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随着电力市场竞争日益激烈,中短期电力负荷预测受到越来越多的关注,并逐渐成为电力市场的一个重要研究领域。本文对支持向量机、粒子群优化等算法做了深入的分析,介绍了数据预处理的方法,并且对负荷数据进行分析,找出了其内在的规律,然后分别由处理前后的负荷数据组成支持向量机的训练样本集,采用序列最小优化算法实现对支持向量机的快速训练,最终得到预测结果,之后又按星期属性分类进行负荷预测,仿真结果表明数据预处理后的预测精度较高,按星期属性分类进行负荷预测所得结果精度更高。