1、获取代理购电用户的历史用电量数据，并将历史电量数据按照区域和行业进行数据集切割，得到区域数据集和行业数据集。
2、针对区域数据集或行业数据集，基于K-means算法对代理购电用户的用电特征进行聚类，得到区域群或行业群。
3、采用不同的电量预测算法进行代理购电量预测，其中，代理购电量预测时均以时间周期为横向维度、以区域群或行业群为纵向维度；并且，计算代理购电量预测值与代理购电量实际值之间的预测偏差。
4、基于预测偏差和评价因子权重值的加权求和进行电量预测算法评价，开展评价之前，基于层次分析法由各位专家对评价因子权重进行赋值，同时计算各位专家对评价因子权重赋值的偏离程度，基于置信比例和偏离程度对专家进行淘汰，以保留的各位专家给出的评价因子权重赋值确定评价因子权重值。
5、将评价因子权重值、横向维度的预测表现、纵向维度的预测表现代入预测算法评价公式，对代理购电量预测算法进行立体综合评价。
