本发明公开了一种基于改进BP神经网络电力系统薄弱环节识别方法及装置，方法包括：获取在历史冰灾发生时的线路故障率数据集，建立基于HFAPSO算法的BPNN训练模型；将线路故障率数据集集输入BPNN训练模型中进行训练，以均方误差作为评估标准评估，获取BPNN预测模型；将系统数据及未来灾害数据输入到BPNN预测模型中，对系统中的线路故障率进行预测，获得预测结果；根据预测结果计算流过各条线路的负荷重要程度，计算各线路的脆弱程度，得出系统薄弱环节。装置包括：处理器和存储器。本发明识别了系统的薄弱环节，进而对薄弱环节采取相应的加强措施，提高系统的安全性与稳定性。