基于最优特征选择和“ABL+XGB”的电力负荷混合预测方法

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中图分类号：TM73 文献标志码：A

电力负荷预测作为电力系统规划和运营的关键环节，对于确保电力供应的可靠性、优化电力资源的利用等方面具有重要意义。现有的电力负荷预测方法主要分为传统统计学方法和机器学习方法。其中，传统统计学方法[1-2]主要依赖于预定义的数学假设和线性时间序列模型，常见的方法包括多元线性回归[3]、卡尔曼滤波[4] 和自回归积分移动平均模型[5等。（剩余15934字）

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