对于各国电力系统,中长期负荷预测具有非常重要意义,它是电力规划、生产和运行等工作的重要基础,主要是以年为时间单位进行年最大负荷、年全社会用电量的预测。然而准确预测电力负荷具有很大的挑战性,因其历史数据较少,负荷受国家或地区经济、社会环境等不确定因素影响较大。然而准确的负荷预测又有利于提高提高电力系统的经济效益和社会效益,能有效保证电网运行的安全稳定性,有效地降低发电成本,充分满足用电需求,增强供电可靠性。首先对研究电力系统中长期负荷预测的研究背景和意义进行了阐述,对国内外中长期负荷预测历年的研究现状进行综述,回顾了中长期负荷预测的基本原理,分析了各种方法的优缺点以及负荷预测的误差分析等情况。其次分析了中长期负荷预测的特点,采用支持向量回归机算法对中长期负荷进行预测。回顾了支持向量机算法的基本原理,建立基于支持向量机回归的负荷预测模型,利用MATLAB进行程序设计。并通过实际算例分析并与其他方法的预测结果进行比较,表明该预测模型符合中长期负荷预测的特点,验证了该方法的可行性。紧接着进一步提出了利用混沌理论,对支持向量回归机中长期负荷预测模型的初始数据进行相空间重构处理。改进负荷预测模型,对支持向量机的输入基于时间序列的相空间重构会取得更好的效果。然后,通过算例分析,与标准支持向量回归机方法的预测结果进行比较分析,验证基于相空间重构和支持向量机的预测方法的可行性。最后在提出了在利用相空间重构理论的基础上基于两步核方法支持向量回归机的电力负荷预测法。利用解路径算法,通过实际算例分析,验证了基于相空间重构和两步核方法支持向量回归机的负荷预测模型,具有很好的预测精度,取得了满意效果,表明该方法具有其可行性和有效性。