目前我国电力行业市场化脚步越来越快、电力企业改革进一步深化,这种背景下电力负荷预测就具有比以往更加深刻的现实意义。当电力部门做投资规划、安排机组启停计划时,电力负荷预测结果就提供了决策的依据;当发电企业投标竞价时电力负荷预测结果则提供了真实依据、减少了时间和资金上的浪费;同时电力负荷预测准确性提高后为电网企业减少了不必要的备用设备与机组,大大降低了企业的运营成本。　　通过对中长期负荷的细致研究,学者们提出了众多预测方法,然而每种方法都有各自的优缺点,也有各自的适用范围。当今社会经济发展迅速、产业结构的调整以及电力行业改革的深化使得影响负荷预测的因素也变得复杂。当这些影响因素相互作用时,单一的模型便很难满足各种情况下的预测精度,这时就需要用组合预测法,把单一模型组合起来,充分利用各个模型的优点,提高整体预测的精确程度。　　本文首先简要介绍了电力系统负荷预测的意义,国内发展现状及展望,然后系统阐述了预测理论和各种预测方法。在探讨了电力系统负荷的组成、特点,并分析比较了常用的预测方法优缺点的基础之上,采用了粒子群优化法计算灰色预测法与回归分析法组合模型的权重。充分利用了灰色预测的要求负荷数据少、不考虑分布规律和变化趋势、运算方便、易于检验以及回归法模型参数估计技术比较成熟,预测过程简单等优点。在提出预测模型的基础之上,使用 matlab软件编程对陕西省某地区进行了中长期电力负荷预测,验证了这种组合预测模型的可行性。