本发明公开了一种基于模型自学习的非侵入式电动自行车监测方法，包括：对用户总功率进行滤波、降频等预处理；对有功功率的差分进行密度聚类得到密度最大类的均值和时间上对应的无功功率均值以重构信号，采用双边滤波、状态转换移除、分段线性表示筛选出含充电缓坡的时间段；根据非侵入式负荷事件检测算法找到所有疑似充电的负荷事件，采用滑动窗确定所有电动自行车充电引起的负荷事件，并完成模型自学习；非侵入式负荷事件检测算法实时检测充电行为并预警；以充电模型为基础，实现荷电状态实时感知和充电电量计算。可根据用户总功率判断是否存在电动自行车充电行为，完成模型自学习，实现充电行为实时预警，荷电状态实时感知和充电电量计算。