本发明公开了一种基于深度学习算法的变电站预选址方法，包括步骤：提取与选址原则相关的用地类型、地形、邻近变电站情况等待学习的特征；将训练数据和待预测数据的非图像特征标记在地理坐标上，按地理坐标和通道整理输入数据；将训练数据以及待预测数据输入卷积神经网络，设定参数进行预测，得到变电站的预选址结果。该变电站预选址方法，具有一定的可行性与有效性，加入地形特征与邻近变电站特征，可有效提升该基于CNN的变电站预选址模型在进行变电站预选址判断时的准确率。