随着智能电网的逐步发展，大量智能终端设备的投用，负荷预测的环境、手段、目标都将发生巨大的变化。传统负荷预测系统存在异构性突出，预测模型很难把握负荷呈现的多样性、复杂性、间歇性，预测过程往往需要权衡数学模型的合理性与计算的实时性，服务器利用率低等缺点。而智能电网对负荷预测的要求越来越高，它将进入一个崭新的阶段，包括负荷预测海量数据管理，波动性负荷的涌现，负荷预测密度和精度的要求越来越高等，这都将对提高负荷预测水平产生巨大的影响。随着云计算的出现，电力云应运而生。云计算能够实现海量数据处理，实现资源的合理配置，已经广泛地运用于医药、教育、电子商务等领域，而在电力系领域也已经成功运用。云计算将为智能电网负荷预测提供服务。本文主要通过分析负荷预测在国内外的发展现状，负荷预测在智能电网环境下面临的主要问题，对云计算在电力系统中的运用展开研究，形成基于云计算的智能电网负荷预测平台设计与开发的基本方法，其主要内容如下：1、分析了智能电网与负荷预测的关系。通过分析传统负荷预测的不足和智能电网的新需求，提出智能电网环境下负荷预测的主要特点、主要框架以及主要预测技术。2、介绍了云计算的基本概念，电力云的产生和部署模式。提出了采用CloudStack+KVM的虚拟化构架搭建负荷预测私有云，阐述了电力负荷预测云机制，并且对云环境下资源调度进行研究，一系列资源调度优化算法能够用于负荷预测私有云环境下。3、针对传统负荷预测系统的缺陷与不足，采用Hadoop架构搭建云计算平台，分析研究了主要关键技术(如虚拟化技术、并行编程模型技术、海量数据分布存储技术、海量数据管理技术、SOA构架等)，对整个智能电网负荷预测云平台进行布局，形成主要框架。4、提出了以基础化的负荷分析服务、基于负荷分析的负荷预测服务、面向电力需求侧管理的负荷管理服务、多级协调优化服务为主的智能电网负荷服务。采用基本协调模型开展多级协调优化服务，通过算例证明其实用性。本文通过对基于云计算的智能电网负荷预测平台架构研究，提高了负荷预测水平，为智能电网负荷预测明确了研究方向，深化了云计算在电力系统中的运用，也为智能电网调度工作打下了坚实的基础，为电网稳定性分析提供了有力保障。