在全球能源转型和碳中和目标的推动下，电力系统的运行方式正在发生深刻变革。然而，能源需求受多种因素影响，包括天气、经济波动、社会活动以及可再生能源的间歇性，使得传统的统计预测方法难以满足现代电网的高精度需求。机器学习（Machine Learning, ML）凭借其强大的数据建模和模式识别能力，已成为能源需求预测领域的关键技术，能够显著提升预测精度、优化能源调度并降低运营成本。

本文将探讨机器学习在能源需求预测中的主要应用，包括短期负荷预测、中长期能源规划、多模态数据融合等方面，并分析不同机器学习算法的优势与适用场景。

1. 机器学习在短期能源需求预测中的应用

短期能源需求预测（分钟级至数天）对电网实时调度、需求响应和电力交易至关重要。机器学习方法，尤其是深度学习，能够有效捕捉用电行为的非线性特征和时序依赖性。

（1）基于LSTM和XGBoost的混合预测模型

长短期记忆网络（LSTM）擅长建模时间序列的长期依赖关系，而XGBoost则能有效处理结构化数据的非线性关系。南非的一项研究采用LSTM-XGBoost混合模型预测沿海城市的电力需求，结合天气数据与历史负荷，使预测误差（MAE）降至192.59 kWh，R²达到0.71，显著优于单一模型。

（2）CNN-BiGRU架构：融合局部与全局特征

中国某电力负荷预测研究采用CNN-BiGRU（卷积神经网络+双向门控循环单元）模型，利用卷积层提取天气、日历信息的局部特征，再通过BiGRU建模长期时序模式。该模型在15分钟级预测中表现出色，尤其适用于高波动性场景（如极端天气）。

（3）联邦学习：隐私保护的分布式预测

在微电网和城市级用电预测中，数据隐私至关重要。联邦学习（Federated Learning, FL）允许在本地设备（如智能电表）上训练模型，仅共享模型参数而非原始数据。美国某项目采用FL优化需求预测，在1000多个客户端上实现高精度预测，同时避免数据泄露风险。

2. 机器学习在中长期能源规划中的应用

中长期预测（数月至数年）主要用于电网扩建、燃料采购和政策制定。机器学习在此领域的应用侧重于趋势分析和多因素耦合建模。

（1）Temporal Variational Residual Network (TVRN)

该模型结合变分自编码器（VAE）、残差网络（ResNet）和双向LSTM，适用于多季节性、非线性的能源需求数据。实验显示，TVRN在日级和月级预测中，误差比传统模型降低30%~95%。

（2）多模态信息融合：CNN-LSTM模型

中国的一项研究利用政策文本、新闻数据与历史负荷数据，通过CNN提取文本特征，再与时间序列数据融合输入LSTM。该方法在经济结构调整期的电力需求预测中表现优异，为低碳转型提供决策支持。

3. 机器学习在净负荷预测与可再生能源整合中的应用

随着风电、光伏渗透率提高，净负荷（总负荷减去可再生能源发电量）预测成为电网稳定的关键。机器学习在此领域的创新包括：

（1）间接预测策略

研究表明，分别预测负荷和可再生能源发电量再求差（间接法）比直接预测净负荷精度更高。例如，欧洲某电网采用LSTM预测风电，再结合负荷模型，显著降低预测偏差。

（2）随机优化与不确定性建模

南非的一项研究采用LSTM-XGBoost+蒙特卡洛 dropout量化预测不确定性，并利用随机优化制定发电计划。该方案使系统成本降低1.5%，减少负荷削减45%。

机器学习已成为能源需求预测的核心工具，从短期调度到长期规划均展现出卓越性能。未来，随着算法优化与多源数据融合，机器学习将进一步助力电网高效、低碳、稳定运行，加速全球能源转型进程。

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