为提高电力系统短期负荷预测精度和预测效率，提出一种基于多模型综合特征选择和长短期记忆单元(long　short　time　memory,　LSTM)-Attention的短期负荷预测方法。首先，利用随机森林算法、自适应集成(adaptive　boosting,　AdaBoost)算法及梯度提升树(gradient　boosting　decision　tree,　GBDT)算法对原始数据进行初步拟合预测，提取3种算法拟合后的结果来获取特征量与负荷大小的相关系数，从而建立综合相关系数。接着，根据综合相关系数的大小，剔除相关系数较小的特征量，将剩余的特征量与历史负荷大小数据结合构成新的数据集。最后，将新的数据集作为LSTM-Attention预测模型的输入，从而得到待预测日的负荷预测曲线。通过分析所提出的预测方法在某地区负荷数据集的预测结果可知，该方法优于其他预测方法。