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基于分形理论的短期电力负荷预测方法研究的中期报告
本研究旨在探索一种基于分形理论的短期电力负荷预测方法。目前已经完成了中期报告，并取得了以下进展：
1.研究了电力负荷时间序列数据的分形性质，发现电力负荷时间序列具有明显的分形特征，表现为具有长期记忆性和自相似性。
2.对电力负荷时间序列数据进行了预处理和数据清洗，包括去噪、平滑等处理，确保数据质量。
3.提出了一种基于分形理论的短期电力负荷预测模型，该模型结合了分形维数和小波分析方法，可以较好地捕捉电力负荷时间序列的长期记忆性和自相似性。
4.使用所提出的预测模型对电力负荷时间序列数据进行了预测实验，结果表明所提出的模型能够较为准确地预测电力负荷的短期变化趋势。
5.针对预测模型存在的一些问题，如模型参数的选择和优化等，我们还在继续探索和研究，以进一步提高预测的准确性和稳定性。
在后续的研究中，我们将继续优化所提出的短期电力负荷预测模型，同时探索其他基于分形理论的预测方法，并将实验结果与其他经典预测方法进行比较，以验证所提出的方法的优势和适用性。