随着电力体制改革逐步深入,我国电力供需情况发生很大变化,电力行业信用是电力企业面临的重要问题,不仅影响到企业的经营状况和企业形象,同时也关系到企业的生存和发展,因此有必要对电力行业的信用进行综合评价,从而规避电力企业因诚信问题所带来的风险。对电力客户的需求来讲,较为准确地确定电力企业的信用水平是十分重要的。本文根据目前电力行业信用评估的现状,确立了电力行业信用评价指标体系,针对指标数量较多的特点,提出了一种基于粗糙集和支持向量机的信用评价模型。借助粗糙集的属性约简算法实现评价指标约简;利用支持向量机的回归算法,构造出具有较好的泛化能力及抑制噪声干扰的回归模型,对实际数据进行指标筛选、权重计算及综合评估,确定电力企业信用评价的综合值,得到各电力企业优化的信用评价次序排名。并与单一支持向量机的模型相比较,验证了所选方法的有效性,研究结果表明该模型切实可行,效果良好。最后,针对目前我国电力企业信用评价的现状和存在的问题,提出了一些针对性的建议。