一种基于神经网络的月度电量预测方法和系统，所述方法包括：构建月电量预测的样本数据集，并对样本数据先进行扩展处理，再经过因果卷积得到处理后的样本数据；基于时序神经网络构建时间卷积网络模型即TCN模型，通过TCN模型对处理后的样本数据进行时间尺度的统一后得到压缩数据；建立时间关注机制单元，并基于所述单元构建时间注意编码器；构建剩余连接模块，所述模块包括跳跃连接单元、门控单元和归一化单元；基于LSTM构建月电量预测模型。所述方法有利于提取大量月电量数据的时间特征信息，避免了不同时间尺度的电量数据造成的预测偏差，提高了预测方法的数据处理能力和预测结果的准确度。