电力负荷预测技术及其应用是电力系统规划与运行管理中的重要研究领域。该技术通过分析历史负荷数据、气象因素、经济指标等多源信息，运用统计学方法、机器学习算法及人工智能模型，对未来电力需求进行科学预测。准确的负荷预测有助于电力企业优化发电计划、降低运营成本、提高电网安全稳定性，并为新能源并网和电力市场交易提供决策支持。当前，负荷预测技术已广泛应用于短期（小时级）、中期（日/周级）和长期（月/年级）预测场景，并逐步向高精度、自适应和智能化方向发展。随着电力系统数字化转型，负荷预测技术将与大数据、云计算等技术深度融合，为新型电力系统建设提供关键技术支撑。
