中长期电力负荷预测方法的简述及分析
电力系统中的负荷预测方法综述与展望
电力系统中的负荷预测方法综述与展望1. 引言电力系统的负荷预测是对未来一段时间内负荷需求的估计，对电力生产和供应的规划和调度起到至关重要的作用。
准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，提高运行效率，降低成本，同时也对电力系统的稳定运行和供需平衡起到关键作用。
因此，负荷预测的准确性和精度一直是电力行业的重要关注点。
2. 传统的负荷预测方法2.1 统计方法统计方法是最常用的负荷预测方法之一，其基本思想是通过对历史负荷数据进行分析、拟合和预测。
常见的统计方法包括回归分析、时间序列分析和指数平滑法。
这些方法适用于长期和短期负荷预测，具有简单、易操作、计算速度快等特点。
然而，由于统计方法没有考虑负荷数据之间的相互关系和复杂的非线性因素，导致其预测精度较低，在面对突发事件或季节性变化时不够准确。
2.2 物理方法物理方法基于电力系统的运行机理和负荷分布规律，通过建立数学模型来预测负荷需求。
常见的物理方法包括灰色系统理论、神经网络方法和支持向量机。
这些方法可以考虑负荷数据之间的关联性和非线性因素，提高了预测精度。
然而，物理方法需要准确地描述电力系统的物理特性和运行机理，对数据要求较高，计算复杂度较大。
3. 基于机器学习的负荷预测方法近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的负荷预测方法逐渐受到关注。
机器学习方法通过对大量历史负荷数据的学习和训练，可以从数据中提取出负荷需求的规律和特征，进而进行准确的负荷预测。
常见的基于机器学习的负荷预测方法包括决策树、随机森林、支持向量回归和深度学习等。
3.1 决策树决策树是一种基于树状结构的机器学习方法，根据特征值将数据集划分为不同的类别。
对于负荷预测问题，可以将历史负荷数据作为输入特征，负荷需求作为输出类别，构建负荷预测模型。
决策树方法具有简单、易理解、易实现的特点，但在处理大量数据和复杂关系时预测效果较差。
3.2 随机森林随机森林是一种基于集成学习的机器学习方法，通过构建多个决策树模型并进行集成，提高了预测的准确性和鲁棒性。
电力系统中长期负荷预测方法综述
电力系统中长期负荷预测方法综述摘要：在电力系统中，中、长期负荷预测是电网规划中的基础性工作，它为电网规划提供了必不可少的基础数据，其精度的高低直接影响着整个规划工作的优劣，因此准确的中、长期负荷预测的准确性就显得尤为重要。
本文就目前电力系统中的经典预测方法、传统预测方法和现代预测方法做个一简单的介绍，对负荷预测方法的改进提供理论基础。
关键词：电力系统中长期负荷预测1 概述负荷预测中经常按时间期限进行分类，通常分为长期、中期、短期和超短期负荷预测。
长期负荷预测一般指10年以上并以年为单位的预测，中期负荷预测指5年左右并以年为单位的预测。
它们的意义在于帮助决定新的发电机组的安装（包括装机容量大小、型式、地点和时间）与电网的规划、增容和改建，是电力规划部门的重要工作之一。
短期负荷预测是指一年之内以月为单位的负荷预测，还指以周、天、小时为单位的负荷预测，通常预测未来一个月度、未来一周、未来一天的负荷指标，也预测未来一天24h中的负荷。
其意义在于帮助确定燃料供应计划；可以经济合理地安排本网内各机组的启停，降低旋转储备容量；可以在保证正常用电的情况下合理安排机组检修计划。
超短期负荷预测指未来lh、未来0.5h甚至未来10min的预测。
其意义在于可对电网进行计算机在线控制，实现发电容量的合理调度，满足给定的运行要求，同时使发电成本最小。
2 电力系统负荷预测的特点和难点作为预测问题，电力系统负荷预测的准确性是根本要求，但精确的负荷预测常常是不容易做到的，主要有如下几个困难：1．理论上讲，电力负荷的大小受到国民经济发展水平、产业结构、国家宏观经济政策、气候、突发性事件等因素的影响，可以说，现代社会的绝大多数生产活动都会对电力负荷产生影响。
因此，我们不可能在预测的时候考虑到所有的相关因素，而只能提取若干因素加以考虑。
2．某些因素，即使知道它们会对负荷产生影响，然而要定量的准确描述它们的影响却非常困难；而且，这种影响往往是变化的，同样的外部作用在不同的时间，对负荷的影响是不同的；更重要的是，并不能够事先确切的掌握这些因素在未来时段的状态，有时候对这些因素的预测甚至比负荷预测更加复杂和困难。
电力负荷预测方法分析
电力负荷预测方法分析
摘要：
电力负荷的不断增长是电力工业发展的根据，电力负荷预测在电力系统规划和运行方面的作用越来越重要。
随着现代科学技术的快速发展，负荷预测技术的研究也在不断深化，各种各样的负荷预测方法不断涌现，本文系统的介绍和分析了各种电力负荷预测方法，并指出为提高负荷预测精度应合理选择和使用负荷预测方法。
关键词：电力系统；电力负荷预测；规划；方法
1.引言
电力负荷预测就是在正确的理论指导下，在调查研究掌握大量翔实资料的基础上，从已知的用电需求出发，考虑影响电力负荷的各种因素，运用可靠的方法和手段预测未来的用电需求，对电力负荷的发展趋势做出科学合理的判断。
电力负荷预测是电力系统运行、控制和规划不可缺少的重要组成部分，也是电力规划的基础。
电力负荷预测的内容主要是对最大有功负荷及其分布、无功负荷及其分布、需电量和电力负荷曲线及其特征值等重要参数的测算。
2.电力负荷预测方法
2.1.弹性系数法
电力负荷年均增长率和国民经济年均增长率之比称为电力弹性系数，它是衡量国民经济发展和用电需求的重要参数，也是确定电力发展同国民经济发展相对速度的宏观指标。
电力弹性系数又可分为电力生产。
电力负荷预测与分析
电力负荷预测与分析电力负荷预测与分析是电力系统运行中非常重要的一部分，也是现代物联网应用不可或缺的环节。
电力行业是我国国民经济的重要组成部分，稳定的电力运行对整个国家和社会都起着巨大的作用。
因此，科学的负荷预测和分析是电力系统运行的必要手段，也是推进能源转型升级的重要体现。
一、基础概念电力负荷预测是指根据历史数据和基础信息，利用统计、数学等方法来预测未来几日、几周、几个月的负荷用电情况，目的是为了保证电力系统的稳定运行和供需平衡。
电力系统负荷预测主要涉及到许多方面的因素，包括天气、季节、工业结构、生产方式等，因此，预测工作需要涉及到多学科知识的综合储备。
二、负荷预测方法1、时间序列法时间序列法是以时间为变量的统计模型，通过对历史、现有数据的分析和拟合，来预测未来电力负荷变化趋势。
该方法依赖于历史和现有数据的完整性和准确性，且对自然影响如节假日、气象（天气、温度、湿度等）等因素的响应能力较差，存在一定的局限性。
2、回归分析法回归分析法通过建立建立输入变量（天气、季节、工业结构、生产方式等）与输出变量（电力负荷用电量）的关系模型来预测未来负荷变化，该方法较好地解决了时间序列分析的诸多缺陷。
3、神经网络神经网络是一种人工神经元组成的模拟方法，通过对大量数据的学习与拟合来预测未来的电力负荷变化趋势。
神经网络模型的预测结果准确性较高，而且学习能力较强，可不断适应新的变化趋势。
三、应用案例负荷预测技术在电力行业中的应用非常广泛，如，在电力设备运行管理方面，通过对负荷趋势的分析来优化设备运行方案，保证电力系统的稳定运行。
在电力供应侧，通过负荷预测，可以启动备用电力源，保障供应的可靠性，在市场供销方面，负荷预测可帮助电力公司与用户更好地进行协调管理，提前与客户沟通，合理调度电源，降低电网负荷风险。
四、发展趋势随着社会经济的发展，电力负荷分布日益发生变化，新型能源的加入以及微网的普及，需要迎接新的技术和挑战，因此，电力负荷预测应逐步往多维度、多尺度、多时空方向迈进，尤其是需要加大对人工智能、大数据分析等技术的应用和推广，同步推动电力设施技术升级和优化，协调新能源、传统能源等能源形式间的协调发展。
配电网中长期负荷预测方法综述
月 为 单 位 的 负荷 预 测 ， 指 以 周 、 、 时 作 ， 期 预 测 效 果 较 佳 ， 实际 中很 难 对 所 还 天 小 近 但 有 产 品 较 准 确 地 求 出其 用 电 单 耗 ， 使运 即 用该 方 法 ， 工 作 量 也 很 大 。 其
②比例系数增长法 。
指 导 意 义 ， 预 测 结 果 为 地 区 电 力 发 展 速 其
度 、 力建 设 规 模 、 电 电力 工业 布 局 以及 能 源
天２其
资 源 平 衡 等 提 供 可 靠 的依 据 ； 预 测 结 果 其
的 可 靠性 与准 确性 直 接 影 响 到 国民 经 济 的
发 展 和 人 民 的 日常 生 活 。
料 供 应 计 划 ， 运 行 中 的 电 厂 出 力要 求 提 对 出 预 测 ， 对 发 电 机 组 出 力 变 化 事 先 得 以 使 估 计 ， 以 经 济 合 理 地 安 排 本 网 内各 机 组 可 常用电的情况下合理 安排机组检修计划 。
比例系数增长法是假定今后 的电力负 荷 与过 去 具 有 相 同 的 增 长 比 例 ， 历 史数 用 据 求 出 比 例 系数 ， 比 例 预 测 未 来 的 负 荷 按
纽 ， 电力 系 统 的 重 要 组 成 部 分 ， 我 国 ， 是 在 配 电 网 的 网络 建 设 却 远 落 后 于 电源 建 设 ， 特 别 是 城 市 配 电 网 ， 全 国 很 多城 市 中都 在 存 在 供 电 卡 脖 子 ， 致 给 企 业 生 产 和 人 民 以
限 的不 同通 常 又 分 为 长 期 、 中期 、 期 和 超 单 耗 法 、 短 比例 系数 增长 法 等 。
有时 考 虑 用 国 民 经 济 生 产 总 值 或 工 农 计 算 出 用 电量 ， 就 是 产 值单 耗 法 。 这 计
电力系统中的负荷预测方法综述
电力系统中的负荷预测方法综述一、引言随着社会的发展和用电需求的日益增加，电力系统的负荷预测成为电力行业的重要研究领域。
通过准确地预测电力负荷，电力系统可以合理规划发电和输电方案，提高电力系统的运行效率，降低电力系统的运行成本。
本文将综述电力系统中常用的负荷预测方法，包括传统的统计方法和近年来兴起的机器学习方法。
二、传统的统计方法1.时间序列分析方法时间序列分析方法是最常用的负荷预测方法之一。
它基于历史负荷数据的趋势和季节性等特征，通过建立数学模型来预测未来的负荷。
常见的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和季节性分解法。
2.回归分析方法回归分析方法通过分析负荷与其他影响因素（如天气、经济发展水平等）之间的关系，以建立线性或非线性回归模型来预测负荷变化。
常用的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归和逐步回归等。
3.灰色系统理论方法灰色系统理论是一种基于少样本数据的预测方法。
它通过建立灰色模型来描述负荷变化规律，然后进行参数估计和预测。
常见的灰色系统理论方法有灰色关联度法、GM(1,1)模型和灰色神经网络模型等。
三、机器学习方法1.人工神经网络方法人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿人脑神经细胞网络结构和功能的计算模型。
它通过训练神经网络模型来实现负荷预测。
常用的人工神经网络方法包括多层感知器（MLP）、径向基函数神经网络（RBFNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
2.支持向量机方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法。
它通过寻找最优超平面将数据进行分类或回归。
在负荷预测中，SVM方法可以根据历史负荷数据和其他影响因素的数据，建立SVM模型进行负荷预测。
3.集成学习方法集成学习方法通过将多个基学习器的预测结果进行组合，来提高负荷预测的准确性和稳定性。
常用的集成学习方法有Bagging、Boosting和随机森林等。
电力系统中的长期负荷预测研究
电力系统中的长期负荷预测研究在电力系统中，长期负荷预测是非常重要的，它可以帮助电力公司更好地规划电力资源，提高电力系统的稳定性和可靠性。
因此，长期负荷预测一直是电力系统研究的热点。
一、长期负荷预测的意义电力系统中的长期负荷预测主要是指对未来较长一段时间内电力负载的变化趋势进行预测。
通常情况下，长期负荷预测的时间跨度为一年以上。
电力负载是指电力系统中用户的用电负荷，它与电力供给紧密相关。
进行长期负荷预测可以帮助电力公司更好地制定电网规划和变电站建设计划，以适应未来的供需关系，提高电力系统的稳定性和可靠性。
同时，长期负荷预测也是电力市场监测和调度的重要依据，对于电力市场价值的预测和电力价格的制定都起到了至关重要的作用。
二、长期负荷预测的方法1. 多元回归方法多元回归方法是一种常用的长期负荷预测方法，它将影响电力负荷的多种因素，如天气、节假日、季节等，作为自变量，利用历史负荷数据建立回归方程对未来的负荷进行预测。
2. 时间序列方法时间序列法是基于历史负荷数据的，根据负荷数据的变化趋势建立数学模型，再利用该模型预测未来的负荷变化。
时间序列法通常采用ARIMA模型进行预测。
3. 神经网络方法神经网络方法是一种基于人工智能的预测方法，它模拟了人脑神经系统的运作方式，根据历史负荷数据对未来的负荷进行预测。
神经网络方法的预测精度较高，但需要较多的历史数据用于训练网络模型。
三、长期负荷预测存在的问题1. 数据缺乏长期负荷预测需要大量的历史负荷数据用于建模和预测，但由于电力行业的快速发展和技术的快速更新，早期的历史数据往往不能代表今后电力负载的真实情况。
因此，历史数据缺乏是长期负荷预测面临的一个主要问题。
2. 无法考虑非定量因素电力负荷受到诸如气候、节假日、政策等非定量因素的影响，这些因素难以量化，无法准确地纳入预测模型中。
因此，长期负荷预测无法全面地考虑到这些因素的影响。
3. 预测精度难以保证长期负荷预测是一项非常复杂的任务，预测精度受到许多因素的影响，如所采用的模型和算法、历史数据的准确性、非定量因素的影响等。
中长期电力负荷预测方法分析
最小 二乘拟合等方 法寻求 电力 负荷与时间的 函数 关系 ， 并
利用 这个 函数 关系 预测 以后年度 的电力负荷。趋势外推方 法可以保证对历史数据 的拟合是最好的 ，但不能保证外推 效果的可靠性。
２２ 回 归 分 析 方 法 ．
民经济发展情况、 口、 人 产值单耗、 产业结构调整情况、 电价
负荷 预测按预测期 限的不 同 ，分 为长期 预测 、中期预 测、 短期 预测 、 超短 期预测。 长期 预测 指未来 （— ） ３ ５ 年甚至更 长 时间段 内的负荷 预测 ； 以年 为预测时段 ， 以用 电负荷 、 用 电量等的年度 统计 数据作为预测 内容 ，这些数 据基本上是 单调变化（ 通常是递增 的）无周期性 的。 、 长期预测主要受 国 将 已有的各年度的电力 负荷 看作一个时间序列 ，利用
维普资讯
《 宁夏电力）０ ７ ２ ０ 年第 ４ 期
中长期电力负荷预测方法分析 Nhomakorabea徐玉华
（ 宁夏电力科技教 育工程 院， 银川市 ７０ ０ ） ５ ０ ２
摘
要： 在一定的规划期 内， 电力 系统的负荷水平决定 了其发展的规模与速度 。本文介 绍 了负荷预测 的概
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｈ ａ ｖ ｌ ｆ ｌｃｒｃｓ ｓｅ ｄ ｃ ｄ ｓｉ ｅ ｅ ｏ ｉ ｇ ｓ ａ ｅａ ｄｓ ｅ ｄ ｉ ｔｔｄ ｐ ａ ｎ ｎ ｒ ｄ Ｔ ｉ ｓｒ ｃ ：Ｔ ｅ ｌ ｄ ｌ ｅ ｅ ｔ ｙ ｔｍ ｅ ｉｅ ｔ ｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ｃ ｌ ｎ ｐ ｅ ａｓａｅ ｌ ｉ ｇ ｐ ｉ ． ｈ ｓ ｏ ｅ ｏｅ ｉ ｓ ｎ ｎ ｅ ｏ
作者简 介： 徐玉华 （９ ３ ）女 ， １７ 一 ， 讲师 ， 从事 电力负荷预测工作 。
・
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中长期电力负荷预测方法的简述及分析【摘要】介绍负荷预测的概念及所依据的原理，简述了目前常用的中长期电力负荷预测方法及分析了存在的问题，对一些新的现代负荷预测方法作了归纳说明。
【关键词】负荷预测预测方法发展动态1.引言在一定的规划期内，电力系统的负荷水平决定了其发展的规模与速度。
因此，中长期电力负荷预测的结果在一定程度上决定了未来规划期内电力系统的发展。
当前电力市场正在逐步由卖方市场转向买方市场，过去的以产定销将变成以销定产，生产计划和基建计划的安排都对中长期电力负荷预测提出了更高的要求。
本文在介绍电力负荷预测的概念和原理的基础上，把中长期电力负荷预测方法及现在使用的情况和发展趋势作一个简单的叙述和分析。
2.负荷预测的概念和原理负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然环境和社会影响的条件下，研究或利用一套能系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的前提下，确定某特定时刻的负荷数值。
负荷预测根据规划目标年限分类，可分为长期预测(指未来10年到20年的负荷预测)、中期预测(指未来5到10年的负荷预测)和近期预测(指5年内的预测)。
负荷预测工作是根据电力负荷的发展规律，预计或判断其未来发展趋势和状况的活动。
这项活动基于以下的基本原理：(1)可知性原理作为预测的对象，负荷的发展规律、未来的发展趋势和状况是可以为人们所知道的。
人们不但可以认识它的过去和现在，而且可以通过总结它的过去和现在而推测其未来。
(2)可能性原理事物的发展变化是内因和外因共同作用下的结果。
内因的变化及外因作用力大小不同，会使事物的发展变化有多种可能性。
所以对某一具体指标的预测往往是按照其发展变化的多样性，进行多方案预测。
(3)连续性原理又称惯性原理，是指预测对象的发展是一个连续的过程。
其未来发展是这个过程的连续。
它强调了预测对象总是从过去发展到现在，再从现在发展到将来。
它认为事物发展变化过程中会将某些原有的特征保存下来，延续下去，电力系统的发展变化同样存在惯性，这种惯性是我们进行负荷预测的主要依据。
(4)相似性原理在很多情况下，作为预测对象的一个事物，其现在发展过程和发展状况可能与过去另一事物过去一定阶段的发展过程和发展状况相类似，人们可以根据后一事物的已知发展过程和状况，来预测所预测对象的未来发展过程和状况，这就是相似性原理。
目前，预测技术中使用的类推法和历史类比法就是基于这个原理的预测方法。
(5)反馈性原理反馈就是利用输出返回输入端，再调节输出结果。
预测的反馈性原理实际上是为了不断提高预测的准确性而进行的反馈调节。
当预测结果和经过一段实践得到的实际值存在差距，可利用这个差距对预测模型进行调节，提高预测的准确性。
反馈性预测的实质就将预测的理论值和实际要求相结合，在实践中检验，然后进行修改、调整，使预测质量进一步提高。
(6)系统性原理这个原理认为预测对象是一个完整的系统，它本身有内在的系统，它与外界的联系又形成了它的外界系统。
这些系统总和构成一个完整的总系统，预测对象的未来发展是系统整体的动态发展，也是整个系统的动态发展和它的各个组成部分和影响因素之间相互作用和相互影响密切相关的。
系统性原理还强调系统整体最佳，只有系统整体最佳的预测，才是高质量的预测，才能为决策者提供最佳的预测方案。
3.目前常用的中长期电力负荷预测方法及分析在目前的中长期电力负荷预测工作中，比较常用和普遍的有如下几种方法：(1)分产业产值单耗法单耗法即单位产品耗电法，是通过某一单位产品的平均单位产品用电量以及该产品的产量，得到生产这种总产品的总用电量，单耗法需要做大量细致的调查统计工作，但在实际工作中很难对所有产品较准确地求出其单耗，而且工作量太大。
(2)电力弹性系数法电力弹性系数是电量平均增长率与国内生产总值之间的比值，该方法旨在分析电力弹性系数有单位国内生产总值电耗之间的关系，根据国内生产总值增长速度结合电力弹性系数得到规划期末的总用电量，同单耗法一样，电力弹性系数法需要做大量细致的统计工作。
(3)分区负荷密度法负荷密度预测法是从地区土地面积(或建筑面积)的平均耗电量出发作预测，预测时，先预测出未来某时期的土地面积(或建筑面积)和单位面积用电密度，再乘以面积得到用电量预测值，分区负荷预测法首先根据近年来的发展情况、经济发展目标以及电力规划目标将待预测区域划分成多个功能区，然后对每个功能区用负荷密度法进行预测，最后相加得到总的用电量预测值。
(4)时间序列法时间序列分析法是根据负荷过去的统计数据，找到其随时间变化的顾虑，建立时序模型，以推断未来负荷数值的方法，其基本假定是：负荷过去的变化规律会持续到将来，即未来是过去的延续。
(5)相关分析法相关分析法是寻找负荷与影响因素之间的因果关系，建立相关分析模型，通过对观察数据的统计分析和处理进行预测的方法。
其特点是：将影响预测对象的因素分解，在考察各个因素的变化过程中，估计预测对象未来的数量状态。
(6)人均电量指标换算法人均电量指标换算法是指选取一个与本地区人文地理条件、经济发展状况以及用电结构等方面相似的国内外地区作为比较对象，通过分析比较两地区过去和现在的人均电量指标，得到本地区的人均电量预测值，再结合人口分析得到总用电量的预测值。
需要指出的是，目前正在使用的各种中长期电力负荷预测方法中，多数是基于负荷及其相关因素的历史数据进行加工拟合，建立数学模型来预测未来负荷，如时间序列法和相关分析法等。
由于我国的经济正处于高速发展期而相关政策也在探索完善过程中，变化较大，不确定因素多，规律性不强，所以造成时间序列趋势模型和相关分析模型拟和历史数据进行预测的结果并不令人满意。
其中还有一些方法对各方面数据要求比较严格，如分区负荷密度法要求被预测区域有比较明显的功能区划分，且对各功能区的经济、环境以及发展规划等有比较详尽的数据。
由于受经济发展的阶段性制约，这在广东省的大多数地区目前是难以做到的。
在实际工作当中，采用最多的是所谓“拍脑袋”的做法，譬如单耗法和弹性系数法中的单耗的预测值和弹性系数的预测值，往往是由预测工作人员根据以往经验以及对社会经济发展趋势的判断来确定的。
即使是根据数学模型计算得到的结果，也由于预测工作人员通过主观取舍判断其合理性而决定。
可见，预测者和专家在预测中起着关键性、甚至是决定性的作用。
而现有模型在建立和使用上，未能很好地与专家经验相结合。
另一方面，无论是哪一个领域的专家，都只是对本领域内的知识精通，即从影响电力负荷角度的整个系统来看，专家意见都只是局部的。
现有的预测方法往往只考虑了某一因素或某些因素的影响，而没有考虑众多因素交互作用的结果。
综上所述，对于中长期电力负荷预测方法的研究与选用，应该主要解决以下问题：①在进行数据处理分析和建立预测模型的过程中，要充分考虑外界因素(经济、政策等)的变化，以及未来相关因素的不确定性对中长期电力负荷预测结果的影响；②注意模型参数随环境和相关因素的改变而出现的趋势适应问题，并在模型使用过程中，对预测专家的经验和意见加以有效的分析利用；③对于影响中长期电力负荷变化的多方面因素的综合作用，要运用不同方法的组合来开展研究工作。
4.预测方法的发展动态随着现代科学技术的飞速发展，尤其是人工智能技术的不断完善，各种各样新的负荷预测方法也不断涌现，主要有以下方面：(1)灰色预测法灰色预测法是将灰色系统理论应用于中长期电力负荷预测，即对负荷的历史数据构成的数列通过“生成”的方法，求得随机性弱化、规律性强化的数列，此数列的数据称为生成数。
然后利用生成数建模进行预测。
灰色理论是我国邓聚龙教授于80年代提出来的。
灰色预测法存在的不足，其根本原因是在于建模时不是对应于同一点的函数值和导数值去辩识微分方程中的参数所致。
(2)模糊聚类识别预测法该方法不建立负荷与环境相互关系的数学表达式，而是将负荷与环境因素作为一个整体进行数据加工，通过对历史数据进行提炼分类，将负荷及其环境因素的历史样本分成若干典型类别，然后采用合适的模糊数及模糊集刻画出各类样本中负荷变化的模式及环境因素特征。
当给定未来环境因素状态时，得出判定未来负荷变化属于何种类型，从而预测出未来的电力负荷值。
(3)专家系统预测法专家系统是一个基于知识的程序设计方法建立起来的计算机系统，它拥有某一个特殊领域内专家的知识和经验，并能象专家那样运用这些知识，通过推理，作出智能决策。
将专家系统应用于中长期负荷预测中，有利于结合预测人员的丰富经验和判断力，即专家知识，同时能避免人工推理的烦琐和人为差错的出现，快速作出最佳预测结果。
(4)人工神经网络预测法人工神经网络具有大规模分布式并行处理、非线性、自组织、自学习、联想记忆等优良特性，可以作为负荷预测的一种先进手段。
通常使用的有BP模型、Hopfield模型和Kohonen模型等，同时人工神经网络还可以与模糊集合理论相结合，构成模糊神经网络，可以对负荷预测中出现的模糊信息加以处理。
(5)优选组合预测法为了充分利用各个负荷预测模型的有用信息，所以提出了优选组合预测方法。
组合预测理论认为，对于同一个预测问题，多个不同的预测模型的线性组合，在一定条件下能够改善模型的拟合能力和提高预测精度。
可以选取适当的权重进行加权平均或者在多种方法中进行比较，选择拟和优度最佳或标准差最小的预测模型作为最优模型进行预测。
(6)空间负荷预测法此法是80年代初由H.L.Willis提出的，它不仅能够预测未来负荷量的变化规律，而对未来的负荷地理分布情况也作出相应的预测。
5.结语电力负荷预测是电网规划中的基本工作，是电力建设的重要依据，其精度的高低直接影响到电网规划质量的优劣和投资的合理与否。
因此，应该根据实际情况，尽可能采用先进的、便于操作的和相对准确的预测方法。