本发明公开了一种基于自编码网络的智能电能表故障分类检测方法及系统，包括：对获取的智能电能表的历史检测数据进行归一化处理后分为训练集和测试集；初始化设置自编码网络模型的参数；在训练集中选取样本数据输入到所述自编码网络模型中，以获取信号特征输入到分类器中进行分类，并根据分类结果进行迭代训练；根据测试集的分类结果不断调整所述自编码网络模型参数，以确定自编码网络模型的最优参数；利用所述最优参数对应的自编码网络模型对智能电能表的故障进行分类检测。本发明采用深度降噪自编码网络对采集的信号进行无监督地特征提取，能够实现故障信号的快速准确分类，有助于提升智能电能表的故障识别能力，相比传统方法具有较强的抗噪性。