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采用模糊聚类分析方法，应用隶属度来描述负荷与影响负荷变化因素之间的关系，得到一批与预测日在样本信息上类似的历史日；改进RBF网络的训练算法，增强RBF网络的局部逼近能力和泛化能力，采用由模糊聚类分析获得的样本对RBF网络进行训练，在不需大量训练样本的前提下实现对短期负荷的预测。对浙江省某地区电网的实际负荷数据仿真结果表明：该方法预测的日平均相对误差为1．91％，预测准确度为97．41％。