本发明涉及电力技术领域，且公开了一种居民短期电力负荷自动化预测方法，包括以下步骤：S1：模型建立：建立居民短期电力负荷自动化预测模型；S2：区域划分：利用K‑means算法对一个大地区的各个居民家地理位置进行空间上的划分，划分为几个特点相关的区域；S3：数据收集：收集S2区域过去两年的总用电量和气温数据；S4：数据划分：将S3收集统计的数据通过滑动窗口法进行数据处理划分；S5：模型训练：将S4中划分的数据输入到S1建立的模型中进行数据训练；S6：结果预测：通过训练完成的网络自动化预测出当地未来天或者周维度的电力负荷大小；本发明方法可以减少人员的工作量，可以为电力部门制定合理的电价，为保证电厂正常工作提供一个指导方案。