本发明公开了一种基于信息融合的典型环境下智能电表退化分析方法及系统，本发明方法包括采用多尺度复合卷积神经网络模型来融合输入的时间t、温度T、湿度H获得输出的智能电表测量误差y，多尺度复合卷积神经网络模型针对输入的时间t、温度T、湿度H采用独立的特征多尺度复合卷积层分别提取特征并将特征融合后用于预测输出智能电表测量误差y，特征多尺度复合卷积层包括采用一维复合卷积通过组合标准卷积与扩张卷积在提高信息感受野的同时减少特征盲点。本发明旨在提高传统卷积神经网络的特征提取与多源信息融合性能，充分考虑多源输入特征差异性实现信息融合与特征互补，提高对智能电表退化趋势预测的准确性与可靠性。