空间负荷预测是配电网规划基础。只有确定了配电网供电区域内各小区的未来负荷,才能对变电站的位置、容量,馈线的型号、路径、开关设备的装设以及它们的投入时间等决策变量进行规划。因此,空间负荷预测不仅要预测未来负荷的量,而且要提供负荷增长的位置信息,即未来负荷的空间分布。空间负荷预测涉及大量的空间信息。地理信息系统(Geographic Information System,GIS)可以为空间负荷预测的数据收集、处理和预测结果的表示提供一个良好的平台。因此,本文利用地理信息系统强大的空间数据提取和分析能力,针对配电网空间负荷预测的数据需求来收集、提取和分析所需的原始数据。同时,应用模糊逻辑系统结合配电网空间负荷预测的实际模式建立模糊知识库。采用模糊逻辑技术对GIS系统收集的信息进行模糊化、推理和清晰化,从而得到每个小区的评分。考虑到在实际情况中,模糊推理采用的模糊集和模糊规则都需要不断调整,所以,引入了遗传算法对模糊规则进行训练,达到了很好的效果。最终,给出了基于地理信息系统的配电网空间负荷预测的详细步骤。首先,通过GIS系统将供电区域划分成若干大小一致的小区,利用模糊推理对小区进行评分,然后,通过遗传算法分配土地使用,得出土地使用决策,最后,计算出小区负荷预测值。本文提出的配电网空间负荷预测的步骤在实际工程中得到了验证,表明该种方法是有效的,特别适用于计算资源有限的情况。