本发明涉及一种基于大数据驱动的电力负荷预测方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取区域电力站点数据；对区域电力站点数据进行区域用电类型划分，生成区域电力用电类型数据；根据区域电力用电类型数据对区域电力站点数据进行区域电力复杂度评估，生成区域电力复杂性数据；根据预设的标准区域电力复杂性阈值对区域电力复杂性数据进行时序负荷分析，生成高复杂性区域电力峰荷数据和低复杂性区域电力基荷数据。本发明通过数据分类、复杂度评估、人口密度分析及实时历史数据结合进行电力负荷预测，提高了电力负荷预测的准确性和可靠性。