本发明公开了一种基于级联卷积神经网络模型的电力数据的分类方法，首先采用多分类器进行电力数据的预分类，如果分类类型属于该多分类器置信度较高的分类类型，则可将该分类类型作为最终的分类结果，如果对应的分类类型属于该多分类器置信度较低的分类类型，则启用联级分类器进行重新分类，其中，联级分类器为针对多分类器中置信度较低的分类类型，而训练获得的擅长于该类型分类的多个弱分类器构成的联级分类器，通过上述多分类器的预分类可实现快速分类的目的，同时通过后续联级分类器再次分类，可实现纠偏的目的，弥补多分类器的准确率低的问题，实现效率与准确率双效的目的。