本发明涉及一种基于数据驱动的配用电系统智能运行控制方法，通过配用电系统的智能化数据分析挖掘方法，利用已有运行数据通过深度置信网络自动训练生成控制决策，为提升配用电系统的安全稳定裕度提供决策服务；数据获取及预处理，优化输入量，加快训练速度；对训练集进行非监督预训练，并结合改进的自适应权重学习速率，更加高效地获取神经网络参数；进行有监督微调，通过基于自适应惯性权重因子更新方法和适应度值的改进粒子群算法优化神经网络的初始化权值、阈值，有利于加快后续的BP算法的训练速度，改善预测效果；本发明大幅减少系统控制决策的复杂设计工作量，提高整体效率。