随着社会经济的快速发展,能源消耗迅速且环境问题日益严重,污染物排放总量居高不下,环境形势十分严峻。京津冀地区是当前中国大气污染最严重的地区,已成为中国治雾的主要阵地。国家及地方政府近年陆续颁布了大气污染防治的相关政策,加快了京津冀及周边地区大气污染综合治理,开展了电力、钢铁、水泥、平板玻璃等行业的大气污染限期治理行动。大气污染防治推动着京津冀地区高耗能产业的去产能以及技术更新改进,推动着电能替代进程的逐步加快,从而对京津冀地区未来的电力需求造成更多的不确定性。因此,本文针对大气污染防治背景下的京津冀地区电力需求预测问题展开一系列研究,分析大气污染防治政策对京津冀地区电力需求的影响,考虑地区替代电量的潜力,更加科学有效地判断京津冀地区电力需求未来的变化趋势,实现京津冀地区电力需求的准确预测,为制定能源规划提供依据,为科学合理的电网规划奠定基础,对于提高电力系统运行的稳定性和经济性具有至关重要的意义。论文围绕大气污染防治背景下的京津冀地区电力需求预测开展了相关研究。首先,从电力消费总量、电力消费结构与电力消费弹性三个方面阐述了京津冀地区的电力需求现状,概述了电力需求的相关影响因素,并基于灰色关联度分析析筛选出了影响京津冀地区电力需求的关键指标,为后文电力需求预测奠定基础;其次,梳理总结了京津冀地区近年来大气污染物排放状况及大气污染防治的相关政策,分析了大气污染防治政策对京津冀地区电力需求的具体影响;随后,分析了我国当前的电能替代进程与成效,从技术与经济两方面简述了电能替代的可行性,从环保要求方面分析了电能替代的必要性,基于灰色预测模犁GM(1,1),对京津冀地区的替代电量进行了预测,并对预测结果的合理性进行了一定分析;最后,基于回归分析方法、ARIMA模型与BP神经网络构建了京津冀地区基础电力需求的组合预测模型,引入合作博弈中的Shapley值分配方法作为组合模型中各单一模型的权重赋予方法,实现了对京津冀地区未来基础电力需求的组合预测,结合电能替代的预测结果,即得到京津冀地区未来的总体电力需求。