负荷特性分析与预测研究是我国电力系统规划、生产、调度、安全运行工作的重要前提，也是制定对应供电政策的重要参考之一。随着我国经济的不断发展，电力市场发生了改变，各地区电网负荷也有了不同比例的变动趋势，这些不同程度的凹凸型变化给电力系统及电力市场营销、经营计划带来影响。因此，我们必须结合起电力系统负荷特性分析与预测研究工作，持久性的掌控和追踪地区电网负荷特性，以便达到电网安全、优质、经济运行，并能保障电力供需平衡，还能够为电力用户提供高质量的服务。本文主要以新疆和田电网为例，首先采用负荷传统指标分析法对该地区电网的负荷特性进行了初步分析。然后在SPSS环境下，利用K-均值聚类和系统聚类分析法对新疆各地区电网的年负荷特性进行了聚类统计，将两种聚类法所得的聚类效果进行对比分析，并获取了具体的结论。最后在MATLAB环境下，采用相关向量机（RVM）对所采集的历史负荷数据建立其预测模型，并进行模型验证，再运用预测精度指标，对预测结果进行了评价分析。最终将相关向量机（RVM）与支持向量机（SVM）通过实例进行对比分析，以便确定能否将相关向量机运用在和田电网实际预测工作中。其研究结果证明RVM的预测精度比SVM预测精度高，并且达到了国家所定的预测精度要求，从而可以进一步确定RVM算法能够适合运用到和田电网实际预测工作当中。本文的研究成果能够为将来进行新疆各地区电网负荷特性分析和智能负荷预测法的扩展工作提供一定的理论基础和方法支撑。