本发明涉及故障诊断技术领域，尤其为一种基于小波包分析与神经网络相结合的光伏用电设备故障特征分析方法，包括如下步骤：S1：采集光伏用电设备电流信号；S2：对电路信号基于小波包分析进行光伏用电设备故障特征向量提取；S3：将提取的光伏用电设备故障特征向量输入至BP神经网络中进行训练；S4：基于BP神经网络进行故障预测识别并输出预测结果。本发明利用小波包分解技术对光伏用电设备在不同状态下的故障特征进行了提取，并通过神经网络对提取的故障特征进行了融合，有效地提高了光伏用电设备故障特征分析的精度，可以满足各类实际工程中对光伏用电设备故障诊断的要求。