本发明涉及电网安全技术领域，具体涉及一种基于对抗卷积神经网络的电力网流量异常检测方法及系统。本发明公开了一种基于对抗卷积神经网络的电力网流量异常检测方法，包括：获取电力网的网络流量，利用Wireshark进行网络流量的图形化处理，接着将流量转化为图像并进行预处理；利用单步最不可能分类法对抗攻击模型在预处理的数据上增加噪声，并使用多层和多尺度的卷积神经网络结构进行模型构建和训练；提取网络流量的多尺度特征，利用权值计算进行特征融合，最后输出用于异常识别的特征向量；将特征向量输入到softmax分类模型当中进行最终的异常检测。本发明，实现了快速且准确的异常流量检测，解决了多维数据特征丢失问题。