电力负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之一，是实现电力系统管理现代化的重要内容之一。其中，中长期负荷预测是制定电力发展规划的基础，也是规划的重要组成部分。提高中长期负荷预测水平，有利于计划用电管理，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。 负荷预测的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测的数学模型；而负荷预测技术研究的目的归根结底是为了应用。因此，本文着重研究了电力系统中长期负荷预测的理论、方法以及其在开平市和珠海市中低压配电网“十一五”规划中的应用，并在此基础上完成了电力系统中长期负荷预测软件的添加模块的工作。 本文前两章简要介绍了电力系统负荷预测的意义、发展情况和研究现状以及中长期负荷预测的基本理论，包括基本概念、基本原理以及基本程序，以及经典的弹性系数法、单耗法、时间序列法和回归分析法到后来发展起来的灰色预测法、模糊控制方法、小波分析法等负荷预测的基本方法。 本文提出了一种基于主成分分析和径向基神经网络的组合预测法。主成分分析法是将研究对象的多个相关变量转化为少数几个不相关的变量的一种多元统计方法，但基于主成分分析的多元参数回归法在负荷预测中存在着只能针对解决线性问题的缺点，而基于径向基函数(RBF)神经网络的方法具有良好的非线性推广能力、逼近能力和学习速度快的特点，将两者结合应用到了中长期负荷预测中，本文提出了一种基于主成分分析和RBF网络的组合预测法，算例结果表明该方法是一种可行而且有效的负荷预测方法。 本文还提出了基于核主成分回归的预测方法。随着统计技术的不断发展，其在负荷预测中的应用也越来越广泛，基于核的分析的方法可以应用在模式分析、信号处理、句法模式识别和其他模式识别(从样条到神经网络)领域，本文针对核主成分分析具有良好的非线性模式识别的特点，将其应用到了中长期负荷预测中。仿真结果表明，上述提到的方法均具有良好的效果。 本文完成的最后一个内容是中长期负荷预测软件的添加模块的工作。基于VB和Matlab的设计开发实现了应用系统的无缝集成，不但有效地缩短了软件的开发周期；而且开发出来的软件界面友好、功能齐全、易于操作，并具有良好的人机对话界面和可扩展的特点。使用该软件可提高工作效率，增强预测工作的合理性、科学性与规范性，并减少工作量，提高工作质量。