本申请提供了一种电力负荷模型构成的辨识方法、装置和辨识系统，该方法包括：确定目标节点的关键节点，关键节点为在扰动下对目标节点影响的相对灵敏度大于或者等于预定相对灵敏度的其他负荷节点，目标节点为任意一个负荷节点，其他负荷节点为目标节点以外的负荷节点；仿真步骤，修改目标节点的不同类型负荷的构成比例，并随机在其他负荷节点注入固定小扰动进行仿真，得到关键节点的目标参数的量测曲线；重复仿真步骤多次，并将每次得到的量测曲线和对应的构成比例组成训练集来训练神经网络模型，得到辨识模型；将关键节点的目标参数的实际量测曲线输入辨识模型，得到目标节点的实际构成比例，解决了在线负荷构成分析工作量大的问题。