電網(wǎng)投資是保障電網(wǎng)電能輸送、資源優(yōu)化配置、節(jié)能減排等功能正常發(fā)揮的基礎(chǔ)條件。同時(shí),電網(wǎng)投資的合理決策也是使投資獲得收益并實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵所在。我國地域遼闊、自然環(huán)境復(fù)雜多樣、經(jīng)濟(jì)文化的發(fā)展很不均衡,導(dǎo)致不同地區(qū)電網(wǎng)發(fā)展面臨的內(nèi)外部環(huán)境存在較大差異,電網(wǎng)發(fā)展呈現(xiàn)出總體過剩與局部緊張相矛盾的現(xiàn)象,使得不同地區(qū)電網(wǎng)投資決策工作存在很大的難度。為了消除時(shí)空差異的影響,提高電網(wǎng)項(xiàng)目投資決策的精度,并簡化決策方法,需進(jìn)行本次論文的研究工作。本文首先從定義、原則、內(nèi)容、要素等方面介紹了電網(wǎng)投資的相關(guān)理論,并確定從宏觀方向分析電網(wǎng)的差異化發(fā)展需求繼而再做具體電網(wǎng)項(xiàng)目投資決策的分析思路。其次,以大量相關(guān)文獻(xiàn)研究為基礎(chǔ),對影響電網(wǎng)投資的相關(guān)因素進(jìn)行了細(xì)化梳理,并從電網(wǎng)發(fā)展的不同階段、不同區(qū)域兩個(gè)方面分析中國24個(gè)省級電網(wǎng)存在的差異化發(fā)展需求,研究每個(gè)地區(qū)的電網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢,以此為基礎(chǔ)將中國電網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r劃分了 5種情景,為后續(xù)的電網(wǎng)項(xiàng)目投資決策奠定了基礎(chǔ)。針對電網(wǎng)項(xiàng)目的投資決策,將已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用的投資決策方法——NPV法進(jìn)行了改進(jìn),提出考慮電網(wǎng)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)量化的DNPV法,不僅能夠保留NPV法計(jì)算清... 

【文章來源】：華北電力大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１?Ｒｉｃｈａｒｄｓ函數(shù)示意圖??將Ｒｉｃｈａｒｄｓ函數(shù)的：階導(dǎo)數(shù)零點(diǎn)所對應(yīng)的函數(shù)值作為各竹人均用屯量增長的臨界點(diǎn)??

９?９?１１?２．１１６?０?５?２０??１０?２２?２３?２．４６８?０?０?１９??１１?１６?１８?２．８８４?０?０?１２??１２?１２?１６?３．３７３?２?１１?１６??１３?４?２１?３．９１０?０?７?１９??１４?１０?１３?４．４４８?０?６?１６??１５?２?３?５．１９３?０?８?１８??１６?１０?１２?５．９９８?１４?１２?２０??１７?１?６?６．８５４?０?０?２１??１８?２?７?７．８６３?１５?４?２１??１９?４?２２?８．８８２?１３?１０?２２??２０?９?１０?９．９６５?９?１６?２２??２１?１?２?１２．０６８?１７?１８?２３??２２?４?９?１５．１２４?１９?２０?２３??２３?１?４?１８．３０２?２１?２２?０??經(jīng)過２３次聚類后，所有的２４個(gè)省級電網(wǎng)被聚為一類，此時(shí)的聚類系數(shù)達(dá)到了最?１８．３０２。??系統(tǒng)聚類結(jié)果的聚類圖如下圖３－３所示：??使用Ｗａｒｄ聯(lián)接的譜系？??

平北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文??（１）直接推斷法??直接推斷法是計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)Ｔ１的一種最簡單的方法。項(xiàng)目的Ｔ１值可以通過找到。這種計(jì)算項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)占預(yù)期值的百分比的方法符合一般的風(fēng)險(xiǎn)處理做（２）基于概率分布的風(fēng)險(xiǎn)量化方法??基于概率分布的風(fēng)險(xiǎn)量化方法是一種相較于直接推斷法更系統(tǒng)的計(jì)算項(xiàng)。它主要是通過為項(xiàng)目重要的目標(biāo)參數(shù)指定概率密度函數(shù)來估計(jì)可能的風(fēng)收集信息，構(gòu)建最能代表己識別風(fēng)險(xiǎn)的概率密度函數(shù)來量化此次投資項(xiàng)目其中概率密度函數(shù)主要依靠經(jīng)驗(yàn)或利用過去的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)來確定，它是不受一般可以為正態(tài)、對數(shù)正態(tài)、貝塔或三角分布等。圖４－１從收入方面展示數(shù)為正態(tài)分布的風(fēng)險(xiǎn)量化例子。??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3498872