一种应用于电力设备局部放电模式识别系统，包括对传感器耦合信号进行滤波和放大功能的信号预处理模块；再将信号预处理模块处理后的信号进行采集，然后将数据传递到数据分析模块进行分析处理，计算局部放电PRPD谱图及统计特征，将放电谱图的统计特征分组输入到BP网络神经算法的输入层，得到不同组的放电结果，再根据分配的不同权重综合得出放电类型，提高了局部放电的模式识别准确度。本发明采用高采样率和高的脉冲捕捉重复率，能够提高系统的准确度和灵敏度。