本发明公开了一种基于高速公路神经网络的电力负荷预测方法及设备，方法包括：获取预测地点的历史时间段的电力负荷数据及天气数据，并求取电力负荷数据及天气数据的相关性系数；根据所述相关性系数得到特征矩阵，并采用聚类分析法对历史负荷的运行日进行分类；针对每类运行日，以运行日类型、日电力负荷数据及相关天气数据为输入，分别建立对应的基于人工智能高速公路神经网络的负荷预测模型；确定当前运行日类型，并采用与当前运行日类型对应的负荷预测模型进行电力负荷预测。本方案，有效确保了电力负荷预测的准确性。