本发明公开了一种基于用电采集系统的分布式用电异常检测方法，基于采集主站各类台区总表的历史负荷数据集，通过对各个台区进行用电行为特征分类，得到台区分类集；采集主站根据台区分类，分别将各种类别台区的子表历史用电数据进行预处理，构成学习样本集合群；各类台区所属的样本集包含若干数组，输入深度CNN‑BP神经网络模型进行训练；将训练完成各类网络模型的结构参数，分别下传至其用电行为特征所对应台区的采集终端中；在采集终端中将本地采集的数据输入该台区所对应的神经网络模型，得到用电异常行为检测结果，基于分类结果输出判定该用户是否为用电异常高嫌疑用户，并将高嫌疑用户编号随采集报文回传至采集主站。