配电网处于电网系统末端,随着配电自动化建设和用电信息自动采集系统的推广,电网的信息化、互动化、自动化程度越来越高。智能电网的运行过程中,存储了大量的用户用电基础数据,不同用户产生的数据之间还有着微妙的联系。通过聚类算法对用户用电负荷数据进行数据挖掘,可以发现典型用户的用电特征,但难以对得出的结果进行自动化的解析。为了解决这些问题,本文设计与实现了一种针对数据挖掘聚类结果的场景解析子系统。该系统具有支持自定义模型,能自动生成解析文本等特性,能同时承载大数据量的计算请求,并根据特征标签自动生成对用电场景的解析结果。该系统在设计与实现中基于大数据的特点使用了分布式存储和基于SPARK的计算平台。本文首先阐述了电网大数据场景解析子系统提出的背景和意义,对涉及的相关技术进行了阐述,具体包括智能电网的发展背景,相关机器学习算法等。接着对子系统用户的使用场景进行了需求分析,分析其功能需求和非功能需求,针对功能需求涉及的关键问题进行了研究,并构建了用户用电行为分析场景和电网投资负效益评估场景。此外,对系统中涉及到的数据模型和他们之间的关系进行了说明。随后根据前面的研究结果,对电网大数据场景解析子系统的总体架构和不同层级间的交互关系进行了设计,针对典型使用流程涉及到的系统关键模块的设计实现进行了详细说明。随后对系统进行了部署和测试,通过测试验证了系统的合理性和有效性。最后对系统中尚未完善的地方提出了研究展望。