针对分布式电源、分布式储能、电动汽车及可控负荷大量接入配电网,传统配电网正向主动配电网转变以解决随之带来的一系列问题。主动配电网技术理念的提出是为了能够将未来配电网的安全可靠与经济效益高度融合,给配电网引入了很多的技术方式。其中主动需求管理与灵活市场运营机制使得用户能够主动参与配网调度,用电负荷特性发生变化。因此,研究在灵活市场运营与需求侧响应下的主动配电网负荷预测理论和方法是一种必然的趋势。本文对于主动配电网的“主动”特性进行了分析研究,基于用户侧主动响应特性,在政策引导或者电价激励的情况下,通过大量用户侧响应资源的集成,将会明显的改变系统运行状态,电网负荷特性随之发生改变。研究用户侧主动需求管理机制和市场运营机制,为主动配电网负荷预测提供了理论依据。针对主动需求对主动配电网负荷预测的影响,考虑用户响应特性分析影响主动响应负荷的因素,作为负荷预测的外生输入量,然后利用粒子群优化的支持向量机技术在黑盒框架下建立含主动负荷输入的完备负荷预测模型,提出了适用于考虑主动需求的主动配电网负荷预测新方法;基于用户响应行为的现实考虑,建立时变响应负荷模型产生含主动负荷效应的负荷数据集来测试所提出的负荷预测方法。实验结果表明,所提负荷预测模型与不含主动负荷输入的负荷预测模型相比,预测精度更高。基于市场运营机制与需求侧响应建立用户主动响应模型,在传统负荷的基础上引入响应负荷的计算分析,提出适用于主动配电网的组合预测方法。分析用户响应特性及规律,考虑影响用户响应度的因素并分配各影响因素权重,建立基于响应度评估模型的响应负荷预测方法;将传统负荷分解成季节性基荷和残差,基荷采用相似日负荷预测技术进行预测,残差利用集成神经网络模型进行预测,建立改进神经网络组合预测模型。利用时变响应模型模拟主动配电网负荷数据集来进行仿真验证,与其他负荷预测技术相比,实验结果证明所提负荷预测方法的有效性。