摘要：月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性．为此，提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型．首先，利用季节调整方法对原始负荷序列进行预处理，消除离群值和春节假日的影响；然后用BP神经网络对回归残差序列建模预测得到预测结果或对季节调整后序列和季节成分序列分别建模预测，并对分量预测结果重构后得到最终预测结果的方法．通过实例对预测效果进行检验，结果表明提出的预测方法的预测表现要优于BP神经网络，SARIMA，支持向量机等模型，可以获得更高的预测精度．

关键词：负荷预测 季节调整 离群值 神经网络 

单位：重庆大学经济与工商管理学院; 重庆400030; 甘肃省电力公司培训中心; 兰州730070