本文针对电力市场条件下的负荷预测问题，以吉林省电力市场的电力负荷为实例，对负荷的组成和特性进行详细的分析和研究，建立了相应的中期负荷预测模型和短期负荷预测模型。并在此基础上，分别应用时间序列法和组合预测法，进行吉林省电力市场下的年负荷预测、月负荷预测和日负荷预测。 对于中期负荷预测，根据中期负荷的时间跨度较大、周期性突出等特点，本文采用了时间序列法中的季节性预测法，实现了年负荷预测和月负荷预测，并针对负荷的修正问题，提出了年月负荷预测的滚动预测方法。 对于短期负荷预测，根据日负荷的周期性和变化的规律性，进行了负荷曲线的三段式基本分割，并对此采用三个B-P网络分别对相应三段曲线上的各种预测方法的组合权值分别进行学习，形成相应的组合预测模型。通过对比单一预测法、线性组合预测法和非线性组合预测法的特点和适用性，选取并采用非线性组合预测中的神经网络组合预测法，实现了日负荷预测。 所设计的相应的年负荷预测、月负荷预测和日负荷预测软件，在实际中，已经过现场调试，顺利投入运行。