本发明提供了一种基于机器学习以装备性能为导向的电工装备自动设计系统，先对期望设计的电工装备构建合理的数学模型，再将设计实例中提取、抽象的数据作为训练样本，对不同种类和功能设计实例的大量数据进行学习，训练出正向预测模型和反向预测模型，接着使用正向预测模型对反向预测模型进行校正，最终得到具备设计电工装备能力的自动设计系统。本发明所述的基于机器学习以装备性能为导向的电工装备自动设计系统，以神经网络为基础，建立分布式并行信息处理模型，提出以装备性能为导向的，对所需求电工装备设计参数进行预测、校正、再预测的电工装备自动设计系统，通过神经网络对电工装备设计参数进行预测，降低设计过程中的试错成本。