本发明属于居民用户负荷特性分析技术领域，尤其涉及一种居民用户用电行为分析方法。本发明包括：基于Attention‑LSTM的异常用电数据修正方法，对用电数据中的异常值与缺失值进行预测，实现对异常用电数据的修正，并得到预测结果；利用时域、频域和波动特征的综合结构降低预测结果中的负荷曲线的维数，挖掘负荷曲线的附加信息；将特征集应用于分布式的框架中，分析居民客户行为，得到分析结果。本发明能够让电网公司充分了解电力用户在新形势下的用电习惯，为电力用户提供个性化供电服务，提高电网的精细化服务水平，形成全面系统的地区负荷用电行为画像，为不同类型用户提供合理的需求相应策略。