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基于EMD-分形理论的短期电力负荷预测
1.绪论
短期电力负荷预测是电力系统运营和规划的关键内容。准确的短期负荷预测可以提高电力系统的可靠性和经济性，优化发电和调度计划，更好地安排电力供应和需求。考虑到负荷预测的不确定性和复杂性，建立精确可靠的预测模型成为相当具有挑战性的任务。然而，可以肯定的是，计算机技术的快速发展和不断完善，已经使得基于EMD-分形理论的短期电力负荷预测成为可能。
2.EMD分解
EMD（EmpiricalModeDecomposition）分解是一种基于数据本身特点的时频分解方法，它将信号分解成一系列的IMF（IntrinsicModeFunction）函数，满足以下两个条件：1）在求解过程中，任何一分量的极值点个数和过零点个数至多相差1；2）每个IMF函数的频带宽度应该尽可能变窄。将不同分解得到的IMF函数按照其与原始信号的能量大小排序，将能量最小的IMF函数看做是噪声；最终所得到的IMF函数构成了原始信号的非平稳高低频部分。
3.分形理论
分形是非整数的几何形态的统称，分形几何具有自相似、分维、复杂性等特性。在研究复杂系统和非线性现象的过程中，分形理论被广泛运用进去。
4.基于EMD-分形理论实现短期电力负荷预测
将EMD分解得到的各个IMF函数作为子时序列，分别应用分形理论建立预测模型。具体步骤如下：
（1）将历史数据分解为若干个IMF组件。由于EMD分解得到的每个IMF函数受到原始数据的特定频率范围的影响，其时序数据具有一定的非线性和随机性。
（2）为每个IMF序列建立分形模型，求出每个IMF序列的分形维度。由于熵和分形维度有非常好的相关性，因此可以根据序列的分形维度进行预测。
（3）进行模型训练和预测。采用BP神经网络、支持向量机等算法对模型进行训练，最终得到短期电力负荷预测结果。
5.实验结果和分析
本文采用国内某地区的电力负荷数据进行实验，采用EMD-分形模型对短期负荷进行预测。实验结果表明，采用EMD-分形模型的预测误差相比于其他传统模型较小，且具有较高的预测精确度和鲁棒性，有效提高了电力负荷预测的准确性。
6.结论
本文基于EMD-分形理论提出了一种新型的短期电力负荷预测方法，并从理论上和实验结果上证明了该方法相对于传统方法的优越性。因此，EMD-分形模型在电力负荷预测领域中具有广阔的应用前景，在今后的研究中将得到更深入的探究和应用。