电力能源作为我国重要的能源之一,因其具有使用方便、清洁卫生等特点,在现代居民生活当中占据着举足轻重的作用。随着经济的不断发展,北京市居民生活用电量占全社会用电量的比重逐年增加,且有继续增加的趋势,因此,分析北京市居民生活用电的历史特征并对其未来发展趋势进行预测,既可以在宏观层面上为电力部门实施合理的电力规划、制定合理的节能减排政策提供参考,也可以在微观层面上为电力部门在实行阶梯电价过程中合理划分电量区间、设计合理阶梯电价提供有效依据。本文将灰色关联分析、灰色预测和粒子群优化的支持向量机结合,构建组合预测模型对北京市中长期居民生活用电量进行预测研究。首先,从收入、价格、替代能源、人口、居住环境、气候、用电器数量7个方面分析了北京市居民生活用电的影响因素及其相关特性,在此基础上通过计算1990-2012年间不同阶段的收入弹性、价格弹性以及替代能源价格弹性分析北京市居民生活用电的历史特征。其次,运用灰色关联分析法分别筛选出北京市城市和农村居民生活用电的关键影响因素,并利用灰色预测的“一阶累加”方法将城市和农村的关键影响因素及居民生活用电量的原始数据序列生成较为规律的数据序列,为模型训练做准备。这处理的目的是削弱原始数据序列中随机搅动因素的影响,增强数据的规律性,得到便于支持向量机学习的具有单调增长规律的新序列。然后,采用粒子群算法对支持向量机进行参数优化,基于关键因素筛选和数据处理结果,结合优化后的预测模型对北京市2013-2022年居民生活用电量进行预测,并与人工神经网络模型、常规支持向量机模型以及多元线性回归模型进行对比,验证组合预测模型的可行性和科学性。最后,从居民生活阶梯电价标准制定、阶梯电价和分时电价结合以及居民生活领域电能替代三个方面提出相应的政策建议。