本发明公开了一种基于宽度学习模型的电动汽车并网系统次同步振荡分析的方法。属于电力系统次同步振荡分析评估技术领域，首先基于特征值分析法建立了数学模型，利用数学模型以及潮流方程获取电动汽车大规模并网后，电力系统在不同运行方式下各节点数据以及对应的最小阻尼比，利用所获得的数据集对BLS模型进行训练；然后利用XGBoost算法对模型输入特征进行特征相关度分析，进而得出模型各输入特征与最小阻尼比ξmin之间的相关程度；根据XGBoost所计算出各特征与最小阻尼比之间的相关度，调节与系统最小阻尼比ξmin相关程度较大的特征，可以明显降低系统的最小阻尼比ξmin，证明特征相关度可以辅助工作人员做出快速处理，减小电力系统进入系统振荡的风险。