本发明提供一种电力通信网络流量的预测方法、装置及电子设备，应用于电力通信网络的数字孪生空间，其中方法包括：基于所述数字孪生空间的存储数据和训练好的网络流量预测模型，得到第一流量预测结果；将所述第一流量预测结果下发至所述电力通信网络的物理空间，得到第二流量预测结果；其中，所述数字孪生空间是根据所述物理空间的网络信息构建的；所述网络流量预测模型是基于带有真实流量标签的样本数据集，对基于图长短期记忆GraphLSTM神经网络训练得到的；所述GraphLSTM神经网络是基于图神经层和长短期记忆LSTM网络构建的。可以同时提取存储数据的空间特征和时间特征，从而得到的流量预测结果更加准确。