电力系统短期负荷预测是电力系统安全经济运行的重要保证。近年来，随着电力市场的深化改革，对短期负荷预测的精度提出了更为严格的要求。负荷预测的精度对电网安全与经济运行至关重要，准确把握电力负荷的变化、获得更为精准的预测信息已经成为学者们致力研究的方向。　　 影响短期负荷预测的因素很多，如基础数据缺乏、电价结构的改变、预测理论不完善、天气预报精度不够等。随着人们生活水平的不断提高，生活用电中降温、采暖负荷所占的比例越来越大，这部分负荷对于气象因素特别敏感。因此在研究短期负荷预测时，对负荷变化与气象条件相关性的研究给予了越来越多的关注。　　 本文对贵州电网的负荷特性进行了分析，研究了温度、湿度、风速、降雨等气象因素对负荷变化的影响机理。研究表明：温度与负荷变化的相关性最大，湿度次之，其次是风速和降雨与负荷之间的相关性。　　 在研究气象因素对负荷变化影响机理的基础上，本文分别建立了温度模型、温湿模型(含温度和湿度)以及基于气象因素的综合模型(含温度、湿度、风速)3种短期负荷预测模型，对贵州电网夏季21天的日最高负荷进行预测，并进行了误差分析。为提高在气象因素影响下的电力系统短期负荷预测精度，建立了基于回归分析法的预测模型，对典型日负荷进行预测，分析和研究了电力系统负荷的变化特征和变化规律。预测结果表明，所提出的预测方法有较高的预测精度，所建温度模型、温湿模型、综合模型的平均相对误差可分别控制在13.32％、12.00％、5.17％，最大相对误差可分别控制在26.30％、19.30％、10.35％以内，对电力系统安全稳定运行、保证电能质量和经济调度提供了科学依据。