在利用数据挖掘进行短期负荷预测时，如何整合气象因素以提升预测模型的准确性，并请提供一个具体的应用案例。

在电力系统负荷预测中，气象因素对负荷量有着显著影响，尤其是在短期预测中。为了提高预测精度，我们可以使用数据挖掘技术来分析历史负荷数据和气象数据之间的相关性，并建立预测模型。数据挖掘技术中的分类、回归、聚类、神经网络等方法都可以用来处理这个问题。

参考资源链接：[数据挖掘驱动的新型短期负荷预测方法探讨](https://wenku.csdn.net/doc/eyj344pgxn?spm=1055.2569.3001.10343)

结合气象因素使用数据挖掘技术提高预测精度的步骤如下：

1. 数据收集：首先收集历史负荷数据和相应的气象数据，包括温度、湿度、风速、太阳辐射等可能影响负荷的因素。

2. 数据预处理：对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和数据标准化等，以保证数据质量。

3. 特征提取：使用统计分析和机器学习算法来识别气象因素和负荷之间的相关性。这可能涉及主成分分析、相关性分析、因子分析等。

4. 模型建立：根据相关性分析结果选择合适的预测模型。时间序列模型如ARIMA或季节性分解的时间序列预测（STL）可以用于捕捉时间依赖性。如果需要处理非线性关系，则可以考虑使用人工神经网络（ANN）或支持向量回归（SVR）。

5. 模型训练与验证：使用历史数据训练模型，并使用交叉验证方法对模型进行评估和调优。

6. 预测实施：将实时气象数据输入到训练好的模型中，得到负荷预测结果。

应用案例：清华大学电机系的何光宇教授团队在研究中提出了一种新的负荷预测方法，该方法充分考虑了气象因素的影响，并结合连续性原理和相似性原理来优化预测模型。通过引入气象因素的综合分析，该团队成功提高了短期负荷预测的准确性，并在实际的电力系统中得到了应用。

如果你对进一步了解如何将理论知识应用于实际问题中感兴趣，可以访问提供的资源《数据挖掘驱动的新型短期负荷预测方法探讨》。该资源详细介绍了上述方法，并提供了实际案例分析，帮助你更好地理解和掌握这一领域的知识。

参考资源链接：[数据挖掘驱动的新型短期负荷预测方法探讨](https://wenku.csdn.net/doc/eyj344pgxn?spm=1055.2569.3001.10343)