本发明公开了一种基于CNN‑BiGRU并行特征融合的低压用户窃电识别方法、系统，该方法包括：获取台区台账、近期日线损率数据；筛选窃电台区；获取低压用户台账、近期日用电量、电压、电流、功率数据及正常/窃电用户标签；对低压用户数据中缺失数据补全；从源数据中特征提取形成样本集，并划分样本集；构建基于CNN‑BiGRU并行神经网络模型，并将训练集输入基于CNN‑BiGRU并行神经网络模型中训练直至收敛得到初始用户窃电识别模型；将验证集输入初始用户窃电识别模型得用户窃电识别模型；测试集上验证用户窃电识别模型；识别实际窃电用户。本发明可用于快速定位低压用户窃电行为，辅助地市专职人员及时发现窃电问题。