本发明公开了一种实时负荷资源调度方法、系统、装置及存储介质，实时负荷资源调度方法通过获取各个用户的历史负荷数据和需求响应情况，并采用K均值聚类算法高效、准确地得到用电行为数据，同时计算各个用户的参与值，通过考虑用户参与值提升后续实时负荷资源调度方案的可靠性；通过采用卷积神经网络和长短期记忆网络的组合神经网络进行调度时段内的负荷预测，其中卷积神经网络对于历史负荷数据的特征提取能力强，且长短期记忆网络能够学习长期依赖性，使得预测过程更加高效，且提升了负荷预测结果的准确性，后续根据用电行为数据、参与值、调度数据以及负荷预测结果生成实时负荷资源调度方案，实现了对电网高峰负荷的精准削减和及时调度。