摘要：在分析支持向量机SVM（Support Vector Machine）回归估计方法参数性能的基础上，提出粒子群算法PSO（Particle Swarm Optimization）优化参数的SVM短期电力负荷预测模型。PSO算法是一种新型的基于群体智能的随机优化算法，简单易于实现且具有更强的全局优化能力。用所建立的负荷预测模型编制的Matlab仿真程序，对某实际电网进行了短期负荷预测，结果表明预测精度更高。

关键词：电力系统 短期负荷预测 支持向量机 粒子群 

单位：河海大学电气工程学院; 江苏南京210098