随着我国电网规模不断的发展,电力改革不断地深入,我国电网规划迎来了巨大的挑战。如何在大规模电网规划中保证投资的精准性,成为现在电力企业共同面对的重点难点,这便需要电力企业做好负荷预测这一电网规划的基础工作。而负荷预测又因为用电量、经济条件、气候环境等多种因素的影响,预测的过程有诸多不确定性。因此为了精准指导电网规划,本文在对电网进行详细负荷特性分析的基础上,考虑影响负荷的主要因素,采用多种数学方法进行了负荷预测优化。本文首先本对课题背景及研究意义进行了阐述,对电网规划、负荷预测以及负荷特性的发展现状进行了分析,说明现状电网的需求。其次,对区域电网现状进行了全面的调研,通过一些特定的负荷特性曲线及指标参数来描述电力系统负荷随时间变化的特性。根据地区电力负荷实测数据,采用曲线法和指标法,分析了年、典型日的负荷特性。采用最大负荷比较法确定最大降温负荷,分析降温负荷受气温影响的规律。结合影响电力负荷的多种因素,通过灰色关联性算法进行了关联性分析。然后,结合负荷特性影响因素关联性分析结果,将影响负荷的温度、三产、供电量等因素纳入到灰色模型算法、神经网络算法以及空间负荷算法的考虑范围内。考虑多种影响因素来提高负荷预测准确度,以便更加精准的指导电网规划建设投资。最后,将负荷预测结果应用于电网规划中,与常规负荷预测结果所指导的电网规划投资对比,验证了考虑影响因素的负荷预测结果更加精准,可以提高电网规划建设投资的经济性。本文理论结合实际,贴合市级区域特点提出一种负荷预测方法,且预测结果达到一定的精度,得到了令人满意的结果。