本发明为基于GRU和ARIMA‑T的非侵入式事件检测方法，包括以下步骤：输入某一特定区域负荷U、I数据，使用数据增强方法Mixup对负荷样本进行平衡化处理，再进行计算得到有功功率特征，接着对有功功率进行中值滤波处理，利用差分运算对滤波后的数据进行平稳性处理，得到输入序列；将输入序列分别输入到GRU模型和ARIMA‑T模型，得到负荷事件的结果；利用微分进化算法优化权重系数，利用最优的权值系数进行线性加权组合得到基于GRU和ARIMA‑T检验的负荷事件结果。本发明方法将GRU模型和ARIMA‑T模型相结合，提高了模型的负荷开关事件识别精度和泛化能力，有较强的全局搜索与对抗局部收敛能力，能够较好地识别出负荷事件。