灰色预测模型GM(1,1)主要适用于光滑数据序列的预测。由于月售电量数据序列存在着突发和季节数据项,直接采用灰色模型进行预测往往效果不佳。通过在原数据中分离出季节数据项,从而得到季节补偿系数的方法消除季节因素影响,通过数据的滑动平均处理消除突发因素影响,改善数据序列的光滑度,提高灰色模型的预测效果,并给出实例验证。