本发明涉及电力用户侧分类的技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的电力用户侧负荷分类方法及系统，其能够为电力交易平台提供更准确和全面的电力负荷分类信息；方法包括：获取已知用户侧负荷类型的历史用电数据信息；用户侧负荷类型包括工业负荷、商业负荷、居民负荷和市政负荷；利用预先构建的电力特征提取模型，对历史用电数据信息进行特征提取，获得分属于不同用户侧负荷类型的电力特征；电力特征包括连续且相同时长内的能量消耗、功率因数、峰谷差、用电周期和平均功率；将属于同一用户侧的电力特征按时间顺序进行排列，获得与用户侧相对应的电力特征矩阵。