中长期电力负荷预测是电网规划的基础工作,是电力系统规划决策、经济运行的前提和基础,准确的电力负荷预测为电力工程建设提供有力的数据支持,对电力系统安全经济运行和国民经济发展具有重要意义。中长期电力负荷预测的方法多种多样,由于影响负荷预测的因素具有多样性,因此,出现了很多种适应不同情况的预测方法,且每种预测模型都有自己的适用范围。考虑多种影响因素的建模方法,预测结果内涵更丰富,比单一因素的预测模型更系统、更全面,因此能够有效地减少预测模型过程中一些环境随机因素的影响,从而提高预测精度。通过研究灰色预测模型的多种优化方法,结合中长期电力负荷预测的特点,并以山东省1996～2009年的电力消费量为资料,结合这个实例的特点,综合得出一种优化灰色预测模型,经过与传统的灰色预测模型的对比,精度有所提高。鉴于上述方法没有考虑多种影响因素,对这个实例文中又应用主成分分析方法建立数学模型,通过对这个例子的研究发现,各个影响因素间相关性太强,不适合应用常规的主成分分析法建模,于是提出一种新的筛选变量的方法,图像趋势选择法。由此找出相关变量,去掉无关变量,然后再应用图像趋势选择方法,进一步筛选出与因变量有线性关系的自变量,去除关系复杂的因素,最终建立线性模型。经过预测值与实际值的对比,证明由此建立的模型精度是能够满足负荷预测的要求。再把预测值与实际值以及优化灰色模型的预测值进行对比,结果也是合理的,这也说明图像趋势选择法筛选变量的方法是有一定道理的。最后,文中应用优化灰色模型预测各个影响因素2010～2015的数据,将它们代入主成分分析法的模型,预测出2010～2015年的负荷值,仅供参考。通过对以上两种预测方法的研究,总结出两种预测方法的优缺点,并结合个人在研究过程中的体会,给出了中长期电力负荷预测的方法在应用过程中的一些建议。