本发明提供了一种基于机器学习的居民用电量预测方法、装置、设备及介质，属于电量预测技术领域。所述预测方法包括：获取与居民用电量相关的气候数据、人口数据、经济数据、城乡结构数据、生活数据，并构建数据集；所述数据集包括年度预测数据集和月度预测数据集；对数据集中的缺失值和异常值进行预处理；对数据集中经预处理后的数据进行特征提取；构建用电量预测模型，并对预测模型进行调优；利用预测模型进行年度用电量预测和月度用电量预测。本发明从气候因素、人口结构、经济发展水平、城乡结构、社会生活因素等方面出发，了解各因素对居民用电量的影响程度；本发明对用电量的预测结合了当地的实际情况，预测更加准确。