电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,通过负荷预测,对电力需求做出估计与推测。根据这些预测结果,可以针对性地采取技术措施来提高系统运行的经济性和可靠性。对一个电力系统来说,提高电网运行的安全性和经济性,改善电能质量,都依赖于准确的负荷预测。因此,负荷预测的关键是提高精确度。　　在电力企业走向市场,电力市场日趋成熟的形势下,市场对负荷预测这一基础工作提出了更高更新的要求。电网频率作为一项重要指标,要求电力系统的发用电必须保持平衡,由于电力资源不可存储,为了合理地调整发电,需要对负荷做出准确的预测。负荷预测的精度对提高电网频率的质量有着举足轻重的作用,其在电力系统安全经济运行上将会发挥着越来越重要的作用。　　基于以上所述,本文对电力负荷预测相关因素以及电力负荷预测ETL过程进行了详细的分析与设计,并给出相应的算法。根据“气象-负荷”关联主题,建立了决策树负荷预测模型,并结合决策树负荷预测模型,提出了基于组合分类方法的负荷预测模型:利用样本的多样性以及抽样方法建立多个预测模型,实验证明该组合分类模型相对单一负荷预测模型,具有更高的精确度和稳定性。最后结合某市电网调度的实际数据,开发了96点日负荷预测软件。该软件首先选取与待测日气象最相似的己知负荷日,然后利用组合分类模型进行负荷预测得到预测结果,实验结果表明该软件能满足工程的要求。