本发明公开了一种基于卷积神经网的配网录波文件波形识别方法，用以解决无法从海量配网录波文件中精确识别出故障类波形的技术问题；其步骤为：首先，获取配网中的故障录波波形文件，并对故障录波波形文件进行预处理，得到数据集，其中，数据集包括训练集和测试集；其次，构建一维卷积神经网络；然后，对训练集中的录波故障波形进行分类标注后输入一维卷积神经网络中进行训练，得到训练好的卷积神经网络模型；最后，将待检测的录波波形输入卷积神经网络模型中，输出录波的分类结果。本发明将传统机器学习应用到配网录波文件识别中，采用一维卷积神经网络算法，自动从海量配网录波文件中，识别出故障类波形文件，以便对故障点进行评价与定位。