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根据电网负荷混沌性的特点，提出一种基于模糊支持向量的核回归方法进行电力系统的负荷预测。同时提出多参数同步优化策略，增强了该方法的实用性和有效性。从理论上分析了小样本条件下，可以有效避免过学习的原因，该方法不需设计网络结构，降低了对实验人员经验的依赖程度。选取实际负荷时间序列数据，通过与神经网络法进行对比实验，结果显示出该方法的优越性和适用性，具有较好的实用价值和应用前景。