基于局放信号综合熵值的电气设备危险性放电判别方法，涉及一种放电判别方法。很多的危险信号隐藏在数据序列中未能被发现，导致设备发生故障，不能被提前预警。本发明包括步骤：1)建立绝缘缺陷在长期电压下的放电状态特征库；建库包括以下子步骤：构建试验系统、构建变压器缺陷试验模型、加压试验、数据分析；2)对样本库中固体绝缘表面缺陷放电信号数据的神经网络学习；3)使用神经网络对数据实行实时监测；4)根据检测结果，对高压电力设备固体绝缘表面缺陷放电故障进行诊断和预警。实现有效地对现场工程条件下绝缘缺陷放电引发击穿或闪络故障的风险进行评估和预警。