本发明公开了一种基于变分自编码器的智能电表数据填补方法，具体按照以下步骤实施：以智能电表中获取的历史日负荷数据集为聚类样本进行聚类分析，得到具有不同用电特征的类型日即聚类结果；以聚类结果所含日期中的历史负荷数据为输入，生成基于VAE的海量日负荷曲线；建立离散曲线相似性的数学模型，通过与每个聚类中心比较选取与缺失数据日相似度最高的组，在相似度最高的组中找出十条与缺失数据日负荷曲线形状相似的曲线作为历史日负荷曲线；通过改进的加权平均法处理相似历史日负荷曲线对应的数据，得到对应缺失数据预测值，实现缺失日智能电表负荷数据填补。能够通过历史负荷数据精确填补缺失数据。