我国农村电网在不断向前发展的同时,电力供需之间的矛盾也随着时间在逐步加深,农村短期电力负荷预测和农村用户用电行为分析对于农村电网企业仍然有着重要的意义。论文主要从农村负荷短期预测、农村用电行为分析这两方面,考虑影响农村短期电力负荷的关键因素,发现农村电力负荷随时间变化的发展关系,并对农村用户进行用电行为分析,同时利用信息化的手段对农村电力负荷数据进行分析并进行数据可视化。用户的用电行为分析在电力数据分析中有重要的意义,论文通过对农村用户的用电行为特性以及符合特性,采用了K-means和模糊C均值聚类两种聚类算法对农村居民用电行为数据分类并进行对比分析,为电网企业给农村居民制定差异化供电服务提供数据支持或参考依据。对农户用户用电进行有效的短期负荷预测,便于准确地对电能的生产、输送以及分配情况去预测,有利于电网部门根据实际情况为农村用户去制定既经济又合理的发电计划,并合理的对农村发电容量进行调度。论文基于KNN、K-Means算法,以及懒惰多标签理论,为数据集的每个簇划分相应的权重,提出了一种基于支持向量回归算法的农村短期电力负荷预测方法。通过实验证明,这种基于多标签理论的预测方法在平均绝对误差和均方根误差上小于未划分权重之前的传统算法。农村电网数据的可靠性的提升,也是县级电网部门急需解决的问题之一。论文通过分析长沙某农村地区数个供电台区的真实电网数据,制定一套停电信息自动比对处理流程,连同本文研究的电力负荷预测、用户用电行为分析一起应用到农村电力数据分析平台中,分析出各个台区的真实停电事件,从技术和信息化管理的角度提升停电数据的可靠性。同时,根据电力负荷数据的特点,采用合适的可视分析方法,帮助用户更好地分析和理解数据。