负荷预测是电力系统规划和运行研究的重要内容,是保证电力系统可靠供电和经济运行的前提,是电力系统规划建设的依据。负荷预测的准确程度将直接影响到投资、网络布局和运行的合理性。本文研究了配电网负荷预测方法,首先介绍了国内外的研究现状、研究意义,并阐述了常用的各种电力负荷预测模型。其次,针对中长期负荷预测,介绍了常用的多元线性回归模型,并对其中存在的多重相关性问题进行了详细的分析,重点讨论了多重相关性在多元线性回归建模分析中的危害及处理方式。并由此引出了偏最小二乘回归方法(PLS)。该方法能在最大限度地保留原有数据信息的前提下,将数据信息集中在几个互不相关的主成分上,因而能有效解决建立负荷预测模型时,样本个数较少及自变量存在严重多重相关性时,难以有效地通过多元回归分析建立预测模型的问题。然后,提出用灰色预测法进行相关因素的预测和用偏最小二乘回归法进行负荷预测,充分利用了两种方法的优点,既克服了参数的非线性干扰,又很好的解决了变量间的多重相关性问题。并且用于衡阳地区的负荷预测,证明了灰色-偏最小二乘回归模型的预测结果的合理可靠性。最后,提出了该方法的优缺点以及在配电网规划的中长期负荷预测中有待改进的地方。