本发明提出一种基于卷积神经网络的微网无功自动控制方法，其运用SCADA采集微网系统实时运行数据，生成二维功率矩阵数据；并利用最优潮流计算该二维功率矩阵数据对应的无功装置的最佳无功功率，作为其标签值；训练卷积神经网络模型，使其能够根据系统运行数据确定各无功装置的最佳无功功率。本发明利用是二维卷积运算稀疏交互、权值共享和等变表示的特点，建立卷积神经网络模型并进行模型训练，实现对微网运行状态进行自动特征提取，从而确定各无功装置的最佳无功功率，同时兼顾微网运行时的电压偏差和网损，具有良好的经济性和安全性。