本发明提供了一种基于数据驱动的用户窃电检测方法，包括以下步骤：步骤1：通过用电信息采集系统，获取某台区的n个用户的用电数据，得到每天96点功率曲线的负荷数据，并进行数据预处理；步骤2：采用格拉姆角场GASF将预处理过的离散点数据转换为二阶矩阵，提取数据特征；步骤3：采用主成分分析法将格拉姆角场GASF矩阵降维，得到数据特征矩阵；步骤4：运用K‑means聚类方法将降维后的数据特征矩阵进行分类，得到聚类中心序列；步骤5：采用皮尔逊相关系数计算聚类中心序列的相似度，设定阈值判断异常用户。应用本技术方案可提高用电异常识别的准确度，并降低漏检率。