本发明公开了一种基于改进Wasserstein GAN的电力系统不良数据辨识方法，包括：筛选历史数据库中仅含高斯白噪声的历史量测数据并预处理；利用预处理后的历史量测数据作为目标数据训练WGAN‑GP模型；分别建立生成器与判别器的损失函数，并进行博弈训练，训练完成得到WGAN‑GP模型；将采集到的当前断面实时量测数据进行数据预处理，并输入训练完成的WGAN‑GP模型即可获取当前断面的量测重构数据；基于当前断面的量测重构数据与实时量测数据得到当前断面的重构误差，并输入已训练好的C4.5决策树模型中对当前断面的量测数据进行不良数据辨识。本发明基于对实时量测信息重构，获取当前断面的量测重构误差，可对不良数据进行快速、精准的辨识，保证辨识性能的同时兼顾辨识效率。