本发明公开了一种基于用电异常数据的反窃电在线智能监测方法，利用电表远程终端单元RTU收集电表的用电数据；采用回声状态网络ESN处理用电数据进行缺失值补充，确保数据的完整性，解决电表通信故障导致的计量数据失真问题；利用K‑means均值聚类算法从用电数据中确定用电异常数据，用电异常检测准确度高，效率高；提取多个用电异常特征数据，考虑因素全面，具备较高的反窃电监测精度；利用主成分分析法对用电异常特征数据降维，在保留用电信息的同时，极大地减小了计算量和存储需求；构建反窃电在线智能监测模型，输入用电异常特征数据，获得窃电嫌疑系数，与传统人工监测方式相比，极大提高反窃电监测效率和准确率。