电力工业作为苏州市的基础产业，在国民经济和社会发展中具有重要的地位和作用。近些年来，随着经济的发展和产业结构的调整，苏州市电力需求不断增长，电力供应出现紧张局面。为确保苏州市电力供应能够适应经济持续发展和人民生活水平改善的需要，有必要对苏州市电力需求进行合理预测。　　论文对国内外电力需求预测的研究进行了系统的综述，总结了目前电力需求预测的三类方法：经典预测法、传统预测法和现代预测法，研究了人均GDP、产业结构比率、人口数量、城市化率、城乡居民人居收入、居民家用电器拥有量、城乡居民人均住房使用面积、电力消费效率、气温变化和电价对苏州电力需求的影响。在对不同方法比较的基础上，论文分别选用多元线性回归和支持向量机理论作为预测工具。通过多元线性回归分析，发现电力需求的主要因素人均GDP、第二、三产业结构比例、人口数量、城市居民人均住房使用面积和电力消费效率，尤其是人均GDP和人口数量对电力需求的影响十分显著；为保证多元回归分析的准确性，采用逐步回归的方法，对模型进行了严格统计学和计量经济学检验；同时，也构建基于智能算法的支持向量机模型，并对其在不同权重函数条件下进行了训练和仿真，得出了较好的结论。最后对两个模型的预测效果进行了比较，预测了苏州市未来5年的电力需求量，并在此基础上提出了苏州市电网建设规划的对策。