电力系统负荷预测指的是统计某个时间段的负荷数据加上原始的调查资料作为依据，从用电量的历史和现状出发，在充分考虑重要的系统运行特性，如电源、负荷的性质，加上人为的增容决策与自然、社会条件影响、地方经济发展的条件下，研究或利用一套实用性较强系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在有一定精度要求的前提下，确定某特定时刻的负荷数值。预测负荷不仅为电力生产部门和管理部门制订生产计划和发展规划提供依据，更是提供未来各供电地区电量数据指标。随着新理论和新技术的发展，国内外针对电力负荷预测问题的研究仍在不断深入地进行，但与短期负荷预测相比，中长期负荷预测方面的研究相对不足，难度也相应较大。广东作为中国经济强省，近20年来其经济总量居全国第一，全社会用电量也迅速增长，其GDP变化情况与全社会用电量趋势基本一致，经济变化对于中长期负荷变化的影响也越发明显，经济因子理应在负荷预测中得到体现。而目前所见到和运用广泛的月度负荷预测方法大致分为两类：一类是纯粹按照月度量的年度发展序列构成的预测方法；另一类是利用相似月度量的发展序列构成的预测方法。这两大类都是基于历史数据的分析，得到纯粹的月度电量历史增长规律，从而进行预测。这在经济增长十分平顺的阶段是十分准确的。但是，当遭遇如同2008年以及2010年的经济增速变化较大，用电量增速突变时，这两类方法都容易出现极大的误差。本文提出将经济层面的因素引入月度负荷预测。通过计量经济学理论，对广东省电力增长与经济增长的关系进行研究，建立时间序列平稳性检验、因果关系检验和OLS估计模型，定量经济增长对电力增长的影响程度。再建立引入经济影响因子的多元线性回归模型进行预测，最后通过移位修正方法解决1月和2月负荷预测的特殊问题，得到宏观经济运行下广东电网月度负荷预测模型。本文最后建立仿真实例，将以上模型应用于广东省电力系统月度负荷预测中，并与实际负荷进行比较。实例结果表明，引入经济因素的模型都在一定程度上保证预测精度，具有更好的可靠性，对月度负荷预测具有一定的指导意义。