（1）目的及意义

用电量的预测是对电力负荷的预测。电力作为工业之母，是经济发展的生产动力，是维持现代社会正常运作的必不可少的条件。电力作为商品与其它商品相比较，其最大的特点就是电力商品不能储存，也就是说电的生产、输送、分配、消费是同时进行的。所以，在正常运作的情况下，电力企业的可用发电容量应该在任何时候都能满足社会用电量的要求。

电力需求预测是电网规划设计与建设的基础，预测的准确与否，关系到电源开发、电网建设、社会安定、居民生活及电力公司本身的发展。起作用与电力行业的特殊性是密切相关的，主要表现为以下三个方面：1.电力行业的发供用、产供销必须瞬时完成，电量不能储存。2.电力行业是技术资金非常密集的行业，建设周期较长。3.电力行业是关系到国计民生的公用性事业。4.准确预测需求，有利于电力企业合理安排经营计划，减少购电成本，提高经营效益。5.用电量的变化是作为衡量一个地区经济发展水平的最权威标志。因此，对于用电量需求的研究，具有十分重要的意义。

（2） 国内外研究现状分析

自上世纪70年代开始，国内外对电力需求预测的研究热情逐渐升温，进入上世纪80年代，我国步入到大力发展经济建设的阶段，电力需求极度旺盛，然而能源又极度紧张，电力供电一度出现供应不 足的情况，需求预测开始成为电力公司一项必要的日常工作任务。20世纪90年代，全球电力市场化层层渗透，随着科学技术的迅猛发展，新的预测方法层出不穷，为电力负荷预测问题的研究提供了后备力量。

长久以来，国外学者以及电力相关从业人员在长期的实践研究过程中，不断探索预测新方法，随着近年来各种数学模型的涌现，以及人工智能的发展，出现了不少新颖的预测方法，这些方法大概能分成两大类别：一类是数学统计的经典预测方法，比如回归分析法、趋势外推法、时间序列法等；另一类是人工智能类的新颖方法，如80年代后期流行的专家系统法、90年代后期发展起来的人工神经网络法等。国内学者使用多种方法进行用电量需求预测, 这些方法各有利弊, 但总体上来说, 用电量需求预测的方法体系并不完善.时间序列方法, 如线性回归模型、指数平滑预测模型和趋势移动平均法、自回归模型等。