针对海量电能表运行数据中异常状态难以快速识别的问题，构建了基于大数据技术的异常监测体系。采用分布式 架构实现多源数据采集与融合，通过海量数据特征工程和智能检测算法，建立异常模式挖掘模型。结合随机森林、孤立森林 和长短期记忆网络等多算法协同机制，实现异常类型的精准识别与分级预警。实践验证表明，该方法能够有效识别计量异常、 通信故障等多种异常类型，检测准确率达 0.95 以上，显著提升了电能表运维效率，为智能电网安全运行提供了技术支撑。