本发明公开了一种面向运行可靠性的短期负荷预测建模方法，在借鉴人工智能与机器学习方法构成的组合预测方法的基础上，通过采用改进的模糊C均值聚类方法提取相似日，其次根据负荷特性和相似日构造数据样本，采用db4小波分解出不同数据样本的低频周期分量以及高频波动分量，再采用改进的粒子群和相关向量机(PSO‑RVM)算法分别对低频周期分量以及高频随机分量进行预测，最后将各小波预测结果叠加，计算得到短期负荷的预测值，以供可靠性评估安全性计算采用，同时可计算给出概率分布，供充裕度计算使用。