与小编上篇文章介绍的基于BPNN神经网络的电力负荷预测相比较，两种模型的负荷预测方法各有优势，神经网络能够自动提取特征并处理非线性关系，而XGBoost则具有预测精度高、运行速率快和可解释性强的特点。在实际应用中，可以根据具体需求和数据特点选择合适的模型或模型组合进行负荷预测。未来研究方向可包括改进模型结构、研究多源数据融合技术、优化模型训练和推理过程等，以进一步提高负荷预测的精度和效率。
1. XGBoost的基本原理
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效的梯度提升决策树算法，在原有的GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基础上进行了改进，通过集成多个弱学习器来形成一个强学习器。XGBoost利用了核外计算，能够处理大规模数据集，并且在速度和效率上表现出色。
2. XGBoost在负荷预测中的优势
预测精度高：XGBoost在多个数据挖掘竞赛中表现出色，被广泛应用于各种预测任务。
对硬件设施要求低：相比深度学习模型，XGBoost的运行速率更快，更适合实时预测。
可解释性强：相比黑盒模型，XGBoost的决策树结构使得其预测结果更易于理解。
3. XGBoost在负荷预测中的应用实例
研究表明，XGBoost在电网负荷预测中表现出色。例如，本文采用新英格兰2024年最新电力负荷数据探讨了如何利用XGBoost梯度提升决策树算法在MATLAB环境下进行短期电力负荷预测，并提供了一份完整的代码示例。
XGBoost模型相比传统模型在达标率和准确率上都有显著提升。此外，XGBoost还可以与其他模型结合使用，形成组合预测模型，以进一步提高预测精度。
数据集 采样时间间隔为1小时含有3647个最新监测数据，数据展示如下：
基于XGBoost的电力负荷预测（采用2024新英格兰最新电力负荷数据实例）的程序运行效果展示：
