本发明公开了一种Anomaly‑Transformer光伏发电异常检测方法，属于光伏发电技术领域，包括如下步骤：获取待检测分布式光伏电站的历史数据；对得到的历史数据进行预处理，基于预处理后的数据构建训练数据集；通过孤立森林法确定训练数据集的异常值分数，基于异常值分数对历史数据标注标签；通过带标签的历史数据进行模型训练和验证构建Anomaly‑Transformer模型；基于Anomaly‑Transformer模型计算实时数据的关联差异得分，基于关联差异得分评估序列存在的异常情况。本方案通过训练数据集的异常值分数标签构建Anomaly‑Transformer模型，基于得到的模型计算实时数据的关联差异得分评估序列存在的异常情况，显著提高了光伏发电异常检测的准确性。