本发明属于电力拓扑大数据分析领域，尤其涉及一种利用人为采集失败增强电量相关性特征的方法。其特征在于包括以下步骤：S1：获取台区用户分支数据、用电量数据和邻近台区数据；S2：根据上述数据，建立基于采集失败优化的电量相关性分析模型；S3：利用基于采集失败优化的电量相关性分析模型诊断用户分支与台区归属关系；S4：对上述诊断结果按照给定的标准输出格式进行输出。本发明对通过对用电信息采集系统的日冻结示数进行处理，将某个用户多日用电量合并为一天用电量，提高用电量与台区线损比值和用电量波动率，增强电量电量相关性特征，从而提高电量相关性分析进行台区户变识别的准确率和检出率。