iDLS使用模型驱动的基础来维护整个网络的可见性，以计算在不同条件下所需的负载减少，这些条件包括网络拓扑的变化，系统重新配置，负载水平和在线发电容量，以及包括过载，欠频或欠压在内的功率储备 操作方案。

使用运营数字孪生模型还可以实现对网络组件容量的实时监视和评估，以及对干扰的位置和类型的主动了解，从而可以智能地决定要降低多少负载/发电量以及在何处下降 放下它。

iDLS跟踪总连接负载和每个馈线连接的客户数量，以确定每个客户/馈线分类（例如关键，工业和住宅）的动态负载优先级。 动态优先级算法计算最佳的轮换时间表选择，并根据馈线行程次数，历次停机次数和恢复时间自动调整计划的轧机停机，以优化可靠性指标和供应质量，同时改善对客户服务查询的响应。

随着越来越多的DER被添加并混合到电网中，负荷下降系统必须能够评估和验证随着负荷和发电量的增长而产生的系统响应，并测量发生负荷下降时发电与负荷之间的不平衡。

iDLS与ETAP DERMS解决方案集成在一起，以考虑电压支持对高DER馈线的影响，并提供电压无功优化和馈线容量计算，以确定与DER调度和运行负载相协调的最佳切负载策略。

减负荷系统的实施必须包括负荷预测，以便配电公司可以共享需求计划并与ISO / RTO协调互连能力。

iDLS会根据短期和长期负荷预测计算不断计算和更新需求计划，并通过内置通信协议自动传输传输需求限制计划，以保护和执行已设定的需求计划。