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为解决电能不能大量贮存问题,发电量应顺应负荷的动态变化而实时变化,否则,将会影响供电质量和电力系统的稳定运行。近几年,对负荷预测研究不断深入,新方法不断涌现。本文采用基于集成经验模态分解和最小二乘支持向量机算法组合的预测方法对电力负荷进行短期预测。首先考虑日期类型、天气等因素对负荷预测的影响,利用模糊聚类法选取了相似日,将其作为初始负荷信号进行集成经验模态分解,得到若干IMF序列和一个剩余分量,然后对各个分量进行最小二乘支持向量机预测,各个分量的预测结果相叠加即为下一时刻的预测值。为了解决传统的经验