本发明公开了一种建筑物空调负荷预测方法及系统，方法包括：采集目标建筑空调的历史负荷信号和影响因素历史数据，构建小样本原始数据集；数据预处理，包括使用改进的变分模态分解IVMD算法来解构复杂的历史负荷信号，结合排列熵PE算法和SG滤波算法来降噪和提取信号；构建TCN负荷预测模型并利用样本集数据对模型进行训练，有效地缓解了过拟合和欠拟合的风险；将待预测日前两天的历史负荷信号和影响因素历史数据进行预处理后，输入至训练好的TCN负荷预测模型中，获得预测日的空调负荷预测结果。本发明能很好地解决信号分解精确度低以及小样本数据集的问题，提高了预测精度，表现出高稳定性和泛化能力。