稳定的供电有利于推进乡村建设的进程,为乡村振兴提供了强有力的保障。电力负荷是供电计划中的重要参考内容,同时,电力负荷水平反映着乡村振兴的建设效果。为了量化分析乡村发展水平,为合理制定用电计划提供数据支持,本文以石家庄市平山县各行业负荷数据为基础,以电力负荷预测为出发点,通过搭建混合神经网络预测模型,对平山县各行业电力负荷数据进行精准预测,深入挖掘电力负荷数据背后的隐藏信息。具体研究内容如下:（1）首先分析了平山县不同行业电力负荷数据的相似性,周期性和连续性特征;其次,根据电力负荷数据特性,对原始数据进行了平滑处理;最后,利用灰色关联分析筛选出对电力负荷影响较大的气象因素参与负荷预测实验,辅助提升模型预测精度。（2）针对目前电力负荷预测模型特征获取能力欠佳、预测精度不高的问题,提出SSA优化混合RNN的短期电力负荷模型。首先,该模型利用CNN与Bi LSTM构建双通道结构,分别获取电力负荷数据局部特征信息与全局时序特征信息;其次,利用融合Attention的LSTM学习特征信息中隐藏的负荷变换规律;最后,利用麻雀搜索算法（SSA）自适应选取预测模型超参数,从而提升模型的负荷预测精度。（3）根据平山县电力系统需求分析,搭建混合神经网络下农村电力负荷预测系统。首先,进行系统的需求分析及功能模块设计;其次,设计并实现用户管理、数据管理、数据预处理、负荷预测、电力指数以及可视化分析六大系统功能模块;其中,负荷预测模块以Tensor Flow2.0框架搭建的SSA优化混合RNN电力负荷预测模型为基础进行搭建;最后,图形化展示各行业负荷预测结果以及电量、电力指数变化趋势,为合理分析平山县乡村振兴发展情况提供数据支持。综上所述,本文提出的SSA优化混合RNN的短期电力负荷预测模型,能够更加全面得捕获电力负荷数据中隐藏的特征信息,具有较高的负荷预测精度;搭建的电力负荷预测系统,能够对平山县多行业负荷数据的进行精准预测的同时,将各行业负荷数据以多类型图表的形式进行展示,从多角度分反映乡村振兴建设效果,为制定供电计划、乡村振兴决策分析提供科学有效的数据参考。