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在电力体制改革的新形势下,电价竞争机制介入电力市场,市场参与和系统运营人员对短期负荷预测越来越看重。快速准确的负荷预测有利于进行适当的计划电力交易、制定适当的操作计划和投标策略。随着新理论和新技术的发展,对负荷预测新方法的研究仍在不断地深入进行。支持向量机是一种数据预测的常用方法,与其它方法相比,表现出了较好的性能,能较好的实现结构风险最小化思想,可应用于模式识别和处理回归问题等诸多领域。论文利用支持向量机在非线性学习和预测性能上的优点,针对短期电力负荷预测的各种影响因素的非线性特性,支持向量机在参