本发明提出了一种能源互联网数据采集样本扩充方法及系统，所述方法包括：分别利用多种优化算法对GAN模型的GAN参数进行优化；将多种优化算法对应获得的多种参数优化结果进行加权平均获得最优参数，并根据最优参数更新GAN模型的GAN参数获得优化GAN模型；将获取的能源互联网数据样本输入至所述优化GAN模型中进行训练，生成与能源互联网数据样本数量一致的新的能源互联网数据样本；将所述能源互联网数据样本和新的能源互联网数据样本合并作为扩充后的样本集。本发明可有效地优化已有的GAN算法，保证算法的安全稳定，通过对已有样本数据的学习，最终能够自主生成全新的样本数据，很好地解决能源互联网数据真实样本不足的和计算资源不足问题。