本申请公开了一种网络故障定位方法、系统、存储介质及电子设备，通过网络流量模型对待处理的网络设备进行故障监测得到监测结果，若监测结果为处于异常状态的监测结果，确定该监测结果所对应的网络故障特征，通过预设概率算法将网络故障特征和预设网络故障特征进行概率估算，得到预设概率的网络故障，基于网络故障的故障节点位置信息确定网络设备的网络故障定位结果。基于上述，将获取到的异常网络流量数据作为机器学习样本特征集构建网络流量模型，通过网络流量模型对网络设备进行实时网络状态判断和监测，提高网络故障的检测效率和精确度。此外，通过网络故障定位结果辅助维护人员进行快速、准确的网络故障定位和维护，保障网络的长期稳定运行。