本发明涉及基于模式匹配的短期负荷预测方法，属于电力系统负荷预测技术领域，首先充分挖掘用户历史负荷数据的形态特征，聚类出波动规律性较强的负荷模式，根据最新的用户负荷数据与负荷模式的相似度，将用户负荷数据与负荷模式相匹配，以将波动规律较为一致的数据自动地归为到一类。针对每类负荷模式从多种预测模型中选取验证效果最佳的预测模型，以提高每类负荷模式的预测精度。以上方法实现了用户负荷与负荷模式的自适应匹配；也实现了负荷模式与最佳预测模型的匹配，充分发挥了每个预测模型的优势，可有效提高整体的预测精度。