本发明涉及电力系统的负荷预测领域，具体涉及基于BEMD和kmeans电力用户特征分析方法及系统。该方法先获取用户电力负荷数据，并存储为数据库；然后基于经验模态分解方法对电力负荷数据进行预处理；再将分层次的电力负荷数据进行kmeans算法聚类，并选取皮尔逊距离作为样本相似程度的评价指标；根据kmeans聚类结果和实际用户用电特点针对不同时间区间进行特征分析。本发明分析方法能够适应时间区间负荷数据，同样适用于波动性强、稳定性差的负荷，可实现对于电力用户用电特征的分层次聚类，兼顾了运算速度的前提下聚类效果稳定良好。