随着我国电力事业的发展,电网的管理日趋现代化,电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意,现已成为现代电力系统运行研究中的重要课题之一。本文首先对负荷的分类与特性进行了研究,并在此基础上分析了五大用电细分市场的负荷特点、负荷构成以及气温与降雨量等对各细分市场负荷的影响特征,将不同行业的用电负荷与其影响因素建立了有针对性的联系。在对负荷特性深入分析的基础上,提出一种基于电力细分市场的组合负荷预测方法,即对五大细分市场的负荷分别建模,然后综合预测。在预测不同行业的负荷时,利用小波分析的方法对农业和照明负荷序列进行分解,然后将频率较低的部分视为与气象因素无关的稳定项进行处理,将频率较高的部分视为与气象因素相关的随机项进行处理,由于稳定项预测精度高,随机项虽较难预测但幅值较小,因此削弱了随机因素带来的预测误差对最终结果的影响。由于气象、经济资料的不准确性,以及在季度负荷预测中的难以获取性,因此将负荷的这些影响因素与负荷之间建立定量的关系有时是不可行的。实际上,各月份的气象、经济因素之间具有一定的相关性,这些相关信息已经包含在负荷序列中,本文尝试将马尔可夫链理论应用于负荷预测之中,应用聚类分析的方法确定分级标准,将负荷分为不同的状态,根据状态之间的转移概率来推测未来负荷的发展变化,并将观测值之间的相关系数作为权值进行综合预测,更加合理地利用了负荷序列中包含的信息,不仅可以预测出未来负荷的具体值,而且得到了其所属的区间,具有一定的实用价值。本文还利用湖南省各细分市场的月售电量数据对所提出的方法进行了算例分析,对模型的预测结果做了比较。最后介绍了本文方法的实际应用情况。