本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种电力数据特征动态感知的自适应池化方法。该方法采集多源历史和实时电力数据，经预处理后构建自适应池化模型，模型包含输入层、动态感知层、池化操作层和输出层。其中，动态感知层能根据数据特征动态调整窗口大小，池化操作层采用多维度约束池化策略，包括窗口特征映射、物理约束池化和特征敏感融合。模型经训练后对实时电力数据进行检测，将检测结果与电网正常阈值比较评估运行状态。与传统方法相比，该发明可精准处理电力数据，全面准确反映电网运行状态，有效解决传统技术在数据池化、噪声处理和综合分析方面的不足，保障电网稳定、高效运行。