针对农村混合能源系统的高精度负荷预测，优化了XGBoost模型：以摩洛哥Brikcha地区为例

《CPSS Transactions on Power Electronics and Applications》：Optimized XGBoost Model for High-Fidelity Load Forecasting in Rural Hybrid Energy Systems: A Case Study in Brikcha, Morocco

针对农村混合能源系统设计中的负荷预测精度不足问题，本研究基于XGBoost算法构建高精度负荷预测模型，结合Brikcha地区气象与用电数据优化特征工程和超参数，实现R2=0.9919的优异预测效果，有效捕捉尖峰负荷与动态波动，为系统可靠设计提供数据支撑。

　　

摘要：

为了实现农村地区的电气化，高效且可靠的混合能源系统（HES）设计在很大程度上依赖于高精度的电力负荷预测。传统方法很难检测到住宅负荷的高波动性，而在为HOMER Pro等行业标准设计软件获取高精度负荷曲线方面存在较大差距。本研究通过开发并测试基于XGBoost算法的高保真负荷预测模型来填补这一空白，该模型能够生成农村小镇“Brikcha”的真实住宅负荷曲线。该模型利用了Brikcha地区的详细气象数据和电力消耗数据，通过时间特征工程进行处理，并通过Optuna自动超参数调优进行了优化。经过多次运行和实验后，该模型的预测效果非常出色：均方根误差（RMSE）为1.0632，平均绝对误差（MAE）为0.8088，R2值为0.9919。视觉诊断进一步表明，该模型能够较好地捕捉到能源需求的急剧峰值和动态波动。本研究最重要的贡献在于提出了一个稳健的、数据驱动的框架，能够生成经过验证的高精度负荷数据，为设计更高效、经济可行的混合能源系统以及推进可持续的农村电气化计划提供了基础。

引言

由于地理位置偏远和基础设施有限，农村住宅在获取可靠且负担得起的能源方面常常面临挑战。在这种情况下，结合太阳能光伏板、风力涡轮机和柴油发电机的混合能源系统已成为满足分散式能源需求的实际解决方案。然而，设计和确定这些系统的规模需要高度准确的家庭电力消耗预测，以确保系统的可靠性和经济可行性[1]。