钢铁工业作为典型的能源密集型产业，其电力需求量大，对钢铁企业进行功率预测有利于电网需求管理和保障电能质量。钢铁企业设备功能各异且需要协调配合，生产过程中物理参数对功率预测的影响不可忽略。为此，本文基于改进的条件隐半马尔可夫模型（Conditional hidden semi-Markov model，CHSMM），提出了一种考虑生产过程物理参数的钢铁工业用户功率预测模型。首先分析了物料质量和过程温降等物理参数对于功率预测的影响，然后基于CHSMM建立了功率预测模型；在此基础上，考虑到企业生产工序间的协调配合，构建计及上述物理参数影响的改进CHSMM。算例结果表明，本文所提方法能够提高钢铁工业用户功率预测精度。