本发明公开一种基于小样本的高压电缆局部放电模式识别方法，本方法检测高压电缆的高频电流局放信号，读取各个时间点的放电量，形成局放时间序列；将局放时间序列进行相空间重构，计算得出重构信号的递归图；将公共图像集合miniImageNet作为训练集，通过元学习方式对关系网络模型进行训练；多种故障对应的局放样本递归图作为支撑集和测试集输入关系网络，进行分类预测。本发明通过反复训练模式识别模型，能够智能诊断出高压电缆局部放电故障类型，不依赖于人工经验判断，降低人为出现的误判率，实现了高压电缆放电状态的准确分析、判断。