摘要：针对电力系统短期负荷预测中，高维大样本环境下支持向量机算法面临的耗时增大与维数灾问题，将序列最小优化算法（SMO）和粗糙集（RS）理论相结合，提出了一种新的算法——RS-SMO算法。该算法主要是用粗糙集理论进行负荷预测属性的约简，然后用其生成的边界集作为SMO的训练子集，从而使训练集的维数和规模有所减少。采用河北省某市的实际负荷数据进行算例分析，并对RS-SMO和SMO算法的预测结果进行了比较。结果表明，提出的RS-SMO算法有较高的预测精度。

关键词：粗糙集 支持向量机 序列最小优化算法 短期负荷预测 

单位：华北电力大学电气与电子工程学院 河北保定071003