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。
