电力负荷预测研究作为电力系统稳定运行的重要工作之一,受到广大学者及实践工作的广泛重视。短期负荷预测研究,对于电网安全、稳定、经济运行意义重大。首先准确的短期负荷预测有助于电网企业合理安排发电机组启停,保障电网运行的稳定性；其次,精确的预测结果有助于电网企业减少冗余备用容量,为发电机组计划检修提供依据,提高了电网运行的经济效益；再次,短期负荷预测是电网节能调度的重要依据,也是保障电力供应安全可靠的基础；最后,短期负荷预测管理涉及电网企业计划、调度、营销等多个部门,关系电网运行事故、财产损失等多项因素。因此,深入加强短期负荷预测方法研究,意义重大。本文梳理了有关电力负荷预测方法研究的国内外发展动态,阐述了短期负荷预测、数据挖掘以及支持向量机等基础理论,为深入进行短期负荷预测新方法的研究奠定了理论基础。结合支持向量机模型,通过实证研究验证了支持向量机理论在短期负荷预测研究领域的适用性和先进性。进一步通过模拟退火算法改进支持向量机模型,使得SVM模型在选择参数的时候具有“记忆功能”,整个参数增强了调整优化方向的能力,通过实证对比分析,改进的支持向量机模型,具有更强的预测精度,具有较强的预测效果,为进一步提高负荷预测工作管理水平提供很好的理论基础和实践依据。