本发明公开了一种电力系统二次设备故障短文本数据分类方法，所述方法基于主题词模型与卷积神经网络，通过使用主题词模型构建出主题词向量提取出全局性特征与使用词向量技术提取出的局部性特征，将两种特征相结合，作为卷积神经网络的输入层矩阵，提取出二次设备短文本数据信息的特征，对故障级别进行分类。本发明解决传统分类主要依靠人工经验对于故障数据分类的主观性，并且考虑到二次设备故障短文本信息的不同层次的特征，分别使用不同的模型，对文本信息的全局性特征与局部性特征二者进行结合，并使用卷积神经网络做特征提取并分类，提高了分类的准确率。