随着信息化智能电网的建设，在电力通信网络接入设备的增加、网络规模的扩大、异构性和复杂性不断提高的同时，对数据通信网的流量模型、路由行为、丢包或延迟等性能模型缺乏理解和精确的描述的问题日显突出。如何掌握网络行为特性，更好地了解网络流量状况无异成为电力通信研究中的关键核心问题。基于流属性的流量模型则是网络性能分析和网络规划设计的基础，精确的网络模型对业务量预测、网络拓扑设计、网络性能分析以及流量均衡都有重要的意义。因此分析电网通信子网流行为属性并建立正确的流量模型将是实现电网高级通信和智能化监控的首要研究课题。但是目前，针对电力通信网络的流量仅停留在实时的监测，流量预测技术还有待研究。本文基于互联网网络流量模型的研究，针对电力通信的流量特点，采用了分数差分自回归求和滑动平均模型FARIMA模型对配电网的电力通信业务进行流量建模和预测。主要研究内容包括以下三个方面：(1).重点分析了配电网业务范围内的包括调度数据网、综合业务数据网及变电站站内通信系统三种电力通信网络所承载的业务。在此基础上，归纳分析配电网中对通信业务的QoS要求，为选择和建立配电网的流量模型奠定基础。(2).对现有的网络流量模型进行分析和比较，针对电力通信网络自身的流量特性选择兼有长相关和短相关特性的FARIMA模型进行流量的拟合和预测。(3).提出对配电网承载具有相同数据流属性的业务归一建模，主要划分为语音类、视频类和数据类业务，分别建立FARIMA模型，并仿真预测通信流量。仿真结果表明，FARIMA模型对电力通信网络具有优良的预测能力。研究面向配电网的电力通信流量分析和预测技术，对电力通信故障预判、网络设计、流量控制、资源管理及网络设计都有十分重要的意义。采用兼具长相关特性和短相关特性的FARIMA模型，考虑电力通信流量的自相似性、周期性、突发性及趋势性等特点，并采用了乘积ARMA的参数估计，大大提高了网络流量预测的精度。