本发明涉及一种基于表示学习的配电网网架补全方法和系统，该方法包括如下步骤：采集数据；抽取配网网架原始数据进行数据清洗，形成实体集和关系集；构造正负样本；初始化向量空间及超参数；模型训练；调整超参数；过滤补全结果。本发明能够利用配网网架本身已有的数据，在没有额外信息补充的情况下，完成网架的缺失实体和关系的补全工作，有助于提升数据质量，为各业务域数据贯通奠定良好的基础。