中国电力负荷的快速增长和电网运行环境的日益复杂，对电力负荷预测电网的准确性和可靠性提出了更高的要求。为了解决电力负荷预测精度低的问题，提出了一种改进的支持向量机电力负荷预测方法。该方法综合考虑影响电力负荷预测效果的气象因素，利用多元线性回归模型拟合电力负荷与最高温度、最低温度、平均温度和相对湿度的关系，找出电力负荷数据的异常点，然后利用秃鹫搜索算法对支持向量机的参数进行优化。该方法提高了预测效果，为电力负荷预测提供了参考思路。