随着我国电力体制改革的进一步深化,电力市场的机制越来越完善,对于这个市场中的新兴主体售电公司而言,享受着利润超过万亿级的市场红利的同时也面临着巨大的挑战。在现货市场到来后,售电公司不再只是受到每月一次的总体电量偏差考核的制约,而是在每一个交易时刻都需要对负荷预测做到精准的控制以避免在实时电价出现波动时造成巨大的经济损失。虽然目前国内外学者对于短期负荷预测的研究已经十分深入,但是售电公司的出现给短期负荷预测带来了新的难题,考虑到国内目前的售电商只能面向工业和商业用户,导致了售电公司的负荷存在基础量小波动大的问题,所以针对售电公司层面的预测与传统的地区电网负荷预测存在较大的差异性,本文考虑售电公司的特性提出了一套完整的售电公司短期负荷预测方法,所完成的主要工作如下:首先,本文对售电公司正常日,正常节假日和春节期间的负荷特性分别进行分析,阐述了各个时间分段负荷特点的差异性从而说明了对三个阶段分开建模预测的必要性并通过对各个阶段的负荷特性分析找到了三个预测模型中所需考虑的不同影响因素侧重点。其次,针对售电公司用户基数小用电量差别大的问题提出了基于谱聚类的用户用电模式分类方法。并在此基础上建立基于鲁棒极限学习机的售电公司正常日短期负荷预测模型,在对用户进行分类后按照类别分开进行预测最终得到更高的预测精度。接着,针对售电公司正常节假日期间电量谷期出现在节假日正日的情况,采用了相同节假日比例替换的方法进行正常节假日的预测。最后,考虑到我国工业用户春节期间用电情况的特殊性,本文提出了一种考虑用户开停工信息的售电公司春节期间短期负荷预测模型。通过广东省某售电公司的实际数据进行实验仿真,本文所提出的预测方法皆在有效性和准确性上得到了验证。