本发明公开了一种基于Bagging抽样及改进随机森林算法的负荷预测方法、系统、装置及存储介质，属于智能电网和智能用电技术领域，方法包括：获取历史负荷值；将历史负荷值输入到构建好的随机森林模型中，得到预测结果；本发明基于Bagging抽样法，构建CART决策树，在数据处理时做到更准确更全面的处理异常和冗余的信息，提取出有效的数据进行下一步操作，进而降低计算量，通过组合型算法共同组建的随机森林模型，具有各个算法的优点，不仅可以使得电力系统短期负荷预测更加智能化，也可以有效的提升电力系统短期负荷预测的准确率。