本发明公开了一种考虑频域分解后数据特征的空调冷负荷预测方法及系统，将负荷序列重要度大于设定阈值的因素作为输入变量；利用变分模态分解技术将原始负荷序列分解成两个固有模态函数IMF1和IMF2以及误差序列ERR；对固有模态函数IMF1建立最小二乘支持向量机预测模型，得到IMF1子序列的预测分量；对固有模态函数IMF2建立极端梯度提升决策树预测模型，得到IMF2子序列的预测分量；对表现出高斯噪声部分的误差序列ERR的概率分布进行正态拟合得到误差序列ERR子序列的预测分量；将IMF1子序列的预测分量，IMF2子序列的预测分量和误差序列ERR子序列的预测分量叠加后输出得到最终冷负荷预测值。本发明提高了环境噪声情况下的预测精度，具有实际工程应用背景和重要的现实意义。