负荷预测准确率不仅依赖算法本身，更依赖输入数据的完整性与质量。在实际项目中，数据缺失、采样间隔不一致、外界变量不充分等问题都会影响模型表现。

针对工业园区常见的数据噪声情况，Kaiyun中国大陆负荷预测系统引入了数据清洗、异常剔除和缺失填补机制，显著减少预测误差来源。在某大型制造企业的项目验证中，加入数据修正模块后预测误差降低了 18% 左右。

此外，多维变量（温度、湿度、生产计划、节假日因素等）对负荷变化影响明显。Kaiyun官方电力科技平台通过引入多维数据源，使模型能够更准确捕捉负荷趋势变化，提升在复杂工况下的稳定性，为工业场景提供更可靠的预测结果。