本申请公开了一种配网故障识别的方法及相关装置，方法包括：根据输入样本的开关动作构建输入矩阵；根据输入样本对输出样本的故障类型设置标签，根据输出样本的标签构建输出矩阵；通过若输入矩阵对神经网络模型进行前向传递和反向传播训练得到训练好的神经网络模型，训练过程的损失函数为对数似然函数，反向传播算法为均方根传播与学习率衰减相结合的混合算法；将输入矩阵和输出矩阵作为样本数据，计算所有样本数据的电流值的均值和标准差，通过z‑score标准化方法对样本数据的电流数据进行归一化预处理后；将电流数据输入到训练好的神经网络模型处理，输出电流数据对应的故障类型。解决了现有技术对配网故障识别速度和准确率较差的问题。