本发明公开了一种基于深度学习的风光电源与柔性负荷的互动调控方法，包括S1、利用数据监测系统采集数据，构建数据集；S2、利用数据集训练并测试负荷预测系统的深度学习模型，并利用训练好的深度学习模型预测未来供暖负荷的需求；S3、基于预测的未来供暖负荷需求以及风力发电系统和光伏发电系统的相关运行数据，调控系统实时调整风力发电系统和光伏发电系统的出力，以匹配当前的供暖负荷需求；并调整供暖系统的运行参数，满足当前供暖需求。优点是：通过深度学习模型的实时预测和优化，最大程度地利用风、光电源，使其与供暖系统协同工作，以满足供暖需求。有效地提高了能源的利用效率，降低了对传统电力资源的依赖，有助于减少碳排放和能源浪费。