负荷预测是电力部门的重要工作之一，根据预测周期的不同它通常可以分为超短期负荷预测、短期负荷预测和中长期负荷预测。中长期负荷预测一般是以年为单位的预测，它是电力规划、生产和运行等工作的重要基础。准确的负荷预测有利于提高电网运行的安全稳定性，有效地降低发电成本，保证用电需求，增强供电可靠性，从而提高电力系统的经济效益和社会效益。首先，本文讨论了电力系统中长期负荷预测研究的目的和意义、国内外发展动态以及应用于负荷预测的各种方法的比较。介绍了负荷预测的概论、基本原理、分类、预测的基本程序以及负荷预测的误差分析等情况。其次，文章对某地区负荷特性进行了简要的分析，为把握负荷特性变化的规律和发展趋势以及后面的负荷预测过程提供了有效的依据。另外，文章详细介绍了回归预测、灰色预测以及优选组合预测方法的建模原理与过程。这其中主要介绍了回归预测模型中的一元二次回归模型、指数回归模型以及多元回归模型等，并利用一元二次回归与指数回归进行建模运算；针对灰色建模的局限性并结合对灰色理论预测方法建模机理的研究，提出了改进的方法——灰色残差改进模型，通过对GM(1，1)模型进行残差处理，提高了灰色预测方法的预测精度，利用等维新息GM(1，1)模型以及残差改进进行预测，保证了预测能够较为充分地利用新信息，文章还对GM(1，2)模型的建模过程进行了探讨；详细介绍了优选组合预测模型中固定权的选择方法——即利用各个模型预测结果的平均精度进行权重的选择。然后，文章利用一元二次回归模型、指数回归模型、灰色GM(1，1)预测模型、灰色等维新息模型以及改进的灰色残差预测模型，结合某地区2000-2005年的历史负荷数据，分别用以上模型进行中长期电力负荷预测，并利用各个模型预测结果的平均精度进行权重的选择——即优选组合预测模型中固定权权重的选择方法，进而进行模型加权预测，并与单一模型预测结果进行比较。结果表明，优选组合预测模型比单一模型建模精度有所提高，适用于进行中长期负荷预测。文章还对建模计算过程进行了部分编程计算，大大提高了预测速度，并对该地区2006-2010年负荷的总量与年最大负荷利用上述方法进行了预测，为地区未来负荷管理提供依据。最后，对论文所做的工作进行了总结，针对文中的负荷预测模型提出了许多技术改进措施，并提出了对负荷预测软件进行扩充的思路，以便于进行负荷模型的计算，可以使用户清楚地看到模型的预测结果，给使用者一种直观清晰的效果。