近年来,在全球经济不断发展的进程中,温室效应、能源短缺以及环境破坏的现象频繁发生,在这种大背景之下,绿色交通已经成为了发展的方向。此外,电动汽车具有节能、低排放的优点,但同时具有波动性、不确定性的特点。所以,对电动汽车的负荷开展预测工作,可以据此指导电动汽车的充电,从而降低电网的峰谷差,提高电网运行的经济性,充分的利用电网,为企业带来经济效益。本文针对电动汽车负荷的预测问题,进行了如下研究:首先,调研国内外电动汽车发展历程和发展现状,总结了负荷预测的常用算法,以及各自的优缺点。其次,基于电动汽车负荷历史数据,对负荷变化特性进行完善的研究,包括自身的波动性、周期性,以及与负荷变化相关的因素分析,包括温度、降雨等,从而充分的说明电动汽车负荷变化的重要因素。然后,基于数据挖掘技术,采用模糊聚类的方法,对预测日与历史日期的相似度进行计算,通过有序排列得到最佳的相似日,从而为筛选历史数据的有效性提供科学方法。最后,提出基于权重的组合预测方法,将不同方法侧重的数据特征综合起来,有效地提高负荷预测的精度和稳定性。并根据组合预测的特征,对权重的确定方法进行改进。通过对沈阳地区电动汽车实际负荷进行预测,证明本文方法的科学性和有效性。