短期电力负荷预测研究工作,对电网调度及用电管理具有重要的学术价值和实际应用价值。本文建立了基于动态惯性粒子群优化最小二乘支持向量机的混合短期负荷预测模型,以保定供电公司的历史负荷数据为基础,在总结现有理论成果的基础上主要对支持向量机的训练算法、参数选取、核函数的构造、短期负荷特性以及误差预测模型进行研究,选择RBF核函数作为最小二乘支持向量机的核函数,并选用动态惯性粒子群优化算法对支持向量机的核参数和正则化参数进行寻优。提出了以动态惯性粒子群优化最小二乘支持向量机预测为基础的GARCH误差修正方法,对最小二乘支持向量机预测残差进行分析和预测,并修正预测结果。用提出的模型对保定市短期电力负荷进行建模预测,数据实验结果表明,模型具有优良的预测效果,可供区域电网短期负荷预测参考。