自2011年以来世界进入了大数据时代,2013年是中国大数据元年,伴随着智能电网技术、云计算及物联网技术的全面应用,电力大数据应用而生。电力大数据因其特殊地位决定了我国经济发展以至人类社会发展提供更强的推动力。如何更好的利用电力大数据为人们生产、生活提供支持变成了关键。本文针对电力用户负荷数据聚类分析算法,提出了一种基于云计算平台的负荷曲线聚类算法,对电力用户的负荷数据进行更加明确的聚类,更好的利用电力能源为社会生产、生活服务。本文分析了电力大数据时代下如何更好的通过电力数据得到有用信息。首先对云计算生态环境,Hadoop计算平台进行分析与研究,为大数据的数据挖掘技术的底层实现提供了保障。然后根据数据挖掘技术,深入分析了数据挖掘过程中的数据预处理操作和聚类算法,针对于不同原理的不同聚类算法及其在电力负荷曲线方面的应用进行了研究与分析,并提出来一种更加高效的基于云计算的DWT层次聚类算法。最后文章将实际电力数据应用到Hadoop计算平台下进行DWT层次聚类算法,得出了电力负荷曲线数据的聚类结果。通过聚类结果与实际数据分析,验证了该方案在电力大数据中的应用的有效性与高效性。