负荷预测作为电力系统规划的重要环节，对于确保电网稳定运行、实现电力供需平衡等方面具有十分重要的作用。本文提出了一种基于改进AlexNet-GRU深度学习网络的配电网短期负荷预测方法。通过聚类将日负荷曲线分为不同日类型；然后根据聚类结果，建立基于改进AlexNetGRU深度学习网络的配电网短期负荷预测模型，并与传统的负荷预测方法进行对比。对某地区2013年的负荷进行预测结果表明，本文所提方法可以有效提高预测精度。