电力负荷预测不仅对电力系统的管理调度有着十分重要的意义,同时还影响着发电厂、供电公司和输电公司的利益。电力对于我国的经济发展、人民生活以及社会的稳定等方面有着非常重要的作用,随着电力工业的不断发展,电力系统也逐渐地智能化,同时在节能减排的大环境下,准确的负荷预测就显得尤为重要,负荷预测也成为越来越重要的一项工作。由于负荷预测会受到很多诸如天气、经济政策等不确定因素的影响,一直以来,都没有哪一种方法能保证在任何情况下都能获得满意的预测结果,所以具体预测时,要结合实际情况选用合适的模型。本文首先简要介绍了电力系统负荷预测的意义、国内外研究现状,并对负荷预测的方法进行了综述,介绍了现有的几种负荷预测方法,并分析了它们的优缺点,然后分别对灰色系统理论和时间序列方法以及组合预测方法进行了深入的研究。论文主要总结了邓聚龙教授提出的灰色系统理论方法的基本思想和建模过程以及Box-Jenkins的时间序列方法的基本理论和建模步骤,在此基础上,论文提出对灰色和时间序列两种方法作最优组合,建立最优组合预测模型来进行负荷预测。根据电网的历史负荷数据,针对具体的预测实例,进行预测仿真,来验证算法的正确性和有效性。通过对仿真结果的分析,得出组合预测方法与单项预测方法相比具有更高的精度。最后设计开发了负荷预测软件,让用户在进行简单的操作之后,实现负荷预测的整个过程,并得到负荷预测结果等有用的信息。