中长期电力负荷预测是电网建设与规划的的重要依据,是促进电网安全、稳定运行和电网经济投资的必要前提。负荷预测中的单个模型有自身的应用特点和有效的适用范围,应用于负荷预测时局限性较强。而组合模型能最大限度的发挥各单个模型的组合优势,即适应性广、系统而全面的特点,从而提高负荷预测的精度。针对传统组合预测实践中,研究人员对于不同的负荷序列大多根据自己的主观实践经验进行单个模型的筛选,较少利用科学的理论进行指导作为辅助与补充。本文通过深入分析每个单个模型的特点,以每个单一预测模型的原始误差为基准,利用几率矩阵法(odds-matrix)对所备选的单个模型进行权重量化。从而筛选出权重值高的模型,参与组合预测。针对电力负荷预测中较少区别对待不同历史时段对组合权重值的影响,本文对所述的最优拟合、次优拟合和最优预测组合模型,在建模时均考虑“近大远小”原则,从而最大限度地保证组合权重值的准确。通过实例的分析,包括对比不同的组合模型,组合模型与单个模型,论证了本文所提出的利用几率矩阵法进行筛选后进行组合预测的模型,在中长期负荷预测应用实践中具有良好的预测效果。