本发明公开了一种基于奇异值分解算法的变压器局部放电模式识别方法，包括训练模型和分类识别过程，包括：首先搭建人工缺陷实验环境并采集数据样本，计算每个样本的统计特征参量，构成数据样本矩阵；对样本矩阵进行奇异值分解，通过判断保留矩阵的特征是否明显，确定最佳保留矩阵的阶数，从而得到降维后的类型特征描述矩阵和类中心描述向量组；对待识别的样本进行预处理得到样本向量，用类型特征空间描述矩阵将其线性变换，得到降维后的样本描述空间的向量，然后计算该向量与类型向量组中的每个向量的相似度大小，从而得到分类判断结果。该算法简单而且高效，能够实现局部放电检测中干扰信号和放电信号的可靠区分，提高局部放电模式诊断的准确性。