负荷预测是一种预测基于电力市场及电力系统运行历史、近期状态和未来几天可能会面临的压力因素，用于确定某一时刻或某一段时域电力需求趋势的技术。
负荷预测可以在短期、中期和长期时间区间内进行。短期负荷预测针对一个或短暂的预测期，比如1小时甚至24小时，其预测结果通常会比较精确。中期负荷预测通常指一周以内的预测，考虑的因素则会覆盖从当日的天气预报到1周内的工作制度变化，可以用来决策调度计划。长期负荷预测则是指10年、20年或更长期内的预测，用于长期规划和研究，考虑的因素则会覆盖到近5年内的经济增长情况、政策变化、社会情况变化、能源工业建设等，就可以用来决策下一步的发展计划等长期目标性策略。
一般在电力企业负荷预测中，通常需要综合考虑：历史负荷特征、本地气候特征、本地用电情况、经济状况和政策状况、有关部门和用电单位（如工厂、学校、居民等）的变革趋势等等因素。
负荷预测方法一般有回归分析法、统计回归法、时间序列复合法和深度神经网络等，这些方法常常结合概率统计一起使用，以提高预测准确率，并且在使用历史记录时，还会考虑各种焦距（如当日时刻最大负荷、负荷变化强度、最大日月峰负荷比等），以准确包含未来的负荷形态变化以及各类可预知的不规律压力因素。
负荷预测作为电力系统安全运行的重要依据，不仅要提高预测的准确性，还要考虑瞬时负荷的变化强烈以及非规律性的变化。此外，对于日常负荷预测，还应考虑动态预测的因素，比如用电状态、气候变化、政策变化、部门负责人意见及系统负荷调节灵活性等，作出比较真实的日常用电负荷预测，为安全可靠的运行发挥重要作用。
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