负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。文章将气象条件中的各个因素作为解释变量，每15min测得的总有功功率作为被解释变量，结合负荷的历史走势进行短期预测。为了使模型更加精确，文章在聚类分析的基础上采取BP神经网络模型进行预测。首先进行k-means聚类，把解释变量聚为4类；然后选取未来6d的负荷数据作为训练样本，将所得结果与真实值对比，得出误差在5%左右；再利用历史数据对数据模型进行训练，得出预测结果。