本申请提供的一种光伏电站的异常状态检测方法、装置。该方法包括：在预设周期内，实时采集光伏电站的工作数据，得到样本数据集；将样本数据集输入信息提取模型，得到各工作数据对应的状态信息特征；其中，信息提取模型为训练完成且剥离了输出层的状态检测模型，状态检测模型包括输入层、隐藏层和输出层，状态检测模型用于根据光伏电站的工作数据判断光伏电站是否处于异常状态；根据各状态信息特征对样本数据集进行聚类，得到多个聚类结果；根据多个聚类结果，得到光伏电站在预设周期内的异常状态检测结果。该方法结合了深度学习和无监督学习，对于从未出现过的新异常状态也可在聚类的过程中被发现，提高了判断准确性。