Trong những năm gần đây, do nhu cầu năng l-ợng không ngừng biến đổi và tăng lên rõ rệt theo thời giannên ngành Điện lực đã và đang xây dựng rất nhiều các nhà máy điện để đáp ứng nhu cầu tiêu thụ điện năng trong cả n-ớc. Vì vậy, một trong những vấn đề quan trọng mà ngành Điện lực cần phải giải quyết tốt là bài toán dự báo phụ tải ngắn hạn và dài hạn. Cho đến nay tuy đã có nhiều ph-ơng pháp luận trong việc giải quyết bài toán dự báo, song bài toán này luôn là một bài toán khó. Hiện nay, trong ngành Điện lực Việt Nam bài toán dự báo phụ tải đ-ợc giải quyết chủ yếu nhờ sử dụng các ph-ơng pháp dự báo truyền thống mang tính kinh nghiệm thuần tuý. Trong số các h-ớng nghiên cứu nhằm triển khaicác hệ thống thông minh ở giai đoạn tới, mạng nơron giữ một vai trò quan trọng trong việc phát triển các giải pháp nhận dạng, dự báo Mạng nơron nhân tạo làkỹ thuật xử lý thông tin có triển vọng ứng dụng trong việc giải quyết bài toán dự báo. Kết hợp chặt chẽ với logic mờ, mạng nơron nhân tạo có thể giúp giải quyết hiệu quả hơn các bài toán phức tạp. Nhờ các -u điểm nh-có cấu trúc xử lý song song, khả năng học và ghi nhớ, khả năng tự tổ chức và tổng quát hoá, mạng nơron nhân tạo ANN (Artificial Newal Networks) đã đ-ợc nghiên cứu vàứng dụng thành công trong rất nhiều lĩnh vực nh-xấp xỉ hàm nhận dạng mẫu, dự báo Luận văn này chủ yếu tập trung tìm hiểu về mạng nơron nhân tạo và nghiên cứu ứng dụng giải quyết bài toán dự báo phụ tải ngắn hạn cho hệ thống điện miền Bắc. Mục đích của luận văn là phát triển các ph-ơng pháp để giảibài toán dự báo phụ tải ngắn hạn. Đối t-ợng cụ thể của nghiên cứu là dự báo phụ tải cho 24 giờ sau nhằm đ-a ra các thông số cần thiết cho công tác vận hành và lập ph-ơng thức điều hành hệ thống điện.