基于電量與電價及線損預(yù)測的電網(wǎng)經(jīng)營效益研究
本文關(guān)鍵詞:基于電量與電價及線損預(yù)測的電網(wǎng)經(jīng)營效益研究
更多相關(guān)文章: 售電量預(yù)測 線損預(yù)測 電價情景分析 經(jīng)營效益分析
【摘要】:隨著我國電力生產(chǎn)消費體系的不斷完善,電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)營效益受多因素的影響不斷復(fù)雜化、多樣化,在保障我國電力輸送安全的同時,全面深化企業(yè)經(jīng)營效益管理研究,提高經(jīng)營效益風(fēng)險管控水平至關(guān)重要。電網(wǎng)企業(yè)最為關(guān)注,對其經(jīng)營效益水平敏感性最強(qiáng)的三個因素為:電量、電價及線損。綜合研究該三個因素,全面剖析因素變化趨勢,深入發(fā)掘其對企業(yè)經(jīng)營效益的影響機(jī)制,從而,為全面開展企業(yè)經(jīng)營效益管理、加強(qiáng)經(jīng)營風(fēng)險防范與控制提供理論基礎(chǔ)。本文研究了國內(nèi)外流行的相關(guān)理論,通過查閱文獻(xiàn)和實際調(diào)研,總結(jié)分析了電量、電價、線損變化對電網(wǎng)企業(yè)實際運營的影響。而且通過對電網(wǎng)企業(yè)的研究,全面剖析其經(jīng)營效益管理現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)其管理僅僅停留在分析歷史數(shù)據(jù)層面,并不能通過歷史數(shù)據(jù)預(yù)測公司未來效益變化趨勢,導(dǎo)致公司經(jīng)營效益風(fēng)險管理手段匱乏。因此,本文構(gòu)建了基于電量預(yù)測、線損預(yù)測、電價情景分析的電網(wǎng)公司經(jīng)營效益預(yù)測分模型。使用量子煙花算法對最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型進(jìn)行優(yōu)化,并且結(jié)合灰色預(yù)測模型、支持向量機(jī)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建了熵權(quán)組合預(yù)測模型。并提出了基于核主成分特征因素提取的支持向量機(jī)輸電線路線損預(yù)測方法對線損進(jìn)行預(yù)測。選取單位電量毛益、單位電量凈利潤、營業(yè)收入增長率、成本費用收入比重、單位資產(chǎn)售電量五個指標(biāo)來描述企業(yè)經(jīng)營效益。最后,基于前述研究成果,開發(fā)完成了電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)營效益預(yù)測分析系統(tǒng)。本文通過對電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)營效益關(guān)鍵影響因素進(jìn)行預(yù)測,利用構(gòu)建的經(jīng)營效益預(yù)測分析模型,對電網(wǎng)經(jīng)營效益動態(tài)進(jìn)行有效的評估,尤其是基于理論研究開發(fā)的經(jīng)營效益預(yù)測分析系統(tǒng)極大提升了企業(yè)數(shù)據(jù)分析人員工作效率,其指標(biāo)數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)了企業(yè)運營指標(biāo)的實時更新和查詢分析,模型庫的實施對于企業(yè)開展電量預(yù)測、業(yè)務(wù)擴(kuò)展、用戶分析具有很好的幫助。
【關(guān)鍵詞】:售電量預(yù)測 線損預(yù)測 電價情景分析 經(jīng)營效益分析
【學(xué)位授予單位】:華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:F426.61
【目錄】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第1章 緒論10-20
- 1.1 選題背景及意義10
- 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-18
- 1.2.1 電量預(yù)測10-12
- 1.2.2 線損綜合管理及預(yù)測12-16
- 1.2.3 電價對電網(wǎng)經(jīng)營效益影響16-17
- 1.2.4 電網(wǎng)經(jīng)營效益管理現(xiàn)狀17-18
- 1.3 本文的研究思路及研究內(nèi)容18-20
- 第2章 基本理論方法概述20-33
- 2.1 因素提取方法概述20-23
- 2.1.1 主成分分析20-22
- 2.1.2 核主成分分析22-23
- 2.2 預(yù)測理論方法概述23-32
- 2.2.1 灰色預(yù)測模型24-25
- 2.2.2 支持向量機(jī)模型25-26
- 2.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型26-29
- 2.2.4 量子煙花算法優(yōu)化支持向量機(jī)預(yù)測模型29-32
- 2.2.5 熵權(quán)組合預(yù)測32
- 2.3 本章小結(jié)32-33
- 第3章 售電量分析及預(yù)測研究33-44
- 3.1 售電量預(yù)測相關(guān)因素分析33-34
- 3.2 售電量預(yù)測34-41
- 3.2.1 灰色預(yù)測34-36
- 3.2.2 支持向量機(jī)預(yù)測36-37
- 3.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測37-39
- 3.2.4 量子煙花算法優(yōu)化支持向量機(jī)預(yù)測39-41
- 3.3 熵權(quán)組合預(yù)測結(jié)果41-43
- 3.4 本章小結(jié)43-44
- 第4章 線損分析及預(yù)測研究44-54
- 4.1 線路損耗相關(guān)因素分析44-48
- 4.1.1 線路損耗分類44-45
- 4.1.2 電網(wǎng)線路損耗影響因素45-48
- 4.2 基于核主成分法特征因素提取的SVM預(yù)測48-51
- 4.2.1 核主成分法提取線損預(yù)測影響因素48-49
- 4.2.2 線路損耗SVM預(yù)測49-51
- 4.3 綜合線損預(yù)測結(jié)果51-53
- 4.4 本章小結(jié)53-54
- 第5章 基于電量與電價及線損預(yù)測的電網(wǎng)經(jīng)營效益預(yù)測分析模型54-64
- 5.1 總收入預(yù)測55-56
- 5.1.1 售電收入分析預(yù)測55
- 5.1.2 其他收入分析預(yù)測55-56
- 5.2 總成本費用預(yù)測56-57
- 5.2.1 購電成本分析預(yù)測56
- 5.2.2 其他成本分析預(yù)測56-57
- 5.3 公司經(jīng)營效益指標(biāo)預(yù)測57-58
- 5.4 不同電價情景下電網(wǎng)公司經(jīng)營效益實證分析58-63
- 5.5 本章小結(jié)63-64
- 第6章 電網(wǎng)經(jīng)營效益預(yù)測分析系統(tǒng)64-71
- 6.1 系統(tǒng)構(gòu)建思路64
- 6.2 業(yè)務(wù)需求綜述64-65
- 6.3 業(yè)務(wù)點功能實現(xiàn)65-69
- 6.3.1 宏觀經(jīng)濟(jì)指數(shù)預(yù)測模塊65-67
- 6.3.2 相關(guān)因素指標(biāo)數(shù)據(jù)管理模塊67
- 6.3.3 相關(guān)性分析模塊67-68
- 6.3.4 區(qū)域行業(yè)售電量預(yù)測模塊68-69
- 6.3.5 經(jīng)營效益預(yù)測分析模塊69
- 6.4 本章小結(jié)69-71
- 第7章 研究成果和結(jié)論71-72
- 參考文獻(xiàn)72-76
- 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果76-77
- 致謝77
【相似文獻(xiàn)】
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本文編號:608468
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