对负荷进行中长期预测，有利于决定未来新发电机组的安装，决定电网的增容和改建，也有利于国民经济健康、协调、快速地发展。负荷预测核心问题是预测的技术方法，如何改进和简化方法，提高负荷预报的精度，使预测手段和结果满足市场经济的电力发展要求。 本书主要研究电力系统负荷中长期预测技术，传统的预测方法回归分析法，选取其中能消除变量多重共线性的逐步回归、岭回归和偏最小二乘回归；电力负荷是时间序列，传统的时间序列方法可用于预测未来电量需求；在借鉴前人所做工作的基础上，把当前先进的智能决策技术灰色系统、神经网络和遗传算法应用到电力负荷预测中，并且通过对多个模型的组合优化得到了组合预测模型
