智能工程是一个融合智能算法、基于知识自动处理及有效应用的计算机应用体系,它强调人的智能参与,强调智能算法的灵活应用,它在解决复杂问题的过程中表现出了良好的适应性及可操作性。在电力系统运行过程中,电力负荷预测问题对许多电力部门都起着重要作用,它涉及到电力系统规划和设计、电力系统经济安全运行以及电力市场交易等多个方面,对这样的一个复杂系统使用智能工程理论进行研究是非常合适和必要的。负荷预测技术是从离线分析到在线应用逐步发展的过程,也是从过分依赖于调度员的运行经验到自动化、智能化逐步转变的过程,相信基于智能工程理论的电力负荷预测技术这一新生力量必将得到越来越多的关注。本文在分析智能工程体系理论及电力负荷预测理论的基础上,提出了智能电力负荷预测系统,并从工程应用角度,对该系统进行了初步结构分析及界面设计。为将智能工程理论应用于电力系统负荷预测,为使电力负荷预测系统更精确、更智能、更人性化提供了新的思路。针对智能电力负荷预测系统中的算法库建模,本文分别建立了负荷预测的回归模型、支持向量机模型、序列最小优化算法模型及改进序列最小优化算法模型；通过对某省电网公司历史负荷数据进行Matlab建模仿真试验,对比了四种模型的预测精度及收敛时间,为智能电力负荷预测系统算法库模型的建立提供了理论依据及编程基础。针对负荷相关历史数据量大且呈非线性的特点,本文将经验模态分解算法引入历史数据的预处理过程,提出了一种基于改进序列最小优化算法理论的电力系统短期负荷预测方法EMD-ISMO算法。通过对某省电网公司历史负荷数据进行Matlab建模仿真试验,结果表明,该方法无论在预测精度还是收敛速度上都比单纯的SMO算法有了很大改进,取得了很好的预测效果。另外,针对我国统一坚强智能电网刚刚起步、快速发展的大形势,通过在相关部门的学习培训,本文系统分析了我国智能电网理论从起步到发展再到逐步实施宏伟蓝图的发展过程,弥补了可参考文献非常有限的不足。