本发明涉及一种电力服务话务量预测方法。预测方法包括如下过程：对过往的话务量数据与话务影响因素数据进行收集获取，形成话务量数据集；对话务量数据集数据进行预处理，形成话务量预测数据集；将话务量预测数据集按照工作日与休息日分为工作日数据集与休息日数据集，开启多线程技术，将数据分别放入模型预测；最后对各模型预测的数据对比择优，实现预测修正调整与准确率提升；本发明的有益效果：获取话务量数据，利用大数据技术进行处理分析，通过研究时间序列法、梯度回归法、神经网络法等预测方法的优缺点，首次建立了分省、分业务双维度预测模型，解决了客服中心目前预测工作缺少系统工具支撑的问题。