传统的短期负荷预测方法大多基于数据驱动的机器学习方法，应用场景大多是宏观的市/县区域总负荷预测。然而，面对变电站的配电和变电负荷，其预测效果明显不足。因此，本文提出了一种基于EMD叠加MLR的负荷预测方法。首先，采用经验模态分解方法将将台区配电变压器负荷数据分解为有限个从高频到低频的本征模函数分量，并根据样本熵对高频分量和低频分量进行划分。然后，分别采用叠加多模型融合法和多元线性回归法对高频分量和低频分量进行预测。最后，将各分量的预测结果叠加，得到最终的配电变压器预测负荷曲线。实验结果表明，该方法能显著提高负荷预测的精度和性能。