Надежное функционирование энергосистем с существенной долей гидроэлектростанций (ГЭС) в энергетическом балансе во многом зависит от точности прогнозирования притока воды. В совокупности прогнозирование притока воды и оптимальное планирование выработки определяют энергетическую безопасность, обеспечивают защиту от наводнений, исключают холостые сбросы на ГЭС. Решение подобных задач осложняется отсутствием достоверной информации о притоке воды и его стохастическим характером, переменным характером электропотребления и неточными моделями прогнозирования и планирования. Повышение точности прогнозирования ориентировано на определение запаса воды для планирования перспективной выработки электроэнергии на ГЭС с учетом регулирования в среднесрочной перспективе. Такое регулирование необходимо для демпфирования нагрузки в пиковых и полупиковых частях графика нагрузки. В статье рассмотрена проблема построения модели среднесрочного прогнозирования притока воды для планирования выработки электроэнергии на неделю вперед с учетом изменений климата в изолированно работающих энергосистемах на примере электроэнергетических систем Горно-Бадахшанской автономной области Таджикистана. Для учета постоянных климатических изменений предложено использовать подход на базе методов машинного обучения, отличающийся способностью к самоадаптации. В результате выполнения опытно-промышленных расчетов доказана целесообразность применения модели на базе ансамбля регрессионных деревьев решений.