本发明公开了基于参数自动寻优的配网状态加速推演方法，涉及电网运行状态技术领域，包括以下步骤：S1、准备训练数据集；S2、搭建图神经网络；S3、确定超参取值范围；S4、超参寻优；S5、训练神经网络。本发明通过粒子群算法PSO进行模型超参数的寻优，实现了在神经网络模型训练过程中，根据模型的训练效果对模型超参数进行动态调节，超参数设置合适可以缩短神经网络的训练进程，提升训练效果，从而使得训练的模型能够更好地根据电网监测设备输出推理电网运行状态，提高网络电网推演的能力，Adam优化器建立从损失函数与网络参数之间的映射，从而使得神经网络的输出逐步趋于预期。