本申请提出一种电网负荷预测模型的训练方法及装置，方法包括：获取历史负荷数据，其中，历史负荷数据包括过去预设时长内各时刻点的负荷数据；在任一时刻点的负荷数据缺失的情况下，对任一时刻点的负荷数据进行补齐；基于补齐后的各时刻点负荷数据，确定各日期的负荷数据；在任一日期的负荷数据存在缺失的情况下，根据日期类型及年电力负荷增长率，对任一日期的负荷数据进行补齐；根据补齐后各日期的负荷数据，确定各月的负荷数据；根据各月的负荷数据，确定每个训练月对应的输入数据；将每个训练月对应的输入数据，输入至初始核SVR测模型中进行求解训练，以得到核SVR模型。该方法适合具有强非线性中长期用电负荷预测，能提升中长期电负荷预测精度。