本发明涉及电力行业客户管理技术领域，公开了一种电力用户行为画像方法、系统及装置。本发明对电力用户负荷数据进行修正及归一化处理，以处理后的数据作为样本集，采用Canopy‑K‑means算法对其进行聚类，并计算每种聚类方案的聚类有效性指标，根据各聚类方案的聚类有效性指标的值确定最优聚类数，以所述最优聚类数对应的聚类划分结果为目标聚类划分结果，进而确定用户用电行为的最优特征集，根据所述最优特征集和所述目标聚类划分结果生成用户用电行为画像；本发明通过改进对样本集的聚类过程，提高了聚类算法的整体效率，并解决了初始聚类中心难以确定的问题，能够有效提高聚类精度。