本发明公开了一种考虑不同粒度的源荷功率预测方法、装置及存储介质，方法包括：采集待预测区域内的源荷历史数据；对所述源荷历史数据进行预处理，获得多组不同粒度的数据群组；将预处理后的多组不同粒度的数据群组分别输入至预先构建并训练好的MultiGNet预测模型中，获得源荷双侧功率的预测结果；其中，所述MultiGNet预测模型是通过跨粒度学习模块提取不同粒度数据群组的语义依赖特征和建立不同粒度数据群组之间的联系，并通过粒度注意力模块分析不同粒度数据群组的特征关系以获取不同粒度数据群组的最优权重，再采用源荷历史数据以均方差损失函数最小为目标训练获得的。本发明通过充分利用不同粒度数据的丰富性信息进行预测，提高了源荷功率预测的准确性。