一种基于神经网络的温度敏感型负荷分离辨识方法，该方法通过总负荷功率与影响因素的关联度分析，确定了常规负荷功率与温度之间的线性相关性在满足一定条件的情况下趋向于0，以温度与常规负荷之间的线性相关性最小为目标评价函数，进行神经网络算法训练，最终得到温度与温度敏感型负荷功率之间的非线性映射函数关系，从而实现总负荷功率中温度敏感型负荷功率的分离。经该方法分离辨识的负荷功率能够应用于后续负荷预测领域，有效提高负荷预测精度，并且该方法适用于10kV及以上电压等级的馈线负荷预测领域，所得结果能够作为区域性调度策略制定的数据。