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提出一种基于长短时记忆网络（LSTM）的预测模型,以提高高校电力负荷预测的准确率。以某高校的电力负荷数据为研究对象,分析不同超参数的影响,确定最优的预测模型,并与常用的基于支持向量机（SVM）的负荷预测模型进行负荷预测对比。结果表明,本文提出的负荷预测模型平均绝对百分误差（MAPE）为:办公楼6.67%、科研楼4.32%、教学楼5.98%和宿舍4.57%,每类建筑均比基于SVM预测模型的MAPE低1.5%左右。