本發(fā)明提供了一種基于記憶矩陣的新能源運行數(shù)據(jù)異常檢測方法和系統(tǒng)，包括：將待檢測新能源運行數(shù)據(jù)輸入預(yù)先構(gòu)建的特征提取模型，提取出待檢測數(shù)據(jù)特征向量；計算待檢測數(shù)據(jù)特征向量與預(yù)先構(gòu)建的正常數(shù)據(jù)特征記憶矩陣之間的異常度；判斷異常度是否超過預(yù)設(shè)閾值：若是，則待檢測新能源運行數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)；否則待檢測新能源運行數(shù)據(jù)為正常數(shù)據(jù)；本發(fā)明采用特征提取模型提取出待檢測新能源運行數(shù)據(jù)的待檢測數(shù)據(jù)特征向量，并基于待檢測數(shù)據(jù)特征向量與預(yù)先構(gòu)建的正常數(shù)據(jù)特征記憶矩陣之間的異常度識別出異常數(shù)據(jù)，可識別出新能源運行數(shù)據(jù)中越限異常以及不相關(guān)異常等多種類型異常數(shù)據(jù)。