电力负荷预测的准确性直接影响到电力系统的安全性和经济性， 但在应用神经网络进行短期负测精度造成了显著的负面影响。针对这一问题， 本文采用多元统计分析中的主成分分析， 根据各主成分贡献率对输入空间进行约简， 提取线性无关的输入变量， 以此达到压缩变量维数的目的， 然后利用考虑模型输入变量相互关系的递推合成BP网络进行预测， 使之更符合电力短期负荷预测的特点， 提高模型的预测精度。仿真实验的结果表明， 该简化模型用于短期负荷预测建模速度快、 预测精度高， 是一种行之有效的方法。