本发明公开了一种电力数据修复方法，利用SOM神经网络对历史电力数据集中电力数据进行分类处理；利用Pearson相关系数理论，获得电力数据类型满足关联性阈值的影响因素；将缺失数据的影响因素输入训练好的LSTM神经网络，获得缺失数据的电力数据类型；根据缺失数据的电力数据类型采用不同的方法对数据进行修复。本发明考虑到电力数据的复杂非线性，利用神经网络的学习能力强，能够处理非线性问题的特性，实现电力数据的修复，可有效提升分类效率和准确率。