本申请涉及一种基于DBSCAN算法的智能电能表批次故障识别方法，包括以下具体步骤，数据治理：得到拆除表和在运表的误差值集合；档案关联：获取电能表的厂商、生产年份、型号与生产批次信息；批次聚合：按照电能表批次的定义，组成同一电能表批次的数据；聚类分析：以电能表批次为单位，对电能表误差值使用DBSCAN算法进行聚类，故障类型：将该批次电能表的电流误差值和电压误差值分别使用DBSCAN算法进行二次聚类，判断该批次电能表的故障类型；结束阶段：输出存在故障的批次并对此批次进行预警。本申请技术先进，手段新颖，为智能电表的批次质量监测提供了可靠方案。