电力工业是一个国家国民经济的基础，电力系统的安全经济运行对国民经济的发展具有很大的影响。电力系统的运行管理是一个复杂而有机的整体，其中，负荷预测是一个重要的组成部分。负荷预测是制定发电、输电和电能分配等计划的前提条件。 影响电力负荷的因素很多，除受经济状况、国家政策、气候等因素的影响之外，影响负荷的还有若干偶然因素，例如：异常天气、国家重大节口活动等等。因此，负荷预测是一项比较复杂的工作。 目前，具体的负荷预测方法有很多，但是每种方法都因其同有的小足之处，导致预测精度时高时低的问题。本文引入证据理论的方法，将多种负荷预测方法综合起来，使得综合后的负荷预测精度始终保持在一个较高的水平。论义的主要工作有： (1)概述证据理论，并对证据理论在电力系统负荷预测问题上的应用进行实用化探讨。 (2)运用时间序列法、回归分析法等传统的一些经典的负荷预测方法，对某市的日负荷进行预测，并对每种预测方法的预测日负荷曲线与负荷真值曲线进行比对。 (3)介绍了传统的负荷预测综合模型，并对其进行了改进。提出了主观权重、客观权重以及合成权重的概念。合成权重是通过证据理论中的Dempster合成法则进行合成运算后的权重。 (4)直接应用证据理论综合多种负荷预测方法，获得负荷预测精度的改善。通过实例对应用证据理论综合多种预测方法进行了试算，试算的结果表明了这种方法的有效性。 (5)根据第(4)部分内容开发的24点日负荷预测软件。简单介绍了该软件的结构流程，及其主要功能。 (6)总结，对论文已经完成的工作做出总结，说明有待完善之处。