本发明公开了一种基于SE注意力机制的小样本负荷识别方法及系统，包括：获取电器稳态运行时的电压与电流信号，构建含有时序信息的彩色V‑I轨迹图，并从中提取预处理后的视觉特征；基于卷积神经网络，构建基本的负荷识别模型，所述基本的负荷识别模型，包括特征提取层和线性层；将处理后的视觉特征作为输入，应用到构建的基本负荷识别模型中，进行初步的模型训练与学习；基于初步训练的结果，在基本负荷识别模型的特征提取层和线性层之间，加入SE注意力机制模块，得到改进的负荷识别模型；基于改进的负荷识别模型，进行进一步的训练和学习，实现小样本环境下的负荷识别。本发明提高了负荷识别的准确度和稳定性。