本发明属于一种电力营销稽查技术领域，尤其涉及一种基于大数据深度学习的电价稽查执行方法，是一种深度学习中的变分自动编码器算法进行电价执行异常识别的电价执行稽查创新方法。本发明包括用电数据获取并进行简单分类；用电数据提取概率特征；重构概率判别。本发明有效解决了目前电价执行稽查多种异构参数的计算问题，通过重构概率来有效判定用电客户是否异常；针对部分客户用电数据局部缺失情况，由于算法判别过程中生成模型可对数据进行同特征恢复，固可有效解决缺失问题。实现电价执行稽查在线诊断，解决电价执行情况多样、参数复杂的实际问题，为电力营销工作提供了有效的保障，大幅度提高了异常检测的准确率，大幅度降低稽查不匹配率。