《表2 某省售电量预测外部影响指标》

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《基于机器学习的电力大客户群体月度售电量预测研究》

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传统的预测方法是根据历史时间序列数据进行预测，因此需要收集各分类售电量以及总售电量的历史数据。智能预测方法需要基于众多自变量进行预测，因此需要收集外部宏观经济指标历史数据以及气候气象相关数据等。根据用户性质的不同，我们选择对大工业售电量、一般工商业售电量、农业生产售电量、居民生活售电量进行分类预测以及对总售电量预测，收集对应的售电量历史数据，相关外部指标可参考表1所列出的影响因素，同时，可参考各省各地市的地域特点，自由增减各影响指标。以某省总售电量预测为例，表2给出预测中选择的外部影响指标。