本申请公开了基于主成分和K‑means算法的电网宽频量测信号在线聚类方法，包括：定周期实时在线获取电网设备的宽频量测信号，并构建宽频量测信号样本矩阵X；通过主成分分析对宽频量测信号样本矩阵X进行降维处理，得到聚类分析的输入样本矩阵Xˊ；根据电网厂站及设备的拓扑关系，对输入样本矩阵Xˊ进行聚类簇优化划分，形成输入样本矩阵Xˊ的簇集合；采用K‑means算法对簇集合所包含的全部元素进行在线聚类，得到主导宽频振荡模态分布情况。本发明通过对降维处理后的宽频量测信号聚类分析，识别宽频振荡模态时空分布态势，保证广域电网宽频振荡事件的准确辨识，提高对电网谐波分布特性的在线感知能力。