本发明公开了一种工业用户需求响应潜力预测方法和存储介质，包括如下步骤：步骤S1，获取工业用户的历史负荷数据并对数据进行预处理；步骤S2，对工业用户的响应行为进行建模，基于预处理后的历史负荷数据求解得到需求响应负荷曲线；步骤S3，利用基线负荷曲线和需求响应负荷曲线量化工业用户的需求响应潜力；步骤S4，提取影响工业用户需求响应潜力的特征；步骤S5，建立以特征为输入的双输出神经网络概率预测模型，对工业用户的需求响应潜力进行预测。本发明可模拟工业用户的响应行为，扩充历史需求响应潜力数据，从而提高预测模型的精度。同时本发明提出了工业用户的实时需求响应潜力日前概率预测模型，为工业用户在电力市场交易中提供参考信息。