随着社会的发展进步,电力在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。近年来物联网迅速发展,智能电网得到广泛普及,电力行业成功迈入大数据时代,而电力企业坐拥海量用户负荷数据,如何发掘其中价值将成为改变未来能源格局的关键。电力负荷分析主要是通过机器学习的手段对数据进行分析,尝试发现其中的潜在规律,主要包括用电量预测、用户聚类、用户画像分析等方向,可以为后续阶梯电价设计、异常用户检测、负载均衡实现等具体业务提供数据支撑。本文的目标是设计并实现一个面向电网大数据的电力用户行为分析平台,旨在提供一个基于实际业务场景的行为分析平台,能够根据业务特点选择算法对电力数据进行分析,并进行数据可视化展示。与现有的分析平台相比,本系统与业务场景联系更加紧密,数据具有可解释的物理意义;其次,本系统对现有数据分析算法提出改进,在解决原有算法弊端的同时使其更加适合时序数据分析;最后,本系统提供了良好的可扩展性,能够支持未来接入新的算法与场景。为了实现本行为分析平台,本文首先对相关技术研究现状进行调研,分析系统实现的难度和可行性。其次,通过对系统的需求进行分析,划分出具体的功能需求,设计用户相似度分析场景和异常用户检测场景。随后对系统实现过程中需要解决的关键问题进行分析与实现:为了能够有效衡量时序数据相似性,本文提出了一种基于改进DTW的用户相似度分析方法,创新性地引入搜索约束和平移约束,在提升计算效率的同时更加适应电力数据特点;为了能够筛选潜在异常用户,本文提出了一种基于多时间尺度的异常用户检测方法,创新性地将短期用电模式与长期用户行为结合起来,综合衡量用户是否异常。之后,对整个平台进行设计与实现,将系统划分为不同模块并对关键模块进行详细设计,完成平台搭建并对功能进行详细测试。最后,文章对整体工作进行总结,指出行为分析平台尚存的不足之处以及未来的改进方向。