本发明公开了一种企业用户异常用电的在线智能监测方法，收集企业用户历史用电数据，包括历史正常用电数据和历史异常用电数据；提取企业用户历史异常用电数据的多个特征参量，获得训练样本特征数据；构建最小二乘支持向量机，使用遗传算法基于训练样本特征数据训练优化最小二乘支持向量机，获得异常用电在线智能监测模型；实时采集企业用户电表数据并进行缺失值补充处理，最后输入上述异常用电在线智能监测模型中，实现企业用户异常用电在线智能监测，监测精确度高、效率高、智能性高，适用于数据量大的企业用户，同时解决了电表在恶劣环境下计量失真的问题，并且提取了多个特征参量，考虑因素全面，极大提高异常用电监测准确性，避免误报。