在现代能源管理中，电力系统的高效运行至关重要。随着电网规模的不断扩大和技术的进步，对电力需求的准确预测成为保障供电稳定性和经济性的关键环节之一。本文将围绕电力系统短期负荷预测这一主题展开探讨，旨在为相关领域的研究与实践提供参考。

首先，短期负荷预测是指对未来几小时到几天内电力需求量进行估计的过程。这项工作对于电力公司而言具有重要意义，因为它直接影响到发电调度、输电规划以及市场交易等多个方面。例如，在高峰时段准确预测用电需求可以帮助运营商合理安排机组启停，避免因供需失衡而导致的停电事故；同时也能降低不必要的燃料消耗和碳排放，促进绿色低碳发展。

其次，影响短期负荷变化的因素众多且复杂多样。除了季节性气候条件（如夏季空调制冷、冬季取暖等）外，还包括宏观经济形势、社会活动模式以及突发事件等因素的影响。因此，在构建预测模型时需要综合考虑这些变量，并采用科学的方法来处理不确定性问题。

近年来，随着人工智能技术的发展，基于机器学习算法的负荷预测方法得到了广泛应用。这类方法通过从历史数据中提取特征并建立数学关系式，能够较好地捕捉负荷波动规律。然而值得注意的是，尽管此类技术具有较高的准确性，但在实际应用过程中仍需注意模型泛化能力及解释性等问题，以确保其可靠性和实用性。

此外，为了提高预测精度，还可以结合多源信息融合策略，利用气象预报、节假日安排等相关外部数据作为补充输入。这样不仅可以增强系统的适应性，还能进一步提升决策支持水平。

总之，电力系统短期负荷预测是一项兼具理论价值与现实意义的研究课题。面对日益增长的用电需求和日趋复杂的电网环境，持续优化预测技术和完善管理体系将是实现可持续发展目标的重要途径之一。未来，我们期待看到更多创新性的解决方案涌现出来，共同推动全球能源行业的健康发展。