本文首先对了电力负荷预测的定义、目的和意义等相关方面进行简单地介绍，然后分析了国内外中长期电力负荷预测的发展现状，指出了目前中长期电力负荷预测方法存在的不足，以及导致预测精度不高的原因，并针对这些原因提出了基于反馈的中长期电力负荷组合预测方法。本方法由五个部分组成：①历史资料的搜集：本文提出了两种方案分别解决历史资料中数据缺失以及数据不平滑的情况；②根据预测电网的情况选择多种单一负荷预测方法进行预测，采用组合预测方法求解预测值。本文提出了三种求解组合预测模型的方法：线性规划、人工神经网络、遗传算法。并对每一种方法都进行了详细地推导、分析、比较以及算例分析；③考虑到了由于不确定因素导致负荷预测结果存在的误差。根据能否搜集到不确定因素的资料提出神经网络法求解或可变权组合误差法求解。然后再将求解出的误差结果反馈到组合预测结果中。这一方法的使用，使得预测结果的精度有了很大程度的提高；④通过概率性分析，确定中长期负荷预测结果的波动范围，也就是置信区间；⑤对本文提出的“基于反馈的中长期电力负荷组合预测方法”模型进行校验。选用的校验方法有：绝对误差、相对误差、均方根误差、后验差检验等。 最后，用本文提出的“基于反馈的中长期电力负荷组合预测方法”对广西电网进行中长期电力负荷预测，并对预测结果进行分析、校验。证明了该方法能较好的提高中长期电力负荷的预测精度，具有较高的实用性、科学性。