电力系统负荷预测工作在电力系统领域一直都是很重要的研究内容，负荷预测的原理就是通过之前记录的数据来寻找电力系统负荷的波动与其影响因素之间的联系，根据这种联系去推测未来一段时间内的负荷变化。负荷预测的目的就是得到系统在未来对负荷的需求，电力系统相关部门可以根据得出的负荷需求量制定一份合理的发电规划以及分配计划。经过大量对负荷预测的研究，人们早已认识到它的重要性。多少年来人们一直在进行着这项工作，并且在工作中总结规律，不断地改进预测方法，使电力系统负荷预测的内容越来越充实，预测的结果也更加可靠[4]。71600

短期负荷所受到的影响因素种类繁多，天气、节假日、时间等都会对其造成影响，所以短期负荷呈现波动性，并且波动都是随机的。但是这些影响因素并非毫无规律，就日期对电力系统负荷的影响而言，工作日负荷需求量大，非工作日负荷需求量小，一般情况下这种规律是固定不变的，其他影响因素也是如此。所以，我们仍然可以方便地利用这种关系进行预测。目前，预测学正在蓬勃发展，其在电力系统中的应用主要体现在负荷预测工作中，人们根据工作经验以及相关科学知识研究出许多适合负荷预报的方法。现在，最为常用，也是最准确最有效的方法是智能预测法。要对电力系统进行负荷预测最重要的是准确合理地利用历史数据，建立恰当的模型，所获得的历史数据是否可靠，建立的模型是否适用将直接影响负荷预测的效率以及预测结果的精确性。历史数据是否准确可靠取决于负荷数据的测量提取是否准确、数据记录以及存储是否合理。电力系统的负荷数据可以从电力系统管理信息系统得到，天气、温度等信息可以从天气预报获得准确的数据，这些途径使得准确获取各种历史数据不再那么困难，历史数据的采集问题得以解决。因此，在电力系统负荷预测工作中能否有效地完成预测，最关键的因素就是所选择的预测模型够不够合理，能否准确地反映负荷变动与影响因素之间的关系。

短期负荷预测在产生初期只能进行离线分析而且极度依赖调度员的经验，现在预测技术发展迅速，不仅有了科学依据而且更加智能，更加准确。下面介绍其发展过程：

（1）在电力系统负荷预测刚刚起步的阶段，预测学还没有一个完整的科学体系，所以负荷预测完全依赖于电力工作者的相关经验，这就使得预测的误差很大，可靠性也很低。

（2）1960年初到1980 年末期，出现了以趋势外推法和卡尔曼滤波法为代表的一系列的理论方法，我们将它统称为传统预测法。这些方法使得电力负荷预测有了可以遵循的科学依据，不再是单纯的依靠电力系统工作者的判断。电力负荷预测在技术上取得了巨大的发展，根据这些理论所得出的预测结果与之前的方法相比更加准确可靠。

（3）1990 年初，智能技术在电力系统负荷预测的领域逐渐发展起来，它的应用使得负荷预测技术有了长足的进步。过去的负荷预测无法处理类如天气、温度等随机因素，然而智能技术在这方面有着较强的能力，所以利用该方法对负荷作出的预测更加准确，更加合理[5]。论文网

在短期负荷预测技术发展的过程中涌现出了大量的预测方法，下面对其中几种方法进行简单的介绍：

（1）趋势外推法

趋势外推法的基本理论是：在事物过去的发展过程中，对其造成影响的因素也势必会在事物未来的发展过程中发挥很大的作用；大部分事物的发展都是连续性的，在其发展过程中不会出现跳跃式的转变，因此我们可以根据这种特性来对事物未来的走势进行推测。这种方法在经济学和社会学中的应用较为广泛。