本发明公开了一种网格用户基于大数据ODPS引擎的LSTM负荷预测方法，包括如下步骤：步骤S1：构建数据平台，建立数据仓库ODPS以及云数据库，并在数据仓库ODPS于云数据库之间建立联通规则；步骤S2：数据导入，将营销系统、用电采集系统、配网系统的相关数据导入到数据仓库中的分析库，利用程序接口将当地的历史天气状况导入到统一数据仓库中，采用OGG实时同步相关的负荷数据；步骤S3：采用LSTM算法，建立了预先训练与微调更新结合的训练模型，该训练模型应用到负荷预测，并将负荷预测结果保存到云数据库；步骤S4：将负荷预测结果用quickBI展示出来。本发明能够对负荷数据进行有效储存和高效管理，能够快速查询和处理PB级历史负荷数据和天气数据。