本发明公开了一种基于对抗对比的电能表故障分类方法及系统。该方法包括：根据权重计算策略调整构造目标‑近邻样本组合的数量，得到目标‑近邻样本组合集；搭建神经网络，对构造的样本组合进行特征提取，对比目标样本与近邻样本，确定类别匹配程度，第一次得到目标样本的标签预测概率；基于生成对抗网络平衡少数类样本和多数类样本的数量，确定平衡数据集，基于所述平衡数据集训练神经网络二分类器，对测试集数据进行标签预测，通过神经网络二类分类器，第二次得到目标样本的标签预测概率；将两次得到的目标样本的标签预测概率按比例集成，得到待测样本的标签预测结果；基于待测样本的标签预测结果，对智能电表故障样本进行分类。