本发明公开了一种基于自学习神经网络的负荷辨识方法及系统，属于用电监测及信号处理技术领域。本发明方法，包括：在接入混合类型负荷的用户计量点处，采集用户的用电网络数据，针对用电网络数据生成负荷多维特征样本，并针对负荷多位特征样本构建用电网络的负荷特征空间；确定负荷特征空间中识别度最高的主成分特征指标；将主成分特征指标中的不同负荷特征输入自学习神经网络进行训练并学习，获取负荷辨识模型；将待识别的用电网络数据输入至负荷辨识模型中，通过负荷辨识模型对待识别的用电网络数据进行负荷辨识。本发明保证了已建立特征库用户的内部用电负荷状态辨识的有效性。