本发明的一种基于VDM和Stacking模型融合的短期负荷预测方法及系统，采集负荷序列数据，并输入到事先训练好的预测模型，进行负荷预测并输出预测结果；其中，预测模型的训练步骤如下：采用VMD算法将获取到的原始负荷序列分解为不同的固有模态分量IMF；计算每个IMF负荷分量序列的ApEn值；把每一个ApEn值作为一个随机分量，基于Stacking的思想，XGBoost和长短期记忆神经网络来构建模态分量IMF的预测模型；通过将上述预测模型对各模态分量IMF的预测结果叠加得到最终预测结果，再进行加权融合。相比传统方法的结果，本发明方法的结果表明基于多模型融合的Stacking集成学习方法在电力负荷预测中有良好的应用效果。