本发明公开了一种基于多源数据挖掘的设备状态诊断方法、系统及介质，方法包括：获取二次设备历史数据，构建诊断策略库分析历史数据中的故障数据与对应的故障原因；使用卷积神经网络将故障数据与故障原因拟合，得到故障原因分析策略库分析各故障原因的概率；获取二次设备实时数据，输入诊断策略库依次执行诊断策略，根据分析得到的故障数据的数量判断设备状态；若设备状态为故障态，将实时数据输入故障原因分析策略库，得到二次设备每种故障原因的概率。本发明使用多源数据对设备状态进行递进式的诊断，在保证设备状态诊断准确度的同时兼顾了实时性，方便电力维护人员快速定位二次设备的故障起因，并方便电力维护人员对二次设备进行进一步的维护。