“十五”期间，广东经济得到了快速发展，工业和各类用电有了较大幅度增长，而电力供需平衡方面还处于低水平。尤其是近年来，广东省电力发展很快，但电力需求增长更快，供求矛盾突出，电力缺口频频出现。因此，为了实现电力工业的可持续发展，保证电力发展适应国民经济和社会发展的要求，应当正确合理的对电力需求进行预测，不仅可以指导资源配置与规划，还可以为将来的经济政策提供有价值的参考。本文首先从电力需求影响因素分析出发，讨论了广东省电力需求与GDP、产业结构、科技进步、气温降水等影响因素之间的关系。在利用单位根检验对所有数据平稳性检验的基础上，运用协整理论建立了广东省月度用电量与月平均气温、月降水量以及广东省年度用电量与GDP及单位GDP能耗之间的协整关系模型。根据经济景气先行指数的预测原理，本文在分析电力需求影响因素的基础上，运用美国商务部合成经济景气的CI合成指数法，将分类的影响用电量的指标合成电力需求先行指数以及一致指数，并根据先行指数对用电量需求的波动进行趋势预测。在用电量的数值预测方面，本文一共采用了三大类方法：一类为数学统计方法，一类为人工智能方法，最后一类是数学统计法与人工智能法的组合模型。首先采用三种传统时间序列模型对广东省月度用电量进行预测，再用BP神经网络模型对月度用电量进行预测，最后将BP神经网络模型与传统时间序列模型进行组合预测，且通过对预测精度的比较发现，组合预测模型相比于其他单项模型的拟合2010年和预测2011年上半年电力需求都具有更高的精度。从而，本文提供了两个从不同角度对电力需求进行预测的方法，一方面是用电量增长率的波动趋势预测，一方面是用电量的数值预测。这两个方法对用电量历史变动和未来变动的描述和预测都取得了较高的准确率和精度，对电力预测工作具有较好的指导意义。