本发明涉及一种基于UHF与CG‑BP算法的GIS绝缘故障类型识别方法，包括如下步骤：对GIS设备的绝缘故障类型进行分类；建立CG‑BP神经网络模型，所述CG‑BP神经网络模型包括CG共轭梯度算法模块和BP神经网络，利用CG共轭梯度算法模块对BP神经网络的权值和阈值进行优化；制作若干带有绝缘故障缺陷的GIS设备样本，利用UHF局放检测传感器获取各GIS设备样本的PD局放信号，并利用PD局放信号获取对应GIS设备样本的特征参数，对各GIS设备样本添加绝缘故障类型标签，得到若干训练样本；利用训练样本对所述CG‑BP神经网络模型进行迭代训练，达到迭代结束条件后，完成训练，输出为GIS绝缘故障类型识别模型；利用所述GIS绝缘故障类型识别模型进行GIS设备的故障类型识别。