电力需求中长期预测作为电力系统中的一项重要工作，其预测精确度不仅影响电网规划与运行的安全和经济，对人们的生产、生活也有一定影响。而各地区负荷特性不同，影响因素对电力需求的影响程度存在差异，不同的预测方法各具优缺点。因此，针对某地区具体实际情况，而进行的中长期电力需求预测研究，具有很重要的意义。首先，中长期电力需求预测因时间跨度较大，受到多种因素影响，但在实际预测中并不能将所有影响因素量化处理，全面考虑所有因素的影响存在着难度，基于此，本文根据影响因素与电力需求存在的直接或间接关系及影响程度对电力需求的主要影响因素进行分层处理，并从各层影响因素中筛选出与某省电力需求相关程度较高的几个因素指标。这种从整体方面考虑影响因素，理清因素间的关系，并选出关键指标的处理方法有利于筛选出更符合当地实际情况的影响因素。其次，基于关键影响指标筛选的基础上，考虑到中长期电力需求预测具有小样本，信息相对贫乏的特点，且存在异常数据的客观情况，基于多指标的最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines, LSSVM）是符合实际情况的一种较好方法。同时，考虑到单一预测方法并不能完全体现电力需求的变化特性，提出了改进的基于多指标LSSVM预测模型，即基于多指标的LSSVM方法及灰色等维新息预测法构成的组合预测法，并对某省未来五年的电力需求进行预测。最后，风电作为供应侧中最主要新能源之一，是含风电地区的特有因素，它的接入给负荷预测带来了影响，因而含风电地区考虑风力发电对负荷预测的影响不容忽视。本文通过分析风力对全社会总负荷的影响及风电与负荷之间呈现的反调峰特性，考虑分类连续时间段并基于多指标的LSSVM模型建模，对某省的等效负荷进行预测，为含风电的某地区发电计划制定和调整及电网规划有着重要意义。本文以某省级电网为实例，验证了基于多指标模型改进的中长期预测方法能提高预测精度，并对该省未来五年的电力需求进行预测，此外考虑到风力发电对负荷的影响并对该含风电地区的负荷进行了中长期预测，本文在充分分析某省级电网的影响因素上进行的中长期预测有助于提高该地区电网规划的准确度。