电力负荷是电网的重要组成部分。电力负荷管理是电力公司通过经济、技术和行政管理等手段，促使用户改变其电力与电量消耗的模式。其中重要的组成部分是负荷控制。当前最有代表性的控制措施是拉线限电。调度员需要在短时间内进行决策，并遥控操作。由于决策依据个人经验，缺少自动化系统的支持，造成决策依据不足，拉闸不合理。 针对上述问题，本文设计了基于自适应模糊推理系统的电网限负荷自动控制系统。 论文首先分析了限负荷系统的硬件、软件体系结构，确定了以DF8002的SCADA系统为基础，通过数据库接口，实现该系统的总体方案。 针对目前决策依据不足问题，论文提出了基于自适应模糊神经网络的决策推理系统。该网络结合了人工神经网络的自学习能力和模糊推理系统的非精确推理能力，既能发挥二者的优点，又可弥补各自的不足。 通过在Matlab中的仿真，验证了所采用的自适应模糊神经网络算法可提供有效的限负荷决策。论文进一步对该系统的实现进行了研究，通过数据库管理模块、决策模块、拉限自动控制模块、人机交互模块的实现，完成了整个系统功能。 通过在邳州地区运行的实际效果表明，电网限负荷自动控制系统满足了本地区拉限负荷的操作要求，减少了调度人员的工作负担，合理地限制了超计划用户，保证了地区电网的安全、经济运行。