电力负荷预测是电力部门的一项主要工作,准确的电力负荷预测对电力系统的调度运行和生产规划有很大影响,有利于提升电力系统的安全、稳定、经济运行,是确保电力系统安全经济运转所必需的手段之一。本文首先介绍了负荷预测的背景和研究意义,以及电力负荷预测的含义和分类,不同时期类型的负荷预测具有不同的实际意义和研究方法,其中短期电力负荷预测是进行电力系统安全分析和电力调度工作的重要依据。本文介绍了负荷预测的特点以及影响预测负荷准确度的成分,并通过实际数据曲线形象地对其周期性、趋势性和节假日负荷的特点以及温度、湿度等影响因素进行分析。针对目前预测电力负荷的各类主要方法展开分析,并对各种预测方法的原理进行了介绍,将每种方法各自的优缺点以及适用环境进行比较。然后重点对传统预测方法中的时间序列方法和现代预测方法中的人工神经网络法的基本思想及预测过程进行了深入研究。最后以某地区2012年3月的电力系统负荷为例,采用时间序列法中的指数平滑法和平稳时间序列法以及BP神经网络的方法建立预测数学模型,对一周的负荷数据进行短期预测,并对预测结果做出比较分析,得出考虑到气象因素的模型对于提高短期预测的精确度有很重要的作用,具有一定的实际意义。