整个综合负荷曲线可分为尖峰负荷、低谷负荷和基荷。它们处于曲线的不同部位。

尖峰负荷　系统综合负荷曲线中在几个高峰附近变化幅度较大的那一部分负荷，简称峰荷。峰荷反映电力系统负荷最重的一段时刻，这时系统中的所有发电机都必须开动起来。但峰荷的持续时间是比较短的，一般在1天24小时中只占 2～3小时或5～6小时。一个电力系统中的峰荷愈大，意味着必须装设更多容量的发电机。其中有一部分发电机的利用效率不高，一天只需要开动几个小时，而开、停机的次数却比较频繁。这样在经济上是很不合理的，因为多装机加重了电力系统基本建设投资，开停机频繁增加了运行费用。因此电力系统应尽量调整负荷，使峰荷愈小愈好。在进行电力系统设计规划时应考虑选用造价低而运行费用稍高的发电机组来带峰荷，这种机组称为调峰机组(如燃气轮机发电机组)。电力系统调度中则常分配经济性能较差（即发电成本高）的火电机组来带峰荷，或者分配在枯水期的水电机组来带峰荷。这样充分利用水电机组的容量又不消耗太多的水量，使电力系统的发电成本最低。

低谷负荷　系统综合负荷曲线上处于最小负荷附近的那一部分负荷。电力系统处于低谷负荷运行时是电力系统负荷最轻的那一段时刻，有相当一部分发电机必须停下来处于备用状态。大量机组处于备用状态对电力系统来说也是很不经济的。因此电力系统调度的任务是调整负荷，尽量压低峰荷，使那部分负荷转移到低谷处来填平低谷，使整个负荷曲线更为平坦。

腰荷　系统综合负荷曲线中处于中间一段的负荷。这时电力系统负荷变动幅度不大。电力系统调度常分配系统中经济性能（指发电成本）不是最好的火电机组来带腰荷，或者因受水量控制不能全天24小时满发的水电机组来带腰荷，担负一部分系统负荷的变动。

基荷　处于系统综合负荷曲线中最下部的那一部分负荷。带基荷运行的发电机组全天24小时满发，平稳运行，不承担负荷调整的任务。电力系统调度常分配经济性能最好(即发电成本最低)的火电机组带基荷运行。另外，核电机组只有在带平稳负荷的条件下运行最经济、最安全，因此也带基荷运行，不承担负荷调整的任务。2100433B

电力系统的运行调度、规划设计不仅需要掌握各个负荷点的负荷变动情况，更需要掌握整个系统的负荷变化情况,以便安排在什么时候开多少台发电机(对运行调度来说),在什么时候需要增设新的发电机（对规划设计来说）。系统综合负荷曲线是由各个地区的各类负荷叠加而得到的。尽管各类负荷曲线中有的有较大的变化幅度,但系统的综合负荷曲线呈比较平坦的形状,因为各个负荷的最大值不会都在同一时刻出现。因此系统综合负荷曲线中的最大负荷一定小于各个负荷曲线中的最大负荷的总和。各个电力系统中因各类负荷构成的比例不同，有的系统综合负荷曲线中会出现两个高峰，有的会出现3个高峰（见日负荷曲线）。

负荷曲线修正法简介

反映一段时间内负荷随时间而变化的规律用负荷曲线来描述；按负荷种类分，分有功功率负荷曲线和无功功率负荷曲线；按时间长短分，分为日负荷曲线和年负荷曲线；按计量地点分，分为个别用户、电力线路、变电所、发电厂乃至整个系统的负荷曲线；将上述三种特征相组合，就确定了某一种特定的负荷曲线；电力系统有功功率日负荷曲线是制订各发电厂负荷计划的依据，这对掌握电力系统运行很有用。

负荷曲线修正法预测方法

对下一日24小时电力负荷的预报。它是电力系统调度赖以安排日调度计划，决定开停机计划、经济分配负荷及安排旋转备用容量的基础。日负荷曲线预测的精确性直接影响电力系统运行的经济效益。日负荷曲线的变化是有规律的，例如同年同月中各日曲线形状接近，不同年份相同月份的典型日负荷曲线形状相似日负荷率V}口最小负荷率U等特征参数可以反映曲线的特点与形状，并且均与社会用电结构、各部门分用电制有着密切的关系例如系统中第二产业比重大，则VU值较高，反之则VU值低根据这一特点，并考虑到我国力部门对历史资料的积累情况，本文提出了一种新的日负荷曲线预测方法该方法将预测过程分解为两步，第1步基于用电结构分析进行特征参数预测，第2步以特征参数及基准负荷曲线为依据进行曲线预测。本文据此建立了物理意义明确、表达方式简捷的数学模型，并针对问题的特点，提出了快速有效的算法该方法已应用于东北电网负荷预测软件，取得了良好的效果。

电力系统负荷曲线的变化规律表现为一个非平稳的随机过程。如果以 1小时为间隔对它进行离散化的测量，则可得到一个随机的时间序列。由于人们的生产及生活安排等社会因素及自然季节性的影响，使负荷曲线的变化呈现出一定的周期性。从不同的时间观察，可认为负荷曲线的变化具有一天、一周、一月以至一年的变化周期。日负荷曲线的预测应充分利用这种变化周期性的特点。

日负荷曲线的预测方法主要有多重相关算法、时间序列法和谐波分解法。但这几种方法都没有计及气象条件的影响，而负荷与气象条件有密切的关系。更精确的负荷预测必须考虑气象因素，建立气象负荷模型或根据气象条件对负荷模型进行必要的修正，从而获得比较切合实际的日负荷曲线预测。

多重相关算法

从负荷样本数据（即负荷曲线的历史数据）找出电力系统负荷在各个周期的相关性，构造多个预测模型，一般为一阶线性模型。由各个模型得到的预测值及其方差再进行最优组合，得到一个加权平均值。根据线性估计理论,权重应与各自的方差成反比，加权平均值的方差的倒数等于各个方差倒数之和。节假日则需特殊考虑，舍去相应的一个模型的预测值。

时间序列法

把负荷的样本数据按时间顺序组成序列。根据此序列的自相关函数和偏自相关函数的截尾性能来建立自回归模型、滑动平均模型或自回归滑动平均模型。在预测方法上可采用条件期望预测、平衡线性最小方差预测或新息法自适应预测等。

反映一段时间内负荷随时间而变化的规律用负荷曲线来描述；按负荷种类分，分有功功率负荷曲线和无功功率负荷曲线；按时间长短分，分为日负荷曲线和年负荷曲线；按计量地点分，分为个别用户、电力线路、变电所、发电厂乃至整个系统的负荷曲线；将上述三种特征相组合，就确定了某一种特定的负荷曲线；电力系统有功功率日负荷曲线是制订各发电厂负荷计划的依据，这对掌握电力系统运行很有用。

对不同类型负荷曲线进行修正时， 考虑的因素和所采用的方法不同。对日负荷曲线进行修正时，主要考虑用电结构变化(由产业结构变化、技术进步、生活水平提高等引起)、气温、需求侧管理等因素;对周负荷曲线进行修正时，主要考虑用电结构变化、工业生产班制变化等因素;对年负荷曲线进行修正时，主要考虑年内工业生产的周期性、年内气候变化、特殊气候(如暖冬和凉夏) 出现的概率等因素。