在一年中最炎热的时期——大暑，如何精准预测并管理电力需求，成为了一个亟待解决的数据挖掘难题，大暑期间，随着气温的急剧上升，空调等制冷设备的广泛使用导致电力消耗激增，给电网稳定运行带来巨大挑战。
通过数据挖掘技术，我们可以从历史电力消耗记录、气象数据、社会经济指标等多源信息中寻找规律与趋势，分析历史大暑期间的气温与电力消耗的关联性，构建基于机器学习的预测模型，模型可以学习到气温变化对电力需求的即时影响及滞后效应，进而对未来几天的电力需求进行较为准确的预测。
结合社交媒体数据，分析公众对高温天气的反应和用电习惯变化，也能为电力部门提供更加人性化的需求管理策略，通过智能电网技术，在预测到电力需求高峰时，提前向用户发送节能提示或调整电价策略，以平衡供需关系。
大暑时节的数据挖掘不仅关乎技术挑战，更涉及对复杂社会经济系统的深刻理解，通过精准预测与智能管理，我们能在保障民众生活舒适度的同时，确保电力系统的安全稳定运行。
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利用大暑时节的高温数据，通过智能算法预测电力需求变化趋势，
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