本发明公开了一种基于卷积神经网络的新型配电网状态估计方法，为了克服现有技术的新型配电网状态估计方法需要大量的计算量和计算时间难以满足新型配电网状态估计的准确度要求的问题，包括：采集电网历史量测数据，对电网历史量测数据进行预处理形成多断面新型配电网学习样本数据；构建卷积神经网络模型，基于多断面新型配电网学习样本数据对构建好的卷积神经网络模型进行训练，形成训练好的卷积神经网络状态估计模型；将当前断面的量测信息输入到训练好的卷积神经网络状态估计模型中，获得当前断面的新型配电网状态估计值。利用大量的配电网历史数据进行建模和训练，提高状态估计的精度和准确性，改善新型配电网的状态估计精度和计算效率。