含多主体的能源细胞‑组织关联行为预测方法属于电力智能管理技术领域,用于解决目前对能源细胞‑组织优化调度的研究是在单能源细胞优化调度研究基础上进行，导致各个子能源细胞主体的隐私数据无法保护，也未能充分利用各主体自治优化运行的能力的技术问题。本发明采用构建多元负荷预测模型的方法，利用多任务学习(multitasklearning，MTL)通过共享层对用户总体多元负荷间的复杂耦合信息进行学习，以确保能源服务商能够向用户提供精确的多元负荷需求。该方法也适用于能源细胞‑组织电、热、气联合预测。