本发明涉及一种局部放电信号模式识别方法及系统，其主要技术特点是：获取局部放电信号的大数据样本；构建深度卷积神经网络模型；基于局部放电信号的大数据样本训练深度卷积神经网络模型；基于经训练的所述深度卷积神经网络模型确定待识别的局部放电信号的模式。本发明设计合理，克服了现有技术在变电站现场GIS的局部放电检测中的不足，能够对变电站现场GIS数量庞大、来源复杂的局部放电进行模式识别，且可以获得更高的模式识别正确率，具有更好的识别性能，更适用于大数据平台下的工程应用。