摘要：偏最小二乘（PLS）运算降低电力负荷数据之间的相关性,最小二乘支持向量机（LS-SVM）可以获得模型的全局最优预测效果,减少预测过程的运算量。介绍了PLS和LS-SVM的基本原理,给出了PLS-LS-SVM建立短期日电力负荷预测模型的过程,并用于某地区2008年的用电日负荷预测,预测的平均相对误差和最大相对误差分别为0.685%和8.8599%。与基于AR（1）模型的预测结果相比,PLS-LS-SVM模型更高的预测准确性可为短期电力负荷预测提供有效依据。

关键词：偏最小二乘 最小二乘支持向量机 电力负荷预测 预测误差 

单位：东南大学自动化学院 江苏南京210096 江南大学通信与控制工程学院 江苏无锡214122