本发明公开了一种考虑用户行为的电动汽车区域充电负荷超短期预测方法，包括获取待预测区域的电动汽车EV出行历史数据，然后建立神经网络并进行训练，再基于神经网络模型进行EV在时间点t的到达数量的滚动预测，并引入实时修正来修正预测结果；最根据预测得到电动汽车到达数量，得到充电负荷预测结果。本发明采用神经网络来进行数据挖掘，提高了预测准确度。本发明利用交替方向乘子法对神经网络进行训练，且神经网络参数可以并行独立更新，有效避免了局部最优和其他极端条件的出现。本发明在滚动预测基础上，引入数据修正公式，对预测结果进行修正，改善了数据驱动模型难以拟合预测时间的真实情况的缺点，减少预测误差，提高预测精度。