短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要基础,预测精度的高低直接影响到电力系统运行的可靠性、经济性和供电质量。电力系统是一个非线性系统,并表现出一定的混沌行为。电力负荷受诸多因素的影响,其时间序列有可能不是随机的,而是混沌的。新兴的混沌理论为解决电力系统负荷预测问题提供了一个新思路。本文综述和分析了混沌理论的基本概念、研究现状与应用情况、混沌时间序列的判别、相空间重构、相应的参数选取方法、Lyapunov指数的计算方法等内容。本文考察了电力月负荷的混沌趋势组合模型。由于月负荷有着明显的趋势走向,把月负荷时间序列分解为趋势序列和剩余序列。通过对剩余序列的分析,发现剩余序列是混沌的,可应用混沌理论对电力负荷进行短期预测。本文提出了基于引入取舍规则的Lyapunov指数预测法。应用实例证明了取舍规则对预测精度影响很大,同时也表明了基于此法的电力月负荷预测模型是令人满意的。利用混沌运动具有遍历性的特点,通过对混沌优化搜索过程的分析,提出了一种基于混沌优化方法的电力月负荷预测模型。应用结果表明,此预测模型能够更为快速、准确地预测电力月负荷。