本发明涉及一种城市配电网重构运行两阶段强化学习方法及系统，包括如下步骤：构建城市配电网动态重构运行数学模型；提出开关贡献度的概念以及开关贡献度量化方法，根据光伏消纳和供电能力对贡献度进行量化，再由贡献度值对开关进行筛选，从而实现开关动作空间的大幅度降维；提出一种基于动作权重的Weighted QMIX多智能体深度强化学习算法，可深化智能体对开关贡献度的感知，在此基础上提出一种两阶段强化学习框架，将筛选后所得开关根据贡献度的差异分为两组，随之强化学习训练过程分为两阶段，以避免因权重分配失衡而导致智能体学习困难的问题；充分训练本发明所提多智能体深度强化学习模型，获得城市配电网动态重构运行最优策略。