本发明涉及配电网灾害预测技术领域，公开了基于神经网络的配电网在极端高温下停电的预测方法，包括以下步骤：收集配电网在极端高温下发生停电故障的故障集；建立配电网历史极端高温下的故障样本库A；建立配电网历史极端高温下的非故障样本库B；故障样本库A和非故障样本库B整合在一起，构成训练样本库X；基于训练样本库X，采用长短时记忆神经网络，对配电网在极端高温下的停电概率和停电时长进行预测，建立停电预测模型；基于停电预测模型，输入需要预测的某个时刻的本体参数、气象参数、运行状态参数，可得到配电网在此次极端高温过程中可能的停电概率与停电时长。