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前言
负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之一。对电力负荷进行准确的预测，对于合理安排电网运行方式和机组检修计划，节煤、节油和降低发电成本，制定合理的电源建设规划，提高电力系统的经济效益和社会效益有着重要的意义。近年来，随着国民经济增长形势的不断变化，对电能的需求有较大的起伏，很多地区级大电网同时存在着季节性缺电和局部供电过剩的问题。在这样的形势下，负荷预测研究的现实意义更为突出。
长期以来，海内、外负荷预测研究者、工作者对负荷预测的理论和方法进行了大量卓有成效的研究。现行主要的负荷预测方法有时间序列分析、神经网络、模糊负荷预测、小波分析、支持向量机等。其中，时间序列分析一直是负荷预测领域的主要方法之一以ARMA模型为代表的传统负荷预测方法有着广泛的应用。20世纪末以来，统计学领域现代时间序列分析新成果不断涌现，学术前沿又向前有了很大的推进。一大批行之有效的现代预测模型在金融、宏观计量、生物统计领域取得了喜人的效果。这些新方法在负荷预测领域也渐渐被电力学者重视，越来越多地出现在电力系统文献中，并应用于实际运行的负荷预测系统。但同时应该看到系统介绍基于现代时间序列分析的负荷预测方法的资料目前还很少，而这种介绍对新方法更好地应用子负荷预测实践是有积极意义的。
本书在分析传统负荷预测方法的基础上，着重介绍了现代时间序列分析新成果在负荷预测领域的应用，系统论述了波动性模型（ARCH族模型、SV族模型）在负荷预测领域前沿的最新进展。本书主要内容还包括高阶矩模型、非线性模型、多元时间序列模型、协整理论、Copula的应用研究。从参数估计角度来看，负荷预测领域的传统时间序列模型多采用矩估计或极大似然估计，面对一些新问题这两种估计方法是力有未逮的，本书结合具体模型引入了参数估计的一些现代方法。另外，本书最后还着重阐述了模型预测精度评价的一些现代观点。
本书共十章。第一章描述负荷预测的一些基本概念，其他章节包含三个主要内容：第二章讨论了负荷预测的常规方法；第三~第九章讨论了一元、多元负荷时间序列的建模与预测方法；第十章讨论了负荷预测精度的评价标准。
本书深入浅出，理论研究与实际应用紧密结合，强调实际算例和数据分析，部分算法程序附于书后，并列有注释，简明实用，可操作性强。
本书适合于负荷预测工程技术人员、研究人员阅读，也可供非电力专业人员参考。限于作者水平，书中不足和错误之处在所难免，恳请广大读者朋友们批评指正。