摘要：短期负荷预测对于电力系统安全、稳定、经济地运行有重要意义。将粗糙集信息熵理论和统计学主成分分析方法用在负荷事例属性的约简上，分别针对负荷数据的重要性和相关性进行了有效处理。这样，不仅减少了事例重用过程的训练时间，还有效控制了次要负荷因素对重要因素的干扰；在事例修正过程中，针对非正常日提出一些有效的修正方案。最后，用河北省保定供电公司2000-2004年的负荷数据对该方案验证，结果表明，提出的预测方案是有效，可行的。

关键词：短期负荷预测 事例推理 信息熵 主成分分析 神经网络 

单位：华北电力大学电气与电子工程学院 河北保定071003