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作者：牛东晓;杜若芸;余敏;
单位：华北电力大学经济与管理学院;郑州大学管理学院;
摘要：准确预测中长期电力需求对于电力规划者和决策者制定合理的电力系统发展计划、基础设施投资规划、智能电网布局策略至关重要。为了提高中长期电力需求预测的准确性,本文采用XGBoost算法对影响电力需求的关键因素进行筛选。鉴于中长期电力需求预测数据样本量较小,本文建立基于Bagging自适应集成模型的中长期电力需求预测模型,以解决现有方法样本依赖性强、泛化能力弱的局限性并提高预测的准确性。研究设计了高速发展情景、基准情景、低速发展情景3个模拟情景方案,分情景预测中国2024—2033年电力需求走势。最后,本文展望未来电力技术创新对策,构建以先进技术赋能发电侧、输配电侧和用电侧的电力系统建设框架,推动电力系统向智能化、清洁化、高效化、可持续化和全球化方向发展。本研究为相关领域的政策研究、能源管理和环境保护提供了重要的决策依据,对推动能源体系的脱碳进程以及实现碳中和目标具有重要意义。
关键词：电力需求预测;;XGBoost算法;;Bagging自适应集成模型;;电力技术创新对策
基金资助：国家社会科学基金重大资助项目(22&ZD103)
