在我国电力行业是一个基础行业，特别是在能源领域，要发展经济，就要先发展电力，电力行业是我国国民经济的核心，电力技术的发展关系着我国经济建设的速度、国家的安全、社会的稳定、生活质量的高低，我们现代社会的发展根本离不开电力。我国不断深化电力体制，使我国的电力工业得到快速发展，所以对电力负荷预测技术的研究也变得越来越重要。为了更经济地制订发电的计划、更合理地预测调配计划、在各种各样竞价中取得优势、更好地控制电网的经济运营、更准确地进行电力市场的需求分析、坚决地避免重大事故、更有效地化解风险、同时保障人民用电这些方面都需要更精确的负荷预测结果。综上所述，电力公司就要求越来越高的电力负荷预测的精度。本文对电力负荷预测理论做了详细的介绍，阐述了负荷预测的基本原理，并对负荷预测的几种经典技术进行了详细的介绍，分析并提出了各种预测方法的优缺点。针对某省电网公司历史负荷数据的特点，建立了BP神经网络模型，并对历史数据进行了预处理，从垂直处理和水平处理两个方面对电力负荷缺失数据做了修复和补充，避免了因为数据错误或者数据缺失而引起的对负荷预测精度的影响。通过MATLAB建模仿真实验并与其他算法所得结果对比，表明BP神经网络算法也是一种不错的算法，且它比其他算法容易理解，概念清晰，更方便电力系统中实际操作人员掌握。