本文对电力系统短期负荷预测模型的建立进行了独到的分析，并结合实际的系统介绍了短期负荷预测软件包(STLF-HFUT)的实现，取得了较好的效果。该软件包不仅包含了常规的实用预测方法，还通过引入模拟退火、模糊理论与遗传算法对神经网络进行了改进，效果较好，达到实用化水平。文中对各种预测方法和数据预处理技术进行了说明，介绍了软件包的总体设计方案和功能。并结合实际系统预测结果对各种预测方法进行了分析比较。 针对预测精度的提高，本文还分析了组合预测应用于电力系统短期负荷预测的条件，指出：组合预测模型中的每个单项预测应与被预测变量具有协整关系。文中对协整分析，以及与之相关的时间序列分析方面的问题进行了解释说明，对协整检验的概念与实现进行了详细的介绍。最后结合具体的数据以及计量经济学分析软件包Eview2.0，对协整分析方法及相关检验问题的实现进行了详细说明。