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本发明公开了一种基于多源数据融合的月度售电量预测方法，包括以下步骤：步骤一、数据采集与预处理，多渠道采集多元数据，清洗去除噪声数据，数据异常值处理、归一化处理；步骤二、特征工程与数据融合，数据进行特征提取，选取关键因素，将多源数据集成到一个统一特征向量中；步骤三、模型训练与优化，构建适合预测模型，准确预测月度电网售电量的波动趋势，对预测模型进行持续训练与优化；步骤四、智能调整与预警机制，预测结果出现异常波动，提前采取调度措施，从业务角度对电量进行调整；本发明与现有的技术相比的优点在于：本发明可以提高预测精度、提升系统适应性、进行多源数据融合、实现智能调度与风险预警。

本发明公开了一种提高电量预测准确率的方法，涉及电量预测技术领域，包括以下步骤：数据收集、数据预处理与建立天气温度与用电量的关系模型，此一种提高电量预测准确率的方法，通过该方法，通过细致的数据收集工作，确保了数据的全面性和时效性，数据预处理阶段则有效清理了冗余和异常信息，为模型提供了高质量的数据输入，建立关系模型时，结合了线性回归和时间序列预测算法，充分考虑了天气、时间等因素对电量的影响，从而增强了模型的预测能力，这一系列措施的共同作用下，不仅提高了电量预测的准确度，还为电力公司的运营决策、资源调度以及用户的用电规划提供了更为科学、合理的依据，有助于实现电力资源的优化配置和节能减排目标。