本发明提供了一种基于知识蒸馏的配电网模型轻量化部署方法及装置，包括：对第一数据集进行数据划分，获取训练集；构建教师模型，通过训练集对教师模型进行训练；构建学生模型，对教师模型与学生模型的输出标签进行软化，通过训练集与教师模型对学生模型进行训练；将学生模型下行到配电网边缘节点，基于第二数据集对学生模型进行训练，将学生模型部署在配电网边缘节点上，使学生模型在配电网边缘节点上运行。本发明能够减轻云边交互的通信压力，同时降低边缘侧计算模型的算力需求，进而提高配电网人工智能计算模型的可用性。