本发明公开了一种电力可移动负荷识别方法，包括：将获取的数据进行清洗与补齐；清洗后的数据进行归一化处理，构建日期、24小时时间、幅度三维向量矩阵R(M，T，P)；其中M为负荷曲线的天数；T为数据对应的24小时的时间，P代表幅度；对用电设备日负荷曲线三维向量按日进行聚类分析计算，计算得到N个分类；把每个分类的聚类中心作为用电设备的典型特征曲线；将M天中每天实际的负荷曲线与其对应的典型特征曲线作对比；如果存在M天中每天实际的负荷曲线对比其对应的典型特征曲线在曲线上发生突变，则判断该识别对象为可移动负荷；对其他负荷或用电设备的识别。本发明能够实现在非入侵式场景下实时、准确地识别可移动负荷。