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负荷预测对电力系统安全起重要作用。为适应短期负荷精密在线预测需要,在负荷预测中引入了最小二乘支持向量机(LS-SVM)。通过对影响短期负荷较大的近期历史负荷及日期类型进行建模,构建出了短期负荷预测模型;针对短期负荷变化的周期性及其与历史负荷间存在"近大远小"的相关性,规划出一种五元组样本结构,用以训练预测模型的LS-SVM算法;最后,利用真实负荷数据进行了算法仿真。仿真表明SL-SVM算法可将预测误差控制在5%之内,预测速度为ANN的2~3倍,说明LS-SVM在短期负荷在线预测中可实现实时性。