本发明提出了一种针对局部放电图谱的数据增强方法和装置，在添加现场常见噪声如手机干扰、雷达干扰、微波硫灯干扰的基础上应用高斯模糊方法，对RGB像素进行随机扰动，用以训练泛化能力更强的网络。通过利用背景噪声耦合和高斯模糊等方法对局部放电图谱进行预处理，使一张图谱可以生成多张图谱，以较少的计算量生成大量带标签样本，解决了带标签样本获取成本高、训练数据不充分的问题；在原有数据样本的基础上考虑了现场的常见干扰，模拟真实现场数据，增加了训练模型的抗干扰能力；扩展了训练数据的多样性，以扩展后的训练数据训练模型，避免了模型的过拟合。