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为进一步提升电力系统客户的用户体验,针对现有聚类算法寻优能力差、紧凑性不足以及较难求解聚类数目最优值的问题,提出一种联合手肘法与期望最大化(EM)的高斯混合聚类算法,挖掘大量客户数据中的潜在信息。该算法通过EM算法迭代出良好的聚类结果,而针对传统的高斯混合聚类算法需要提前获取用户分群数量的缺点,利用手肘法合理找出客户的分群数量。案例分析表明,所提算法与层次聚类算法和K-Means算法相比,FM、AR指标的增幅均超过10%,紧凑度(CI)和分离度(DS)的降幅分别低于15%和25%,可见性能有较大提升。