本发明为基于改进GRU和差分误差补偿的冲击性负荷预测方法，包括步骤一、对电力负荷数据进行处理，得到日负荷数据；将归一化处理后的日负荷数据划分为负荷初步预测的训练集和测试集；步骤二、建立改进的GRU网络模型，对负荷数据进行初步预测，得到初步预测结果；步骤三、分别对训练误差序列和预测误差序列进行差分分解，得到训练误差序列和预测误差序列的差分矩阵；步骤四、重新建立一个改进的GRU网络模型，用于预测日较前一日的误差变化量；利用误差变化量对初步预测结果进行误差补偿，得到最终预测结果。不仅可以为每个时间点的负荷预测提供过去和未来的负荷信息，而且还可以更完善地提取数据信息，多层网络设计提高了模型的泛化能力。