本发明属于线损标杆考核领域，公开了基于CNN的台区线损率标杆值计算方法，收集电网各台区与线损率标杆值有关的电气特征参数；对台区线损率进行相关性分析，提取出影响线损率标杆值的关键电气特征参数；将收集的数据分为训练集和测试集；将训练集台区电气特征参数作为模型输入，实际线损率标杆值作为模型输出，训练神经网络，计算权重系数；将测试集中的台区下的电气特征参数作为样本数据的输入，计算线损率标杆值；计算估算线损率标杆值与实际线损率标杆值的误差，验证算法的准确性。本发明提取出关键电气特征参数，再将卷积神经网络运用到线损率标杆值预测中，实现台区线损的高精度监测，提高供电企业的线损管理水平。