本发明公开了一种基于共享近邻与吸引度的密度峰值聚类的用户用电行为分析方法，对用户的用电负荷数据进行预处理，对缺失数据进行插补，剔除无效数据；采用PCA技术对负荷数据进行降维，计算特征矩阵，提取其主成分；以降维后的数据作为输入，利用DPC‑SNA算法的共享近邻的局部密度和吸引度的分配策略进行聚类；对聚类结果进行分析，重构用户的用电负荷曲线，并进行用户用电行为分析。本发明构造了共享近邻相似度的样本相似性度量准则定义局部密度，摈弃了截断距离阈值对局部密度的影响；并依靠吸引度矩阵对剩余样本进行分配，有效区分不同用户的用电行为特征并给出相应类型用户的负荷峰值时间段，并对不同用户用电行为特征给出了合理的智能电网规划建议。