一种小样本驱动的异常用电数据集的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集低压居民用户的用电数据，对所述用电数据进行处理并生成分类数据集；步骤2，采用蒙特卡洛方法对所述分类数据集进行概率密度拟合，并基于概率密度函数构建随机样本，以及基于所述随机样本生成正常用电行为数据集；步骤3，基于用户的异常用电行为构建异常用电数据篡改模型，并基于所述异常用电数据篡改模型和所述正常用电行为数据集生成异常用电行为数据集；步骤4，合并所述正常用电行为数据集与所述异常用电行为数据集，以生成用电行为数据集。本发明能主动创建新型数据特征，有效扩充低压居民用户异常用电数据量，为电力大数据分析应用提供支撑。