本发明实施例提出了一种基于特征相关性分区回归的电力调度监控数据异常检测方法，包括：将电力调度监控历史数据划分为训练集和测试集，基于皮尔逊相关系数计算训练集特征间的相关系数矩阵；根据计算所得相关系数矩阵对训练集进行特征子空间的划分；根据特征子空间内特征相关程度的高低选择特征作为伪标签，剩余特征作为预测属性，基于支持向量回归SVR训练用于预测伪标签的回归模型；对测试集进行与训练集相同的特征子空间划分，并使用对应的回归模型计算各特征子空间中测试集样本的异常程度；根据特征子空间内相关程度计算所对应的权重；根据加权后集成的最终异常分数获得测试集样本的检测结果。