一种基于模型信息辅助深度学习校正交流潮流的方法，包括以下步骤：1)根据电力系统运行过程中的潮流模型，得到节点注入功率变化引起节点电压变化的灵敏度矩阵；2)根据潮流模型得到系统的灵敏度矩阵，使用聚类算法根据矩阵信息对电力网络进行区域划分；3)获取电力系统在不同负载和不同故障情况下的数据，应用优化的方法获得在当前状态下的电网调度方案，作为数据的标签信息；4)根据划分之后的数据集，对数据集进行预训练和特征提取，根据获取的数据特征构建多深度神经网络模型并对模型进行训练和调优；本发明将电力系统模型与深度学习相结合，在电力系统发生故障问题时，可以快速、高效的得到大型电力网络的近似最优解。