本发明涉及一种基于温度概率密度的变电站高压设备故障热红外图像识别方法及计算机设备与存储介质，方法包括步骤如下：获取变电站高压设备故障热红外图像数据；对所述步骤一获取的相关数据进行数据预处理；使用核函数估计提取红外图像温度概率密度函数；依据检测对象的热红外图像的温度分布，实现故障分类；在初始分类中心的基础上，使用K均值聚类对样本数据进行聚类，实现不同目标故障识别。本发明不仅去除了对大数据集的依赖，同时去除了人为分类干预，并具备较好的准确性和灵敏性，提高变电站高压电气设备运维水平。