本文提供了一种业务流量异常检测模型建立方法及异常检测方法，所述方法包括：获取带有分类标志的历史电网流量数据；对历史电网流量数据进行编码处理，以获得第一特征向量集合；将第一特征向量集合输入到初始异常检测模型的多层编码块中进行处理，得到第二特征向量集合，然后将第二特征向量集合输入到初始异常检测模型的多层感知器中，得到预测结果；根据预测结果和历史电网流量数据的分类标志，对初始异常检测模型进行训练，以获得训练完成的异常检测模型，本文通过提取电网流量数据的关键信息，同时建立信息间的相互依赖关系，从而提高了异常检测模型训练的可靠性和准确性，进而提高了对电网流量数据异常预测的准确性。