本发明涉及一种面向不均衡电力数据的蒸馏集成模式感知算法，包括如下步骤：S1：采用基于DGS的过采样技术，对存在态势分布不均衡的电力数据进行态势空间重构处理；S2：采用模型压缩技术，并结合LN机制和Attention机制，构建基于CLSTM神经网络的电力数据深度学习模式感知模型；S3：提出蒸馏式集成学习策略并进行优化，解决基学习机集群的冗余问题。本发明具有算法效能稳定、效率高、规模小的特点，同时能够解决基学习机集群的冗余问题。