本发明公开了基于生成对抗网络的电动汽车充电负荷聚类预测方法，包括以下步骤（1）获取电动汽车充电样本，分为工作日和非工作日；（2）对工作日和非工作日的电动汽车充电样本进行聚类分析，分成若干类；（3）分别计算工作日和非工作日分类后各类的日充电负荷，得到每一类多天的历史充电负荷数据；（4）将各类历史数据、天气信息和噪声向量分别送入生成对抗网络；（5）通过生成对抗网络进行训练得到电动汽车充电负荷的预测值；本发明解决了传统人工神经网络样本不足的问题，提高了生成对抗网络的泛化能力；克服了电动汽车充电负荷预测偏差较大的问题，提高了准确性；增强了对不同群体的针对性预测效果。