电力系统中长期负荷预测是电力系统规划、设计、研究的基础和前提。准确的负荷预测可以保证系统经济安全地运行,实现电网地科学管理及调度,提高社会、经济效益。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准确度。本文首先对负荷预测的现有方法进行了综述;接着,针对月负荷的特殊性,预测模型采用了组合时序法,本文采用了多种季节指数,提高了预测精度;然而单一的模型适用范围较窄,因此本文采用了组合模型,组合预测能将多种预测方法得到的预测结果进行综合,能较大限度地利用各种预测样本信息,比单个预测模型考虑问题更系统、更全面,因而能够有效地减少单个预测模型过程中一些环境随机因素的影响,从而提高预测精度。最后,针对常规组合预测模型加权处理方法中存在的不足,深入探讨了基于免疫算法的组合预测模型。算例表明,该方法可以较大提高预测的精度;最后,在传统预测方法研究的基础上,结合目前负荷预测领域的一些新成果,用QT语言开发了一套实用的电力系统中长期负荷预测软件包。