本发明提供了一种多分类的RVM电网故障判别方法和系统，包括：利用基于距离的可分性判据，对典型故障样本库中各故障样本进行降维，得到各故障样本的最优特征量及其对应的节点；建立多分类的RVM故障判别模型，并利用所述各故障样本的最优特征量对所述模型进行训练；采集所述最优特征量对应的电网节点上的暂态波形信号进行傅里叶分解，并将傅里叶分解后的基波和谐波输入到训练完成的多分类的RVM故障判别模型中进行电网故障判别，得到电网故障类型；本发明能够筛选出更具代表性的特征因子来描述电网故障特征，全面描述故障行为多样性，直接实现故障类别分类，本发明提供的电网故障判别方法所需相关向量少、训练及测试时间短、计算复杂度低且识别率高。