本发明公开了一种基于深度信念网络和K-means聚类的配变重过载预警方法，将待测配变的历史负载率、设备台账信息、环境因素、经济和社会发展统计因素的特征变量输入深度信念网络，深度信念网络输出待测配变是否重过载；将预测的重过载配变的年负荷曲线再通过K-means方法进行聚类，得到各类聚类中心的年负荷曲线；选出预测的重过载配变中与各类聚类中心相符的重过载配变，进行提前预警。本发明能够提供未来将发生重过载的配变清单，从而更有利于运营人员及时维护更换设备，提升电网迎峰度夏、春节期间等高负荷期的预警和应急能力。