本发明公开了一种配电网异常态势研判与关键指标筛选方法，涉及电气工程技术领域，技术方案为，筛选配电网健康度关键评价指标作为关键特征量；将S1获取的关键特征量数据归一化；搭建配电网健康度评价指标体系：采用熵权法确定配电网健康度评价指标权重；加权计算配电网健康度等级，作出健康度画像。通过配电网健康度画像监控，当健康度变差时，对配电网做出异常预警。本发明的有益效果是：基于机器学习数据降维技术对配电网健康度评价指标进行降维处理，筛选出最能有效表征配电网安全、可靠、经济这三个维度和健康运行的关键指标，同时利用熵权法对关键指标赋权，形成全面、精准的配电网健康度评价指标体系，进而有效评估配电网健康度。