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负荷预测是电力系统领域的一个传统研究问题,是指从已知的电力系统、经济、社会、气象等情况出发,通过对历史数据的分析和研究,对负荷发展做出预先估计和推测。短期负荷预测是负荷预测的重要组成部分,它主要用于预报未来几小时、1天至几天的电力负荷,使用户能够提前了解到用电高峰和低谷的出现时间,合理安排用电,同时对于减小旋转备用容量成本和制定电价有着重要的意义。而预测精度越高,越有利于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性,因此采用精确的短期负荷预测模型算法十分重要。相比于传统的机器学习算法,SVM的非线性拟合和