一种异常值检测模型的训练方法及系统，所述异常值检测模型包括判别器和预测模块，异常值检测模型的训练包括：以正常的多元电力能耗时序历史数据及多种历史社会信息数据作为输入时序数据；对输入时序数据进行动态编码得到各时刻的时间模式数据；利用各时刻的时间模式数据和输入时序数据对判别器和预测模块进行交替训练，直到判别器和预测模块达到最优状态；其中，预测模块用于：基于各时刻的时间模式数据计算得到下一时刻的时间模式数据；判别器用于：基于社会信息和多元电力能耗时序数据间的依赖关系对输入时序数据和下一时刻的时间模式数据进行异常检测；本发明采用判别器和预测结果进行异常值检测，提高了模型的性能，更有效的进行异常值检测。