负荷预测是配电网规划的前提和基础,准确的预测结果对配电网的建设有着非常重要的指导意义。在以往的负荷预测工作中,通常是通过分析规划区域整体的历史负荷数据来把握区域负荷的发展规律和增长趋势,再通过使用适应性较高的单一负荷预测方法得到整个区域未来的负荷值,并没有充分地考虑到区域内各个子区域的特异性。本文针对这个问题构建了一种基于网格化的负荷预测体系,以网格划分的结果为基础,充分考虑预测区域内各个网格的数据特点和现状负荷发展水平,并以此为依据选择适用于不同网格的预测模型。综合考虑各个网格的历史负荷数据特点以及现状负荷发展水平,结合负荷预测年限的差异,本文构建了用于进行成熟网格和发展中网格的近期和中期负荷预测的基于网格化的负荷总量预测体系和用于进行区域内所有网格的饱和年负荷预测的基于网格化的空间负荷预测体系,最后结合上述的两个体系,构建出完整的基于网格化的负荷预测体系。本文主要的改进之处在于:第一,在基于网格化的负荷总量预测体系中,除了根据不同类型网格的历史数据验证单一模型的预测精度,以此为基础筛选适应性高的模型外,还引入了组合预测的方法对基于网格化的负荷总量预测体系进行优化;第二,在基于网格化的空间负荷预测体系中,依据每个功能区的饱和年负荷预测结果,使用K均值聚类算法对功能区进行聚类以此划分单元的过程中,对传统K均值聚类算法的初始聚类中心选取不稳定和以距离为唯一聚类条件这两个缺陷进行了改进,再用改进后的K均值聚类算法对功能区聚类,分析比较基于密度和基于最大负荷点选取初始聚类中心的两种改进方法得到的单元划分结果,最后采用了一种将最大负荷点作为初始聚类中心,在聚类条件中加入负荷因素的聚类模式,得到了负荷分布较为均衡的单元划分结果,以此指导后期的规划工作。