本发明公开了一种基于卷积神经网络的电力通信劣质环网拓扑识别方法，首先将电力通信光缆网架结合地理信息和自然灾害多发区域信息，形成背景地图。在背景地图上随机生成环网拓扑，构成环网图像。根据网络抗毁性原理，人工标记环网图像的质量。重复上述过程，生成满足需求的CNN训练数据集；然后，以环网图像数据为输入，环网拓扑质量指标为输出，构建CNN模型。对CNN模型进行训练，并达到精度要求；最后，给定任意环网图像，利用训练好的CNN模型，实现电力通信劣质环网拓扑的识别。本发明有助于电力通信运行管理部门，优化设计环网拓扑结构，降低网络运行风险，提高电力通信业务抗灾的能力。