摘要：由于电力负荷内在的非线性特性，传统基于梯度搜索的参数辨识技术可能陷入局部最优，影响了预测精度，故提出了混合进化和粒子群优化算法。将进化算法的基本思想引入粒子群优化算法，不但保持了粒子群算法结构简单、易于实现的特点，而且充分发挥了进化算法的全局搜索能力，可有效提高算法的精度和收敛速度。对上海地区电网进行短期负荷预测，与实际值相比较，结果表明，该算法具有较高的预测精度，是一种有效的短期预测方法。

关键词：外源自回归动平均 进化算法 粒子群优化 短期负荷预测 

单位：上海交通大学电气工程系 上海200240 上海市电力公司调度通信中心 上海200035 上海中心气象台 上海200030