基于改进的分形理论的短期电力负荷预测

为提高负荷预测结果的精度，设计了一种基于改进的分形理论的短期负荷预测模型。选取与实测日气象数据相似的日期作为基准日，对其进行重标极差法分析，从而确定其具有分形的特征，根据分形插值区间计算迭代压缩因子和确定迭代函数系统(IFS:Iterative Function System)建立实测日的分形插值函数，通过移动平均函数对数据进行处理，利用最小二乘法(OLS:Ordinary Least Square)建立数据拟合方程，将时间数据带入拟合方程中计算预测数据。经过仿真对比实验，改进后的比改进前的预测模型预测的负荷数据平均绝对百分比误差(MAPE:Mean Absolute Percentage Error)下降了0.26,证明了改进分形理论的短期电力负荷预测模型可以有效提高负荷预测结果的准确性。