本发明提出一种基于GAN处理不平衡数据的线变关系识别方法，包括：S1、采集日用电量，建立原始数据集；S2、从配电线路日线损电量、配电线路日输入电量以及各变压器日用电量中提取特征量；S3、利用GAN对线变关系特征集进行数据扩充；S4、利用经样本扩充后的特征集，构建支持向量机分类模型，实现对线变关系的识别。其以配电线路供电量和配电变压器用电量为基础，利用支持向量机分类模型挖掘电量信息与不同线变关系间的潜在关联，实现不同线变关系的分类处理,提出了一种线变关系识别的新方法。以GAN为基础对线变关系特征集中只占极少数的线变关系异常样本进行数据扩充，实现不同线变关系类别间样本数量的分布均衡。