第1章 电力市场基础知识
1.1 电力市场概念及历史
1.2 电力市场类型
1.3 电力市场预测
第2章 数学和计算机基础知识
2.1 常见的建模语言
2.2 Excel
2.3 MATLAB
第3章 电力市场预测对象的影响因素
3.1 负荷预测影响因素
3.2 风电出力负荷预测影响因素
3.3 电价预测影响因素
第4章 负荷预测建模步骤
4.1 数据搜集与整理
4.2 影响因素分析
4.3 数据预处理
4.4 规律发现与曲线拟合
4.5 建模参数优化
4.6 误差处理
4.7 模型检验与验证
第5章 基础建模
5.1 回归模型预测方法
5.2 灰色系统预测方法
5.3 考虑季节及春节影响的时间序列预测方法
第6章 高级建模
6.1 ARIMA模型
6.2 GARCH模型
6.3 多项式拟合
6.4 高斯回归
6.5 SVM
6.6 贝叶斯线性回归模型
第7章 综合应用研究
7.1 超短期负荷预测
7.2 短期负荷
7.3 中长期负荷预测
7.4 大用户月度负荷预测
7.5 电价预测
7.6 分布式电源发电预测
7.7 组合预测
参考文献

能源是经济的血液。在中国，电力消费占了终端能源消费的70％以上。经济要发展，电力须先行。准确预测电力负荷是电力工业发展的基础。随着电力市场的发展，电力预测的重要性日益显现。
本书从电子预测实战出发，运用丰富的实例给读者展示了电力预测的方法、流程、关键的技术。并结合大数据技术的新发展，在软件实现上糅合。Excel、MATLAB、SPSS、R和Python等编程语言，给读者展示不同程序语言在预测中的应用。
本书结构合理，条理清晰。内容丰富新颖，是一本值得学习研究的著作，可供从事预测分析的相关研究人员参考使用。