本发明涉及一种基于inception结构负荷分解模型的楼宇负荷分解方法，包括以下步骤：S1：获取楼宇能耗负荷数据和楼宇对应的气象数据；S2：对楼宇能耗负荷数据进行预处理和去噪处理；S3：将楼宇能耗负荷数据和气象数据分别输入多个深度神经网络，分别提取得到特征数据；S4：构建基于inception结构的负荷分解模型；S5：将多个深度神经网络提取得到的特征数据输入负荷分解模型，得到负荷分解结果。与现有技术相比，本发明具有提高分解准确率等优点。