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分析了模糊C均值（FCM）聚类算法，介绍了支持向量机（SVM）回归的基本原理。提出了一种将FCM聚类算法和SVM结合使用的电力系统短期负荷预测方法。该方法考虑到电力负荷变化周期性的特点．通过对学习样本的聚类，选用同类特征数据作为模型的预测输入，然后对各个模型的输入数据进行归一化处理和分类识别，得出最后总的预测输出。此预测方法保证了数据特征的一致性以及算法的全局性，避免了算法陷入局部极小的缺陷。经过仿真实验。证明了该方法的有效性。