本发明实施例涉及一种基于神经网络的配电变压器负荷分层预测方法及装置，包括数据获取处理、样本分类、建立BP神经网络模型、数据选择及归一化处理、建立CNN神经网络模型和输出预测结果这六个步骤，通过前4年的历史负荷数据和配电变压器的属性信息数据构建的BP神经网络模型和CNN神经网络模型将直接的负荷预测解构成趋势预测与数值预测，便于在不同的信息获取程度之下，可以根据数据质量以及信息丰富程度，提高趋势判断精度或数值判断精度，解决了现有对配电变压器的负荷预测方法因供电区域小、用电负荷波动大导致预测结果不准确的技术问题。