摘要：提出了一种基于改进回归法的电力负荷预测方法，在对历史数据进行分析和参数估计的基础上，先用岭回归法剔除奇异值，再用主成分回归法提取影响负荷的主要因素，得出模型的解析形式。针对实际系统的应用验证了该方法不仅适用于短期负荷预测，也适用于超短期负荷预测。此外建立了一些特定因素的模糊函数，在超短期负荷预测过程中采用了聚类分析法提取负荷相似日。通过不同的简化，该方法可蜕化为传统的Kalman预测、相似日预测和神经网络预测，是一种比较全面的负荷预测方法，可得出高精度的预测结果。

关键词：负荷预测 岭回归 主成分回归 聚类分析 电力 

单位：武汉大学电气工程学院; 湖北省武汉市430072