本发明涉及一种基于加权灰色关联投影法的短期负荷预测方法，包括：获取电力系统历史数据，对电力系统历史数据进行预处理；从电力系统历史数据中选择与待预测日相似的相似日，形成训练集；构建Adam‑GRU神经网络模型，初始化Adam‑GRU神经网络模型及设置参数；通过训练集对Adam‑GRU神经网络模型进行迭代训练，得到训练好的Adam‑GRU神经网络模型，并保存；对Adam‑GRU神经网络模型进行检验，若Adam‑GRU神经网络模型的预测值和真实值的误差小于预设目标，则通过Adam‑GRU神经网络模型对短期负荷进行预测。本发明能够有效地解决短期负荷预测中存在的训练样本复杂、随机性较大及模型收敛较慢等问题，提高了负荷预测的准确性和稳定性，对短期负荷预测具有较好的预果，且模型简单，具有较高的实用价值。