电力负荷预测和负荷特性分析是电力管理部门的重要工作，预测的水平直接关系到电力系统运行的经济效益和社会效益。随着社会经济的逐步发展，空调等降温负荷在夏季总用电负荷中所占的比重越来越大。夏季负荷受气象因素的影响较大。本文从短期电力负荷特性分析入手，以日峰负荷及与之相关的影响因素为研究对象，提出考虑气象因素影响的短期负荷预测模型。本文的主要成果如下：①概述了电力系统短期负荷预测的作用及意义，对电力系统短期负荷预测的各种传统及现代方法进行了综述。然后，从年、月、典型日等方面对广东电力系统的负荷特性进行了深入的分析，并对影响负荷变化的气象因素和其他相关因素做了细致分析。②提出考虑气象因素影响的短期负荷预测模型。首先，利用灰色模型修正预报温度；接着，通过考虑待预测日的气温、高温持续天数以及待预测日与历史日的温差来计算气温累积效应强度，从而对气温进行修正；然后利用回归模型求得负荷对气温变化的敏感度；最后以历史日负荷为基准值，根据待预测日与历史日的气温变化量对待预测日的负荷进行预测。若待预测日当天有降雨，则需要进行降雨修正。③提出基于分形理论的短期负荷预测模型。由于电力系统日负荷曲线是一类非线性曲线，且主要受负荷自然增长及气象等因素的影响较大。本文运用分形插值方法进行负荷曲线模式的预测。考虑到气象信息的影响，利用负荷对气温变化的灵敏度对负荷水平进行预测。并针对电力系统日负荷曲线的特点，对日负荷曲线进行分段拟合，从而提高预测日负荷曲线的拟合精度。④提出基于相似日修正的台风期间负荷预测模型。为解决现有的负荷预测方法在台风期间的预测精度一般不高，本文首先从总负荷中分解出趋势负荷、周期负荷和气象敏感负荷，在此基础上提出了基于相似日气象负荷修正的适用于台风期间的短期负荷预测方法。同时，为克服台风日样本较少所导致的预测困难，将近期及往年同期气象因素相似的历史日扩充到相似日样本中，并引入趋势相似度因子、气象相似度因子和时间相似度因子来评估历史日的相似性。算例结果表明，本文所提出的三种模型能够有效地提高短期负荷预测的精度。