随着新型电力系统建设的深入推进,高质量数据已成为提升大电网协同控制与调度精益化管理水平的关键支撑。针对电网跨层级协同调度中海量多源异构数据异常修复难题,提出一种基于数据关联图谱的智能修复方法。通过融合调度对象关系、时空关联与数据血缘,构建全景电网调控数据关联图谱,实现数据细粒度全生命周期刻画。在此基础上,提出异常数据双向追踪算法,实现异常高效识别与准确定位;进而构建融合规则、模型与知识推理的多策略协同修复方法,结合修复影响度评估生成最优修复方案。实验结果表明,该方法在修复效率与准确性方面均具显著优势,可有效提升电网调控数据质量,为智能电网安全稳定运行提供可靠数据支撑。