随着智能电网技术的不断发展和数字智能电表的逐步普及,电网信息采集系统收集到了大量的家庭用电数据,如何利用现有业务数据并结合智能高效的深度学习算法挖掘用电数据的价值,是现阶段电力部门所面临的主要问题之一。基于人工智能的家庭用电模式分析和家庭负荷预测作为智慧用电管理与电力营销的重要保障,在碳达峰、碳中和的背景下,具有重要的研究意义。当前研究存在的主要问题有:（1）针对家庭用电模式的研究,缺乏对聚类结果的深入分析,并且实验所使用的数据集规模普遍较小。（2）针对家庭粒度级别的负荷预测研究较少,且预测的准确率有待进一步提升。本文针对以上问题进行研究,研究内容主要分为以下三个部分:（1）通过K-Means算法对某城市近两万户家庭月用电量数据进行家庭用电模式的挖掘与分析,不仅根据各个家庭的用电特点将其划入合适的集群,还根据用户的标签（所在区域、所执行费率、是否存在用电异常波动等）进行了聚类后的分析,并提出一些合理的建议,对于制定个性化的能源服务和优化能源使用策略具有重要意义。（2）在仅使用家庭历史用电数据的单变量负荷预测中,为了进一步提高家庭负荷预测的精度,提出一种基于状态频率记忆网络的家庭短期负荷预测方法。该方法通过引入离散傅里叶变换将记忆状态分解为多个频率分量,每个频率分量都可以模拟家庭负荷波动背后的特定频率,然后以逆傅立叶变换的方式,通过这些频率分量组合的非线性映射来预测未来的用电量。该方法通过在负荷预测中加入家庭用电的频率信息,有效提高了家庭负荷预测的精度,使用均方误差、均方根误差和平均绝对误差来评估模型,与该领域上性能表现最好的LSTM模型相比较,文中的模型在未来一天的负荷预测中,3类误差分别降低了21.6%、11.4%、15.4%,充分验证了模型的有效性。（3）在综合考虑天气、温度等因素的多变量负荷预测中,现有模型无法有选择的聚焦于某些特定的驱动序列,针对这一问题,提出将带有双阶段注意力机制的递归神经网络用于家庭电力负荷预测。该模型通过引入输入注意力机制和时间注意力机制,可以自适应地选择相关性最大的输入特征,同时记忆时间序列的长期依赖关系。在时间窗口为8的未来一天家庭负荷预测中,该模型与SVR模型相比,三类误差分别降低39.1%,21.9%和37.4%,与不带注意力机制的Encoder-Decoder模型相比,三类误差分别降低25.1%,13.6%和28.7%。通过与其他模型进行对比,该模型在多变量家庭电力负荷预测中展现出良好的性能。最后,本文所有的研究均采用某城市电力营销部门所提供的真实数据,通过实验验证了所提模型的有效性,具有重要的现实意义。