本发明公开了一种基于形态奇异熵的电力系统元件故障检测及识别方法，包括以下步骤：采用三相电压信号和直流偏置零序电压信号分别作为多尺度形态滤波器的输入，由形态滤波器的输出构造出四个对应的特征矩阵；采用奇异值分解技术依次对每一个特征矩阵进行分解，分别得到一组奇异值，并在每组奇异值中筛选出较大的奇异值；通过对筛选得到的奇异值进行计算，得到对应的形态奇异熵；计算各信号对应的故障分类指标，并将各信号对应的故障分类指标依次与预设阈值进行比较，检测是否存在故障；若存在故障，则识别出故障相和判断是否为接地故障。本发明方法将数学形态学、奇异值分解和信息熵的理论结合在一起，在短时间窗口中进行故障检测和识别，反应迅速、计算量小。