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从20世纪60-70年代开始，由于世界各国经济迅猛发展，对电力需求量越来越大以及对电能质量的要求越来越高，短期负荷预测开始向应用，探索和研究方向发展。负荷预测的发展可以分为两个阶段：第一阶段（20世纪60-80年代）是使用传统负荷预测技术的阶段，这一阶段基本沿袭了经济领域的预测技术，典型的如时间序列法，回归分析法；第二阶段（20世纪90年代到现在），负荷预测进入了使用智能化负荷预测技术的阶段。专家系统，人工神经网络和模糊逻辑系统代表着当今人工智能技术的三大分支，它们都在负荷预测领域逐步得到应用。同时，提出了灰色系统理论，非线性系统理论,小波分析理论等技术方法。66241
目前，国内外关于短期电力负荷预测的研究主要集中在三个方面：负荷预测的影响因素，负荷预测的数学模型以及负荷预测的算法论文网。其中，在算法方面的研究最广泛，已经涌现出了各种不同的算法。而这些算法在模型的复杂性，灵活性，对数据的要求以及满足用户的特殊要求等方面都有很大的不同。
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