短期负荷预测是电力系统负荷预测的重要组成部分，在电力系统调度运营部门中起到重要的作用。负荷预测的质量将直接影响到系统运行的可靠性、经济性和供电质量。随着电力企业市场化的发展，电力部门为了提高经济效益，对负荷预测精度的要求越来越高。　　 本文对电力系统负荷预测的相关基本理论和概念进行了归纳总结，并介绍了一种负荷预测的新算法——分形理论，以及把基于该理论的相关算法——分形逆问题和分段分形插值法应用到了短期负荷预测的模型建立中。　　 本文首先对分形理论的基本原理和概念进行了介绍，然后对该理论在电力系统负荷预测中的相关算法进行了研究综述，最后按照负荷预测的步骤，对每一步的方案进行了设计，其中包括负荷数据预处理、相似日选择、短期负荷预测、负荷曲线绘制四个步骤。　　 与传统的分形理论负荷预测算法不同的是，本文通过对电力负荷特性进行研究，对影响负荷发展的各种因素进行综合分析，建立了一种基于相似日的分时段分形插值的短期负荷预测模型。而在分形插值参数的求解问题（即分形逆问题）上，采用一种高效、并行、全局搜索的方法——遗传算法来进行分形插值参数垂直尺度因子的寻优。算例表明，采用本文的方法进行短期负荷预测，可以提高负荷预测的精度。