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提高负荷预测精度对于电力系统经济可靠的运行具有重要意义.在实例预测中,利用累积式自回归动平均法(ARIMA)进行电力短期负荷预测时所得误差序列有较明显的周期规律性.针对此现象及其原因,为提高预测精度,本文提出了利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对ARIMA预测偏差进行修正的ARIMA-LSSVM预测模型.利用该改进模型对某地区电网负荷进行实例预测,结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的推广应用能力,可作为电力短期负荷预测的一种新方法.