本发明属于电网防灾技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络的配电网极端灾害下停电预测方法及系统。所述预测方法包括以下步骤：根据配电网极端灾害历史故障样本库，获取故障发生时的本体参数、极端灾害类型、气象参数、运行状态参数和故障发生后的停电时长，同时收集极端灾害下相同本体参数下未发生故障的气象参数、运行状态参数，对各参数进行数值化预处理，整合成训练样本库；采用BP神经网络方法，对训练样本库的停电概率与停电时长进行训练，建立基于BP神经网络的配电网极端灾害下的停电预测模型。本发明实现了配电网在极端灾害下停电概率与停电时长的预测，适用于各种情况复杂的极端灾害下的配电网的防灾减灾。