述不同的能量客户分类为不太可能参与能效计划的一类客户。
8.如权利要求6所述的计算系统，其中所述数据库通过通信网络与仪表通信，所述仪表被提供用于测量与所述能量客户相关联的房屋的获得的负载数据，并存储由所述仪表取得的通过通信网络接收到的测量结果。
9.如权利要求6所述的计算系统，其中由所述数据库存储并由所述数据管理模块获得的负载数据包括所述能量客户在不同天期间的总电力消耗，并且所述分析模块的指令生成所述经验负载形状以表示所述能量客户按天的总电力消耗的模式。
10.如权利要求6所述的计算系统，其中所述预测模型是根据经验得出的算法，该算法是从以下一项或多项的组合中得出的：用于客户的训练集的负载数据、人口统计数据和站点地块数据，并且其中客户的训练集中的客户包括：(i)参与了能效计划的多个参与客户，以及(ii)没有参与能效计划的多个未参与客户。
11.如权利要求6所述的计算系统，其中所述传输控制模块还包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使所述计算系统防止关于能效计划的信息向所述不同的能量客户的第二传输。
12.一种计算机实现的方法，所述方法包括：
从数据库中获得能量客户的负载数据，其中所述负载数据指示由所述能量客户在不同时间消耗的电力；
基于获得的负载数据为所述能量客户生成经验负载形状，所述经验负载形状表示由所述能量客户在一段时间内消耗的电力，其中所述一段时间包括获得的负载数据中的所述不同时间；
从存储在存储设备中的多个已建立的负载形状中选择与所述能量客户的所述经验负载形状最紧密匹配的定义的负载形状；
为所述能量客户生成数据结构，所述数据结构包括定义的负载形状、人口统计数据、站点地块数据、或定义的负载形状与人口统计数据和站点地块数据中的至少一个的组合；
通过将预测模型应用于所述数据结构来确定所述能量客户比不同的能量客户更可能参与能效计划；以及
作为确定所述能量客户比所述不同的能量客户更可能参与能效计划的结果，通过使关于能效计划的信息向所述能量客户的传输优先于该信息向所述不同的能量客户的第二传输来控制该信息的传输。
13.如权利要求12所述的计算机实现的方法，其中所述预测模型是二进制分类器，并且确定所述能量客户比所述不同的能量客户更可能参与能效计划包括：
将所述能量客户分类为可能参与能效计划的一类客户，并且
将所述不同的能量客户分类为不太可能参与能效计划的一类客户。
14.如权利要求12所述的计算机实现的方法，其中从所述数据库中获得的负载数据包括所述能量客户在多个不同天中的每一天的总电力消耗，并且确定所述能量客户的所述经验负载形状包括确定所述能量客户按天的总电力消耗的模式。
15.如权利要求12所述的计算机实现的方法，还包括防止关于能效计划的信息向所述不同的能量客户的第二传输。