本发明提供了一种基于机器学习的配电网电压质量分析方法和系统，包括：获取需要进行电压质量分析的待分析电压运行数据；根据预先构建的电压训练集，采用k近邻算法，识别待分析电压运行数据的电压质量分类；其中，所述电压训练集包括标定了电压质量分类和相别的电压历史运行数据。本发明有效避免了传统电压质量分析需要大量人员参与的需求，减轻了工作量，极大提高配电网运行数据指标分析效率；本发明不但可以判断单相电压是否异常，且针对动力电三相电压等更加复杂的情况，也可有效减少判断失误或判断结果不准确的情况。