电力状态评估和负荷预测是经济有效供电的条件。近年来,包头经济快速发展,电力发展面临着新的挑战。因此,本文针对包头市开展电力现状评估与负荷预测,以期为包头市合理利用电力能源提供科学依据。首先,利用云模型、内部结构和对数平均迪氏指数分解模型对电力现状进行评估。基于时间视角,云模型数字特征中的E_x指标表明,夏秋是包头市第一产业和乡村耗电量较高的季节,冬春是包头市第二产业、第三产业与城镇耗电量较高的时间段。而云分布表明,2015年第一产业、第二产业和乡村的电力消耗均较之2016年的更加不均匀和不稳定;而2015年第三产业和城镇的电力消耗的云分布均和2016年的比较相似,电力消耗均一且稳定。基于产业结构视角,内部结构中产业用电(涵盖了第一产业、第二产业、第三产业)消耗大于生活用电(涵盖了城镇、乡村),产业用电主要贡献者是第二产业,生活用电主要贡献者是城镇。对数平均迪氏指数分解模型分析表明,生产效应为正值,说明经济发展促进了产业电力消费,结构效益和强度效益为负值,表明产业结构变化和用电效率的提高减少了电力消费。其次,Mann-Kendall表明包头市电力消费总体是呈上升趋势。最后,利用时间序列和Elman神经网络进行了预测研究。预测了2017年包头市下半年电力负荷,时间序列和Elman神经网络的最优误差精度基本类似,但Elman神经网络对非线性电力系统的稳定性优于时间序列,而且Elman神经网络更充分地表达了非线性变化的电力系统特征。