本发明涉及一种基于用户用电行为聚类的电力负荷概率预测方法，包括：获取用户历史用电细粒度数据和日期类型数据；提取每个用户历史用电细粒度数据的分位数自协方差，以表示用户用电行为特征；使用层次聚类算法对用户用电行为特征进行聚类，并为每个用户标记类别标签；将各类用户用电负荷进行聚合，得到各类用户的聚合负荷；基于各类用户的聚合负荷以及日期类型数据，构造数据集；使用数据集对各类用户建立分位数回归森林预测模型，并进行预测获得各类用户的负荷预测结果；求和各类用户的负荷预测结果，以得到用户聚合体负荷概率预测结果。与现有技术相比，本发明能够准确、快速地进行电力负荷概率预测，有效提高用户聚合体电力负荷预测精度。