本发明公开了一种基于机器学习的故障原因研判分析系统，属于电力系统故障诊断技术领域。该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、特征工程模块、机器学习研判核心、故障原因判断模块和用户界面与交互模块。本发明通过集成和分析海量设备运行数据，利用时序数据分析方法，构建模型，实现设备跳闸的实时预警。系统进一步采用卷积神经网络、关联规则学习、分层聚类等先进的机器学习算法，结合专业知识和专家经验，对故障录波数据进行深入分析，以识别和研判设备跳闸的具体原因。