中长期负荷预测对于地区电网的发展规划具有重要的指导意义,能否实现精准的中长期负荷预测将直接影响到地区电网的经济性、安全性和合理性。电力市场改革和各种新能源发电技术在近些年取得了较大的发展,但也因此给未来的负荷预测带了全新的挑战。本文主要从用户用电行为和分行业用电特性两方面入手,充分考虑外在因素的影响和分行业用电特性,从而更加精细、准确把握负荷在未来的走向。用户的用电行为分析在电力系统分析中扮演着重要角色,本文首先对用户行为影响机理展开研究,重点分析了外在影响因素对负荷的影响。然后对灰色预测GM(1,1)模型进行改进,结合灰色关联分析法确定负荷和各外在影响因素的关联度,通过多变量灰色预测MGM(1,n)模型将外在影响因素纳入到模型构建中,从而实现对传统模型的优化与改进,最后对MGM(1,n)模型中引入的影响因素数目展开进一步研究。基于分行业用电特性的负荷预测以各分行业的负荷数据为研究对象。传统的中长期负荷预测更多的侧重于研究地区整体负荷数据,忽视了每个行业自身用电的独特性和差异性。本文首先简单介绍了用电行业分类的概念及修订历史,然后基于《国民经济行业用电分类表》制定了用于本文负荷预测的用电行业分类表,通过拟合年用电量曲线的方法从分行业维度进行预测,最后将分行业负荷预测值累加,从而得到整个地区负荷的预测值。最后对传统灰色预测、多变量灰色预测和分行业年用电量曲线预测三种方法作比较,以验证基于分行业的模型是否更加准确,并选择预测结果较优的两个单项模型,以误差绝对值和最小为目标函数构建最优组合预测模型。