本发明公开了一种基于多模型融合的避雷器缺陷预测方法及系统，所述方法包括：步骤1，输入数据，将输入数据分为训练集和测试集；步骤2，使用CNN模型对训练集进行特征提取；步骤3，通过Attention机制对提取的特征进行权重分配；步骤4，使用测试集对提取的特征进行检测，如果精度不佳，则进行超参数调整，并返回步骤2重新提取特征；步骤5，在LightGBM模型中使用训练集进行训练；步骤6，使用测试集对训练好的模型进行检测，如果精度不佳，则进行超参数调整，并返回步骤5重新训练模型；步骤7，使用MAPE‑RW算法对两模型进行评估，确定最终的预测避雷器缺陷类别。本发明方法能够有效地提高预测的准确性和效率。