本公开提供了电力系统净负荷预测方法、装置、电子设备和存储介质。通过经验模态分解方法分解历史净负荷数据，得到多个固有模态函数并识别主导IMFs；选择包括多个年份和季节的历史数据并考虑相关因素如天气和季节性因素；确定与天气和季节性有密切关系的因素，构建一个“预测器矩阵”，整合所有被选中的关键特征，并作为预测模型的输入基础；应用并优化Transformer预测模型，其中包括数据的归一化处理、模型的构建、模型的训练与参数优化等步骤；对模型进行评估与验证，采用交叉验证进行模型验证，并选择合适的性能指标进行模型性能的评估和进一步的模型调优。采用本公开的技术方案，可以提高光伏净负荷预测的准确性和稳健性。