本发明属于电网拓扑识别技术领域，具体涉及基于无监督学习的低压台区5G高频数据拓扑识别方法。针对现有低压配电网拓扑识别方法应用于5G高频海量数据效果不佳的不足，本发明采用如下技术方案：基于无监督学习的低压台区5G高频数据拓扑识别方法，包括：通过5G表计获取电压数据，计算任意两个客户间的相关系数，进行初步电压相关性分析，采用插值法对异常电压数据进行重新赋值，采用Z‑score法对重新赋值后的数据进行预处理；采用UMAP‑DBSCAN‑LLE算法实现降维和聚类；采用基于最大生成迭代算法的邻接矩阵表示法得到分支表箱在低压配电网中的位置，基于节点之间的关系识别整个网络拓扑，生成低压配电网拓扑图。本发明的有益效果是：实现较为准确的四级拓扑识别。