本发明属于电力负荷预测技术领域，具体公开了一种分类负荷预测的方法、装置、设备及介质；本发明收集负荷数据和特征指标，对负荷进行分类，确定每一类负荷对应的特征指标，对特征指标进行筛选；将不同的特征指标作为对应SSAE‑LSTM模型的输入，负荷数据作为输出，进行模型训练，得到各个训练更新后的SSAE‑LSTM模型；对各个训练更新后的SSAE‑LSTM模型进行集成，获得分类负荷预测模型，将实际特征指标输入分类负荷预测模型，对分类负荷进行预测；对不同的负荷采用不同的方法，并用皮尔逊系数法对特征参数进行提前提取，确保每个模型输入的特征与预测结果高度相关，提高了预测精度。