本发明属于用电分析技术领域，具体公开一种基于机器学习的用户用电行为分析方法，本发明通过设定采集年度，并将一年的月份划分为季节阶段，进而在各采集年度对应各季节阶段中各采集日划分的若干采集时段进行目标用户用电量读取，同时根据读取的用电量数据进行用电量变化曲线绘制，由此解析出目标用户在各季节阶段的用电负荷模式，从而据此进行用电成本优化，实现了用户用电成本的针对性、灵活性优化，能够凸显不同季节阶段的用电习惯，使得优化方式与用户的用电习惯达到了极大的适配度，有利于提高优化效果，同时还由于最大限度避免用户用电习惯的改变，在一定程度上增强了用户的优化体验感，使得优化方式能够得到有效施展。