随着国民经济的发展和人们消费水平的提高,我国用电需求迅速攀升,供需矛盾日益突出。与此同时,我国配用电网积累了大量的配用电数据。国内外大量研究表明,从海量用电数据中挖掘用电规律,基于历史用电行为进行用电预测,具有辅助配电和售电决策、优化电网资源配置的现实意义。本文首先结合南方某地区的气象、节假日、行业等关联因素,对当地的居民生活用电负荷和行业用电负荷进行了定性分析,总结出其负荷特点:周期性、季节性、天气敏感性、行业差异性。在此基础上,为了更好地提取用电模式,本文提出了基于负荷趋势变化点的权值矩阵生成算法,并结合加权皮尔逊距离形成新的负荷曲线相似性度量算法。本文将该算法应用于南方某地区的居民生活用电行为分析和短期负荷预测中,分析及预测结果表明,加权皮尔逊方案依然比皮尔逊方案有优势;该方法还被应用于南方某地区的行业用户分类和群体行为分析问题,结果显示,可有效地提取行业用户的典型用电模式、实现根据用电行为重新对用户进行分类。本文最后还提供了集成上述聚类方案和负荷预测方案的负荷预测辅助决策系统,为电力分析人员使用本文方案提供了便捷途径。