随着社会的发展,能源不足问题逐渐显现,我们需要重视电力资源的管理和优化,提出更适合生产计划的电力使用调度。全社会用电量是衡量吉林地区国民经济和社会发展的重要指标,为了增强用电效益,我们从多方面对吉林省全社会用电量进行研究。在本文中,我们以灰色系统和聚类马尔可夫链为主要研究方法,从区域用电量、产业和居民生活用电量、分产业产值这三个维度对吉林省全社会用电量进行研究,分析表明各区域电力消费量呈现稳步发展趋势,因此对于用电量政策性的调整应该是全省各区域协调进行的。由全社会用电量灰色关联度分析结果得出,对于短期内的电力缺口问题,调整第二产业各行业用电量可以更快地控制全社会用电量的增速。由于全社会用电量与分产业产值、分产业用电量灰色关联度结果不一致,通过计算电耗强度得出第二产业电耗强度远远高于第一和第三产业。针对吉林省全社会用电量预测问题,我们在灰色预测模型（GM（1,1）模型）的基础上提出灰色—聚类马尔可夫链模型。首先建立灰色预测模型,并对原始数据进行拟合得到相对误差数据;其次采用系统聚类法对相对误差数据序列确定马尔可夫状态个数,根据K均值聚类中心值进行状态区间划分,利用聚类中心值对拟合数据进行修正;最后采用聚类马尔可夫链计算预测年份相对误差数据所处状态,基于状态对应的聚类中心值修正预测值。以吉林省2000-2021年全社会用电量数据对模型进行验证,结果表明相比于常用的GM（1,1）模型,灰色—聚类马尔可夫链模型对原始数据的拟合更加准确,拟合精度提高了4.63%。考虑到灰色—聚类马尔可夫链模型不断地产生新的预测数据,我们对模型中的数据进行更新,更新后模型预测的相对误差绝对值不超过0.6%,因此我们得出及时更新预测模型数据集可以提高预测精度的结论。利用此模型对“十四五”期间吉林省全社会用电量进行预测,结果表明用电量会逐年增加且涨幅较为稳定,预计在2023年突破900亿千瓦时,在“十四五”期间吉林省全社会用电量每年度使用量不会超过1000亿千瓦时。