一种基于多源数据融合的月度售电量预测方法

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。