摘要：随着电力系统运行复杂程度不断提高，传统负荷预测方法在处理非线性变化、多因素影响以及复杂时间序列关系方面存在一定局限。机器学习算法具备数据特征学习和模式识别能力，能够利用历史负荷数据挖掘潜在变化规律，为电力负荷预测提供新的技术路径。针对当前机器学习算法应用过程中存在的数据特征表达不足、样本质量影响明显、模型泛化能力有限、复杂负荷规律识别困难以及多源信息融合不足等问题，本文围绕特征提取优化、数据处理改进、模型结构调整、多因素融合分析以及组合预测方法构建等方面展开研究，以提升电力负荷预测模型的适应能力和预测可靠性，为智能电力系统运行提供技术参考。