本申请公开了一种电能表负荷监测方法、系统、装置及计算机可读存储介质，应用于电力物联网领域；该电能表负荷监测方法包括获取电能表处的用电数据，用电数据包括电压数据和电流数据；基于用电数据得到特征数据，特征数据包括基于电压数据和电流数据得到的电压‑电流轨迹图像，特征数据还包括基于电流数据得到的谐波特征矩阵；以电压‑电流轨迹图像和谐波特征矩阵作为预训练神经网络模型的输入，通过神经网络模型的在线推理，分析出用电负荷的类别及监测结果。本申请能够提高用电负荷的识别准确率，不需要额外设置大量相似度判别阈值，占用资源少，便于神经网络模型在资源有限的边缘侧场景部署。