电力负荷特性分析需要考虑多因素影响的叠加效果,中长期电力负荷预测模型中也需要尽力体现这些影响因素与电力负荷间的相关关系。本文在分析主要负荷特性指标的基础上,运用多元统计分析理论揭示了电力负荷需求与经济社会指标和气温气候的内在联系;运用主成分分析方法,采用综合包含原有指标信息的几个主成分代替原有经济指标列,有效凸现了主导影响因素。电力需求与经济发展密切相关。本文将经济学的周期波动理论用于电力需求的分析,以上海市为研究对象对1975年到2006年上海市电力需求进行周期分解,对各波动周期的特征进行量化分析;结合经济指标与电力需求间的关联分析,对上海市电力需求变化规律进行捕捉,得出各周期内电力需求受经济政策的影响情况,为预测电力需求增长趋势提供理论依据。传统电力负荷预测方法常以电力负荷自身的历史序列特征外推预测未来负荷,或者用确定性相关关系来模拟少数几种电力负荷关联因素的影响,导致对负荷变化规律的把握存在缺陷。信息领域中的互信息理论用于分析两个随机变量间的相互依赖程度,其中包含了线性和非线性关联关系,用以描述电力负荷及其影响因素的关联程度,为进一步的预测工作提供依据。本文应用互信息理论,建立了电力负荷预测的互信息网络模型,根据各影响因素与电力负荷间的互信息对其量化、比较和逐层筛选,在得到各经济社会指标与负荷之间的关联程度的基础上,对未来负荷进行预测。将本文模型应用于实际电力系统预测,得到了令人满意的预测结果。