电力负荷预测是电力系统调度、用电计划、规划等管理部门的重要工作之一，也是电力系统运行与控制的重要内容之一。负荷预测的核心是预测的技术方法，或者说是预测的数学模型。随着现代科学技术的快速发展，负荷预测技术的研究也在不断深化，各种各样的预测方法不断涌现，它们都有各自的特点和适用范围。灰色预测方法是一种较新的、并且得到广泛应用的电力系统中长期负荷预测方法，其中应用最广的是灰色GM(1,1)模型（传统灰色预测模型）。人们对传统灰色预测模型特性进行分析，发现该模型实际上是一有偏差的指数模型。在传统灰色预测模型基础上，人们提出了一种改进的灰色预测模型——无偏灰色预测模型（无偏GM(1,1)模型），它实际上是一无偏差的指数模型。 本文深入研究了无偏灰色预测模型的模型特性，将它与传统灰色预测模型从静态特性和动态特性两方面进行了理论分析，并将它与目前常见的8种灰色预测模型进行了比较。结果表明：无偏灰色预测模型可以精确的预测具有近似指数增长规律的负荷，而不管负荷增长率的大小，预测精度优于目前常见的8 种灰色预测模型。当负荷增长率越大时，优势更为明显，因此可以解决在发展系数较大时一般灰色预测模型预测精度差的问题。接着将它与用回归分析法进行曲线拟合建立的指数方程模型从理论和实践上进行了分析比较。 结果表明：无偏灰色预测模型和指数方程模型对存在随机扰动的非严格指数序列建模，模型的精度都很高。在发展系数较小时，无偏灰色预测模型的精度优于指数方程模型，随着发展系数的增大，其优势逐渐丧失，当发展系数较大时，无偏灰色预测模型的精度不如指数方程模型。利用无偏灰色预测模型对一些实际电力负荷进行了预测，取得了令人满意的结果，表明了无偏灰色预测模型在电力负荷预测领域中应用的广阔前景。