本发明属于电力负荷预测技术领域，具体涉及一种基于负荷辨识的短期负荷预测的方法；包括步骤S1、对数据进行预处理；S2、将各行业总负荷分解为周度基荷分量、月度基荷分量和温度敏感负荷分量；S3、将温度敏感负荷分量进行归一化处理，划分数据集为训练集和测试集；S4、将温敏负荷预测结果与周度基荷分量、月度基荷分量叠加得到完整的负荷预测结果；S5、将得到的预测结果与测试集作比较，结合平均绝对误差、平均绝对百分误差和均方根误差来对预测结果进行评价，得到预测准确度；本发明减小了负荷与温度多项式拟合过程中的误差，提高对于负荷预警的精度和发电厂出力规划水平，对提高电网运行稳定性和电网的规划及运行具有重要意义。