本申请涉及一种电力系统数据预测方法、装置、设备、介质和计算机产品。所述方法包括：获取电力系统的实时特征数据；确定目标预测模型，其中，目标预测模型通过动量参数优化算法和均方根传递算法对训练样本进行组合训练得到，训练样本包括历史特征数据和历史电力系统状态数据；将实时特征数据输入目标预测模型，得到电力系统状态预测数据。采用本方法能够加速模型的收敛速度，也可以克服局部最优问题，提高模型训练的质量和效果，同时，通过组合两种算法对预测模型进行训练，还可以增强模型的鲁棒性，使预测模型更好地适应不同类型的输入数据，并减少异常值对预测模型的影响。