本发明属于电力价格预测技术领域，具体公开一种电力市场短中期价格预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取一段时间内每天的电力价格数据、气象数据和用电负荷数据；步骤2，修正电力价格数据、气象数据和用电负荷数据；步骤3，将修正后的电力价格数据、气象数据和用电负荷数据储存到数据库；步骤4，划分训练集、验证集和测试集，训练并调整电价预测模型；步骤5，使用电价预测模型预测电力价格，并计算误差；本发明将电力价格数据的时序特征、气象数据和用电需求数据的周期特征融入基于Attention‑LSTM‑mTCN的模型，使模型学习到更多的特征信息，从而提高电力价格的预测精度。