一种变压器局部放电模式识别方法及系统，其特征在于，包括以下步骤：模拟超高频信号，获得变压器局部放电信号；对获得变压器局部放电信号进行短时傅里叶变换，得到的频谱图；得到的频谱图通过模式识别得到训练图像集的稀疏字典；运用稀疏识别对实际放电图进行分类，以残差为标准输出识别结果。本发明利用卷积神经网络(CNN)对超高频传感器采集到的图像进行特征提取，保留了原始数据的二维空间结构。该方法将利用压缩感知原理，以稀疏形式对深度学习后的图像特征进行表示和分类，对在同类之间有较大变化的问题解决非常有效。