本发明公开了一种基于半监督学习的微电网运行状态标签化分类方法，涉及技术领域，通过获取微电网运行状态的历史数据，形成历史数据集，将所述历史数据集分为有运行状态标签样本集、无运行状态标签样本集和测试样本集；从所述有运行状态标签样本集中重复随机抽取一定数量的样本，形成三个有标签样本子集，通三个所有标签样本子集分别训练，并根据迭代训练的标准进行迭代，得到三个不同的BP神经网络分类模型；采用无运行状态标签样本集分别三个所述BP神经网络分类模型进行从新训练，直到达到最大重复次数后结束训练，得到优化后的半监督学习神经网络分类模型。通过本发明方法能够解决现有没有专门的微电网运行状态标签化分类的问题。