提出了基于相似性原理的短期负荷预测方法，它有较高的预测可靠性，尤其适用于预测日天气状况与训练模式天气状况有较大差别的系统。运用相似性原理对人工神经网络的训练模式进行选择，使其与预测日有相似的气象特征，在此基础上，用选择出的相似训练模式对选定的人工神经网络进行训练，从而达到提高短期负荷预测精度的目的。对于特殊工作日而言，加上一个峰值估计环节后，该方法仍然适用。一个实际电力系统的算例证明了该方法的有效性。