本发明提出了一种基于随机森林模型的输变电可疑数据筛查方法和设备，方法包括：S1、根据输变电设备的类别和周期性规律，选取多个维度的数据构建数据特征项；S2、根据采样时间远近为数据分配不同权重，将已知的正常数据和异常数据分别标记为正负样本，并将数据集分为K份；S3、采用K折交叉验证方法训练随机森林模型，以正负样本准确率平均值为目标，迭代调整随机森林中树的数量T，获得指标最优时T的值；S4、使用训练好的模型筛查可疑数据。以输变电设备为对象构建可疑数据筛查对象，运用优化训练集的随机森林模型从大量历史采样数据中学习数据规律，实现输变电可疑数据的识别和筛查，降低人工筛查的工作量，提高电力调控系统的数据质量。