本发明公开了一种用于电力设备相位分辩的局放网络训练方法及装置，包括：采集局放测量信号的相位分辩的局部放电图谱，形成电力设备局部放电原始检测样本集，并对原始检测样本进行预处理；采用白化机制对预处理后的检测样本进行再处理，并将部分检测样本作为训练数据输入到神经网络输入层；对神经网络进行训练，并根据所述神经网络的损失函数优化神经网络的输出；采用其余部分的检测样本作为测试数据预测电力设备局部放电故障分类。本发明的首先对样本进行白化机制的处理，降低了样本的维度并去除样本的冗余数据，防止了神经网络在训练中出现的过拟合问题；对神经网络的损失函数进行改进，提高了电力设备局部放电缺陷诊断神经网络训练的准确率。