短期负荷预测在电力市场背景下日益重要，其预测精度是国家电网公司重点考核的指标之一。以往的全省电网短期负荷预测所依据的气象信息有以下两个不足，一是只采用全天性的气象指标(比如最高温度等)，二是只采用全省性的气象指标。为了进一步提高精度，本文在充分利用现在气象预报的逐时、分地区信息的基础上开展短期负荷预测研究，主要从事了以下几方面的工作： 1、通过对比负荷与气象因素(包括温度、湿度和降雨量等)之间的关系，找出与负荷影响最为关联的气象因素，为负荷分析与预测提供了依据； 2、探讨了电力负荷预测的三种分区原则。在全省负荷预测与分地区预测之间，电力系统某些指标具有加和关系，有些则不具加和关系。而气象因素更是不具备“全省=分地区相加”的特点，由三种分区原则提出了三种不同的负荷预测策略，并且推荐采用根据网供总负荷与综合气象因素进行预测的方法； 3、改进了基于逐时气象信息两种短期负荷预测模型，即基于相似日和多元线性回归模型及基于相似日和径向基函数网络模型，给出了将两种模型应用于建立96点日负荷曲线预测的具体方法和步骤，并对两种短期负荷预测方法进行了比较。在此基础上设计开发了相应的预测软件，建立规范化的分区负荷和气象数据数据库，并应用于河南电网进行了实际负荷预测，取得了较好的效果。