首先从统计指标入手，分析多小水电地区负荷主要特征，重点分析每日96个时刻点的负荷在全年365天中的分布特征和统计规律)为便于比对，同时选取了小水电容量占比很小的非小水电地区进行分析 。
日负荷年平均标幺曲线是对历史日负荷曲线中每个时刻点(一般分为96点)的年平均值进行标幺化而得，如图3所示。
从图3可见，非小水电地区地调负荷受人们作息规律的影响，呈现明显的峰谷特征；小水电地区小水电出力在峰电价和谷电价时段具有明显的上升和下降特征，除此之外在各时段内较为稳定，基本不受人们作息规律的影响。这主要是因为小水电机组在峰电价和谷电价时段具有不同的开停机方式，在正常峰谷时段呈现了特殊的“倒峰谷”特性，即：在一般负荷低谷时段，小水电因谷电价而大量停机后网供负荷值较高；在一般负荷高峰时段，小水电因峰电价而大量开机后网供负荷值较低；在峰谷电价交替时段，小水电地区网供负荷变化幅度大。
离散系数主要用于比较不同水平的变量数列的离散程度，用标准差系数CV表示如下：
式中：
小水电地区地调负荷在不同时刻点的离散程度比非小水电地区高，且在不同时段存在较为明显的波动。而小水电地区小水电出力偏离自己平均值的程度比地调负荷大得多，且在谷电价时段小水电负荷的波动性更强，这和小水电站的发电特性有关：只有在已经无法储存来水，不得不发电的时候，小水电站才会在谷电价时段发电，因此在谷电价时段，小水电负荷在旱季和雨季有较大的不同，反映在离散程度上，也比峰电价时段更高。另外，小水电出力在峰电价、谷电价交替时段有剧烈的离散度变化。
小水电地区负荷预测中需要重点考虑的特征是：
(1)小水电地区地调负荷曲线、小水电地区小水电出力曲线的年波动范围以及相邻日差异性都比非小水电地区地调负荷波动量大，仅考虑负荷序列趋势外推的预测方法将无法得到良好结果。
(2)在峰电价和谷电价时段，小水电负荷的波动程度不同，即从全年来看，小水电负荷的日负荷曲线形状在谷电价时段变化程度更大。预测模型应能够适应这2个时段负荷变化的区别。
