本发明公开了一种基于LSTM的热负荷预测与分配优化方法及系统，涉及热力学与热工程领域，包括获取系统的实时运行数据和历史运行数据，并对获取的数据进行预处理；根据预处理后的实时运行数据计算高背压机组的最大升温比、临界最大升温比、实时全厂热负荷以及最优热负荷承担比；根据预处理后的历史运行数据建立并训练热负荷预测模型，使用训练后的热负荷预测模型对未来的热负荷进行预测，并生成相应的预测结果序列；根据预测结果序、最大升温比和临界最大升温比评估系统的热负荷分配能力，并根据评估结果优化热负荷分配方案。本发明实现了多时间尺度的热负荷预测与优化调度，显著提高(56)对比文件王金星等."抽凝机组热电联产系统中扩大抽凝机组热电联产系统中扩大抽凝机组热电联产系统中扩大抽凝机组热电联产系统中扩大 热电负荷比的灵活性研究热电负荷比的灵活性研究性研究“《.热力发电》.2020,第49卷(第12期),41-50.许裕栗等."基于LSTM 网络的居民区供热负荷短时预测"《.自动化仪表》.2018,第39卷(第10期),1-10页.许裕栗;姜娜;陈卓;李柠;甘中学.基于LSTM网络的居民区供热负荷短时预测.自动化仪表.2018,(第10期),全文.