本发明涉及一种适用于S型负荷曲线的中长期电力负荷组合预测方法，步骤⑴以中长期负荷历史数据为输入；步骤⑵以中长期负荷历史数据为输入，采用生长曲线模型进行中长期负荷测；步骤⑶以社会经济、人口数据和中长期负荷历史数据为输入，采用径向基神经网络模型进行中长期负荷预测；步骤⑷将步骤⑴、⑵、⑶获得的历史预测结果作为训练样本，对最小二乘支持向量机进行训练，训练过程中结合粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数；步骤⑸利用训练后的最小二乘支持向量机组合预测模型，预测未来一段时间的电力负荷需求，最终获得预测值。本发明所提出的组合预测方法得到的预测值与实际值相接近，具有较高的预测精度，能够很好地预测具有“S”型增长趋势的中长期电力负荷。