随着智能小区的不断建设,智能小区逐渐成为中国智能电网发展最典型的实践代表。而智能小区用户用电行为存在差异,导致用户侧电网三相负荷不平衡,影响智能电网的安全、经济、稳定的运行。本文提出一种基于用户用电行为分类的智能配用电方法,经济有效的解决智能小区用户侧三相负荷不平衡问题,并通过实验分析证明了该方法的有效性。首先,介绍了国内外智能配用的发展现状以及智能电网环境下解决三相负荷不平衡问题的方法,并提出一种基于用户负荷特性曲线对用户用电行为分类的智能配用电方法,并简要介绍该方法的特点。其次,介绍了负荷特性的特征指标及负荷特性研究的相关领域,并简要说明了本文基于负荷特性研究的方向是用户用电行为分类。同时,还介绍了用户用电行为分类前需要做的相关准备工作:如负荷数据采集、处理、及典型日负荷特性曲线。然后,针对以往对智能小区居民用电行为聚类分析时,存在着负荷特征选择与权重计算描述不足的问题,为了提高居民用电行为聚类分析的准确率,降低聚类分析运行时间,提出一种基于ReliefF和k-means算法建立的以峰时耗电率、日负荷峰值时刻、谷时耗电率、日负荷周期数、日最小负荷率等特征的数据模型。并通过实验证明了该数据特征模型在居民用电行为类分析中是有效的。最后,建立了在满足用户侧三相电流不平衡度限定值的情况下,换相开关动作次数最少的最优换相数学模型,并提出了一种简单有效的模型求解方法。基于该最优换相数学模型,将相同用电类型的用户用电负荷通过自动换相系统平均分配给A、B、C三相,使智能小区用户侧A、B、C三相负荷一天24小时最大限度的达到负荷平衡,解决了智能电网中由于用户用电行为的差异性导致的小区用户侧三相不平衡问题,降低能源损耗,提高供电质量,改善供电服务水平,实现智能电网环境下的智能配用电功能。并且通过对南昌某智能小区用电数据的仿真,验证了该方法是有效的。