当前我国经济发展处于新常态,电力改革向纵向推进,电力负荷增长存在较大的波动性与不确定性,负荷预测能为电网规划提供可靠决策依据,对电网高效运营十分重要。短期负荷预测是负荷预测工作的重要组成部分,对于提高发电设备的利用率和经济调度有着重要意义。本文在对传统负荷预测方法进行评价与比较的基础上,引入虚拟预测的思想,并将其应用于电力系统短期负荷预测的研究。首先以电力负荷大数据趋势加剧为背景,充分考虑历史负荷及多种气象因素,为解决高维数据信息混杂的现象,对相关数据展开筛选与挖掘:采用小波阈值去噪技术处理历史负荷数据,修复异常数据;引入广义灰色绝对关联度作为气象因素的筛选指标,从12个气象因素中筛选得到6个因素,再运用PCA算法对6个气象因素进行降维处理和特征提取,获得有效气象数据样本集。其次,运用BP神经网络、支持向量机、灰色预测等多种不同的预测方法对同一历史时段进行虚拟预测,以离差最大化综合属性值作为评判指标,从6种单项模型中择优遴选出四种模型。最后,以虚拟预测残差平方和最小为目标,建立最优虚拟预测方式下的短期负荷预测综合模型,并应用该模型对真正的“待预测日”进行预测,验证模型和算法的合理性及有效性。