本发明公开了一种基于神经网络的电力系统状态估计模型训练方法和装置，包括：将节点注入功率数据和支路功率数据输入至待训练模型中；分别通过特征图生成层、第一特征图学习层、第二特征图学习层、特征图相加层和第三特征图学习层后生成第五学习特征图和第六学习特征图，通过参数输出层，根据第五学习特征图输出第一预测中间参数，以及根据第六学习特征图输出第二预测中间参数和第三预测中间参数；其中，节点注入功率数据和支路功率数据，分别与第一预测中间参数、第二预测中间参数和第三预测中间参数构成线性关系，从而有助于减轻待训练模型的训练难度，提升模型收敛的速度以及模型效果，且有助于提高电力系统状态参数估计的准确性和时效性。