本发明公开一种基于融合神经网络模型的电网故障辨识方法及系统，所述方法，包括：获取待故障辨识电网线路中若干表征电网运行状态的电力参数作为特征值并进行预处理；将预处理后的特征值输入预先建立的融合神经网络模型，获得待故障辨识电网线路的故障概率。本发明针对电网故障辨识易受到信号传输噪音的影响，提出本发明提供一种基于融合神经网络模型的电网故障辨识方法及系统，利用人工智能的优势，充分发挥电网运行大数据的作用，挖掘运行数据与故障特征之间的关联关系，通过多维信息对电网进行综合诊断，可有效降低信号传输噪音或误差对故障辨识准确率的影响，提高电网运行的安全性。