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超短期负荷预测通常是指预测一小时之内的电网负荷。其对电力系统控制、运行都是非常重要的,提高其精度既能提高电力系统预防控制水平,又能改善电力系统运行的经济性。本文主要从训练样本选择和预测算法两个方面进行了研究。首先采用灰色关联分析理论解决了超短期负荷预测中的训练样本选择问题；其次,在阐述了学习机器SVM基础理论的基础上引入了最小二乘支持向量机,并引入了一种改进的网格搜索法,实现了支持向量机参数的优化选择；最后,引入了基于元学习理论的组合预测,确保权重系数在0到1之间。经实际电网超短期负荷预