电力负荷预测是供电部门的重要工作之一，准确的负荷预测，可以经济合理地安排电网内部发电机的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储备容量，合理安排机组检修计划，保证社会的正常生产和生活，有效地降低发电成本，提高经济效益和社会效益。尤其在我国电力行业走向市场化的今天，它所提供的未来的负荷数据，对电力系统的控制、运行和计划都是非常重要的。本文从负荷预测的概念出发，阐述了电力系统负荷预测的作用、特点、原理、意义、预测技术的发展以及国内外负荷预测所用的方法和模型，分析了各种方法的优点和不足，提出了用小波变换Mallat算法进行历史负荷数据分解，然后对分解的负荷子序列采用了不同的BP网络进行预测，最后将各子序列的预测结果重构得到待预测的负荷数据。本文对陕西某地区的月度负荷进行了预测，实例分析表明小波变换具有良好的时频分析特性和局部化分析能力，用该方法处理使得预测具有良好的效果。为了形成对比，还用单纯的BP算法进行了预测并将预测结果同本文方法取得的结果相比较，表明文中所用方法的先进性。