随着HPLC技术的发展和低压抄表技术的进步,用电信息采集和分析已成为提高电力行业业务管理水平的有效手段之一。然而在用电信息采集过程中,采集系统的不完善会导致诸多问题出现。获取的用电数据得不到充分的分析和研究,不能给电力行业提供更有价值的信息来帮助其了解用户的用电规律和特征。针对以上问题,结合实际需求,本文对此展开研究。首先,本文根据实际需求和实现原理,改进和设计电信息采集系统的重点模块及业务流程。在电表档案信息模块中增加了多种数据项采集,并设计和实现了实时采集模块。通过以上改进和设计,实现了对各个电表更方便的监控,对台区内电表信息更高效的采集。此项工作不需要在电力线通信网络中增加其他部件,也无需改动电表,所以节约了成本。然后,为了提高用电信息数据的可分析性,从而对用电数据进行更完善的处理,本文对采集到的用电信息进行预处理。对缺失数据进行补全,使随后的分析更全面;对数据进行一致性检验,并设置阈值,滤除错误数据和不符合实际情况的数据,使清洗后的数据满足后续分析的需要。对预处理过的数据进行每日用电量和功率分析并得到基本用电规律。最后,为了对用户用电信息进行更深层次的特征分类分析,本文利用主成分分析算法对数据进行降维处理,利用K-means聚类算法对数据进行分类。在对K-means聚类算法的k值确定方面引入GSA算法。通过设置阈值进而得到更佳聚类个数的方式对基础GSA算法进行改进,从而更好地发挥K-means聚类算法的优势。引用最大最小距离算法改进初始聚类中心的产生,由此改善K-means聚类算法存在的聚类中心敏感问题。利用数据聚类分类后的结果分析用户的用电需求和用电行为,使电力行业了解用户用电情况并更好地进行电力分配,从而给不同的用户提供最合适的个性化服务,提高电力行业的精细化管理水平。