华北电力大学《电力负荷预测》介绍用预测理论和方法解决电力市场负荷预测领域的问题，研究利用电力负荷历史数据及对应的电力负荷预测技术，对未来电力系统的变化规律做出科学预测的方法，具有重要的实际意义。对电力系统调度、规划、计划、用电、发电、市场营销、投资等领域的相关工作提供决策依据。可作为工商管理专业、经济专业、电力系统自动化专业的本科生专业教育课。
第一讲 电力负荷预测的基本概念与分类
1.1 前言
1.2 电力负荷预测的基本概念（一）
1.2 电力负荷预测的基本概念（二）
1.3 电力负荷预测的分类
1.4 电力负荷预测的基本程序
1.5 电力负荷预测的预处理技术
第二讲 供电侧电力市场分析预测要求
2.1 总则（一）
2.1 总则（二）
2.2 社会经济和电力供需现状分析
2.3 影响电力需求的因素分析与预测
2.4 需电量预测
2.5 负荷及负荷特性预测
2.6 售电量预测
2.7 分析与结论
第三讲 发电侧电力市场分析预测要求
3.1 研究意义
3.2 内容介绍（一）
3.2 内容介绍（二）
第四讲 电力负荷预测误差分析
4.1 产生误差的原因
4.2 预测误差分析（一）
4.2 预测误差分析（二）
4.3 调度部门对预测效果的评价
第五讲 电力负荷经验与经典预测技术
5.1 电力负荷经验预测技术
5.2 电力负荷经典预测技术（一）
5.2 电力负荷经典预测技术（二）
第六讲 回归分析电力负荷预测技术
6.1 一元线性回归负荷预测技术（一）
6.1 一元线性回归负荷预测技术（二）
6.2 多元线性回归负荷预测技术
6.3 一元非线性回归负荷预测技术（一）
6.3 一元非线性回归负荷预测技术（二）
第七讲 季节性电力负荷预测技术
7.1 季节型水平负荷预测模型
7.2 季节型增长趋势负荷预测模型
第八讲 电力负荷灰色预测技术
第九讲 现代负荷预测技术发展
9.1 电力负荷优选组合预测技术
9.2 电力负荷专家预测技术
9.3 电力负荷神经网络预测技术
补充一：马尔可夫（Markov）电力市场预测技术
1 基本概念
2 马尔可夫预测法（一）
2 马尔可夫预测法（二）
3 马氏链的稳定状态及其应用
补充二：电力负荷随机时间序列预测技术
1 时间序列的概念
2 时间序列的线性模型
3 线性模型的自相关函数和偏相关函数（一）
3 线性模型的自相关函数和偏相关函数（二）
4 模型识别与参数估计
5 模型的检验
6 非平稳序列模型
7 随机模型在电力负荷预测中的应用