本发明公开了一种考虑多种影响因素的月度电量预测方法，属于电力系统技术领域；该方法包括以下步骤：对电量数据、影响因素数据进行预处理；数据进行预处理包括异常值处理、无量纲化处理；采用ARIMA模型进行月度电量预测，并结合影响因素对ARIMA预测结果进行修正；考虑多种影响因素采随机森林算法对月度电量进行预测，并结合ARIMA模型形成最终月度电量预测结果；考虑气候状况，进行第三季度多场景电量预测。本发明通过合理考虑节假日、气候、新能源等影响因素，并采用ARIMA模型进行月度电量预测，结合人工智能的随机森林算法，提高了最终月度电量预测结果的准确性；同时，获取准确电量预测结果可以科学地规划电力生产，以此达到提升效率，降低运行成本的目的。