本发明涉及电力系统技术领域，具体而言，涉及基于磁场传感器数据和机器学习方法的局部放电辨识方法及系统。方法步骤如下：数据获取，获取磁场传感器的局部放电数据，将局部放电数据的采样点作为不同纬度的数据特征；获取到局部放电数据的波形后，对波形进行滤波处理并打上数据标签；对数据进行降维可视化处理，将各局部放电数据的波形分割开；对已分割的局部放电数据的波形进行分类器模型的训练与验证，评估分类结果并优化模型，通过训练完成的分类器模型进行局部放电的辨识。本发明通过机器学习的方法对局部放电的数据进行分类，可靠性较高，具有实际的应用前景。