本发明属于电力系统技术领域，公开一种区域综合能源系统态势感知方法、系统、设备及介质。该方法包括：获取综合能源系统的运行数据，并对所述运行数据进行分析，得到与设备状态对应的敏感特征量；根据所述敏感特征量，通过预先配置的基于神经网络的回归预测模型，对设备未来状态进行预测，得到对应的预测值；将所述预测值与预定阈值进行比较，并根据比较结果，确定综合能源系统的设备状态是否正常。本发明利用采集的运行数据进行设备状态的感知和预测，特征量简单易测，对量测设备要求低，并且无需建立复杂的机理模型，避免了对庞大复杂的能源互联网进行建模；且仅需基础量测数据即可进行分析、判断、预测，不需要花费大量人力物力。