概述
根据分析对象不同，城市电力饱和负荷分析可分为饱和负荷规模分析、饱和负荷时间分析和饱和负荷空间分析3类。其中，规模分析对象为城市电力负荷达到饱和时的用电量((kW·h)和最大用电负荷(kW);时间分析对象为负荷达到饱和阶段的具体年度或置信区间;空间分析对象为饱和阶段电力负荷在城市内的空间位置分布情况，以便更好地布局电源点及线路走廊。
根据分析机理不同，可分为经济参数模型法和负荷趋势模型法两大类。其中，经济参数模型法是根据电力负荷和经济发展的关系，通过经济发展、产业结构、市政建设、人口、居民生活水平等方而的参数分析，对饱和负荷进行预测，传统方法有单耗法、电力消费弹性系数法等 。经济参数模型法又可分为宏观分析方法和微观分析方法2类：宏观方法侧重于总量分析，用于用电量、用电负荷和饱和时间的分析预测;微观方法侧重于负荷的空间分布。在进行饱和负荷分析时，应运用宏观分析方法进行总量控制，运用微观分析方法进行修正调整，形成饱和负荷分析的闭环工作流程。负荷趋势模型法是依据负荷历史数据，探求负荷发展变化规律，提炼计量模型，按照变化规律分析电力负荷的发展和饱和情况 。
经济参数模型法
（1）宏观分析类
a.人均用电量法
在对饱和阶段人口容量进行分析和预测的基础上，参照经济发达国家和地区的经济发展和电量增长规律，研究得出本地区电力需求增长表现饱和态势时的人均用电量和负荷特性指标，并据此推算饱和负荷的大小。
b..负荷密度法
通过参照经济发达国家和地区主要功能区的负荷密度情况.分析得出本地区电力需求增长表现饱和态势时的饱和负荷密度，在此基础上结合城市土地规划推算出饱和负荷的大小。
c.系统动力与计量经济组合模型
饱和负荷受政治、经济、人口、环境等多方而影响，单一的预测方法很难提高预测的精度。系统动力学以定性分析为先导、定量分析为支持，从系统内部的机制、微观结构入手来分析研究系统内部结构与其动态行为的关系;而计量经济学是定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的有效手段。系统动力与计量经济组合模型是首先基于计量经济学找出电力需求的主要影响因素，在此基础上建立电力需求与其影响因子的计量方程，然后建立考虑各方而影响的系统动力学电力需求预测模型，最后将人口、经济、电力需求的子系统方程代入系统动力学模型，综合电力经济关系计量经济模型与电力负荷系统动力模型进行饱和分析。
（2）微观分析类
a.空间负荷法(用地仿真法)
根据城市总体规划中的用地性质把每个规划区分为若干个地块，每种用地的负荷密度根据“城中心取高值，城郊结合区取中值，郊区取低值”的原则。参照经济发达国家和地区主要功能区的负荷密度情况，对所处不同区域的同种用地性质地块取不同的负荷密度值，可以得出规划区各个地块的远期负荷预测值，将同一规划区内各个地块负荷预测值相加，即可得出规划区内饱和年负荷预测值。
b.辐射效应法
各地块负荷密度之间存在辐射作用，一些负荷密度很高的地块会对周边区域的负荷密度有比较明显的拉抬作用;同样，负荷密度比较低的地块，也会延缓周边区域负荷的增长。辐射作用的本质含义是，负荷密度下降或上升的梯度(或方向导数)的模不会过大。负荷密度是标量，负荷密度的辐射作用类似于其他标量场，因此，可将负荷密度的空间分布视为二维标量场。
通过上述方法，可以同时考虑主中心点与其他中心点之间的辐射效应，也可以考虑各个中心点相互之间的辐射效应。
c.蚁群元胞自动机模型
该方法的核心是对各类土地元胞转换规则的深入挖掘。影响城市土地性质转变的因素相当于蚁群理论中的信息索，信息素作用于土地元胞的转移，从而计算得到城市用地性质转变的概率;再通过研究各类土地性质下的负荷密度变化规律，预测城市未来电力负荷;并通过“S”形曲线来判断达到饱和状态的时机。
负荷趋势模型法
a.逻辑斯蒂曲线拟合
逻辑斯蒂曲线是生长曲线模型的一种。生长曲线的特点是开始增长较为缓慢，以后在某一段时间内增长速度较快，当达到某一极限之后，生长速度又趋缓慢，这一特点与电力负荷的增长规律有共同之处，将逻辑斯蒂曲线应用于饱和负荷预测是一种合适的方法。逻辑斯蒂曲线方程变形后可得到。拟合逻辑斯蒂曲线可采用四点法，即根据实测数据的4个特殊数据点来估计饱和值。
为确保所得到饱和值的准确度，要求所选取的4个数据点具有一定的特殊性。根据取样法的要求，统计历史年的数据条数，确保其为4的倍数，然后从当年开始倒推。选取相同间隔的4个数据作为计算饱和值的点，且给定的历史年负荷数据越多(即所拟合的“S”形曲线上的已知点给得越多)，利用该方法求得的饱和值越准确。
b.灰色Verhulst模型
传统的灰色GM(1,1)模型比较适用于具有较强指数规律的负荷序列，描述单调的变化过程。而当负荷按照“S”形曲线进行增长或增长处于饱和阶段时，若采用该灰色模型则预测误差较大，预测精度不满足实际要求，为此将灰色Verhulst模型引入到负荷预测中来，很好地解决了该问题，同时保留了灰色预测方法的优势和特点。
c.非线性回归校正模型
非线性回归模型是中长期负荷预测的一种有效的方法，对常规变化趋势的负荷有很好的拟合性，具有直观性强、计算简单、可检验等优点，但其对增长处于饱和阶段的负荷预测误差较大。通过对非线性回归模型进行校正可以很好地解决这个问题。}
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