提出了一种基于模糊逻辑原理的负荷预测方法，使用遗传算法对系统参数进行训练。在以往的模糊逻辑系统建立过程中,其主要参数（如模糊推理规则和隶属函数等）需要依靠运行人员经验或专家知识来确定，而本文利用遗传算法，通过对样本数据的自学习过程来获取系统参数。在遗传算法中，将推理规则与隶属函数参数的确定结合在一起，从而确定系统参数的最优组合，由此建立起一个较合理的模糊负荷预测系统。仿真实验结果表明，该方法能够达到满意的预测精度，具有良好的实用前景。