本发明公开了基于稀疏堆栈自动编码器特征提取的配电网故障识别方法，涉及配电网故障识别技术领域，包括采集配电网电气量数据并形成样本训练集；将样本训练集输入至稀疏堆栈自动编码器中进行训练，输出训练集第一特征，并保存编码器的参数；将输出的训练集第一特征输入至神经网络Softmax分类器再次进行训练，并保存分类器的参数；将未知故障类型测试样本输入至稀疏堆栈自动编码器中提取第二特征并更新编码器，将提取到的第二特征输入至分类器进行识别，计算故障指数判断配电网故障类型。提高了后续分类器的识别准确率，同时降低计算量，提高识别速度。减少输入数据的维度，降低存储压力，提高故障处理的效率，拓展了应用范围，同时提高了系统拓展性。