负荷预测对电网规划和售电市场调控具有重要意义。由于电力负荷与天气、日期、区域等多个因素密切相关,存在较强的不确定性和非线性特征,导致传统方法的负荷预测精度较低。为了提高负荷预测精度,提出基于正交投影径向基函数极限学习机(OPRBF-ELM)的短期电力负荷预测算法。该算法将ELM的隐含层节点替换为径向基神经元,基于训练误差二范数最小化准则,采用正交投影计算输出权值向量,并在核函数的数量取值范围内索引获取使得训练集均方根误差(RMSE)最小的预测负荷结果。算法预测过程中只需要设置网络的径向基神经元(RBF)个数,不需要调整输入权值及隐含层偏差,且正交投影能较好地消除输入样本特征之间的相关性,快速有效得到输出权值向量,从而提高负荷预测精度。以我国某省电动汽车用电领域的负荷数据作为标准样本进行仿真,仿真实验验证了该算法的可行性和有效性,与支持向量机(SVM)和传统RBF-ELM相比,该算法的预测精度高、泛化能力强,具有广泛的实用性。