电力供应链联盟BIC构建与协同决策研究

发布时间：2020-12-26 04:18

　　电能从生产、传输直到消费的整个过程形成了一个相对完整的电力供应链。伴随着改革的进程,中国电力从“厂网分开,竞价上网”,再到“输配分离,自负盈亏”,传统的垂直一体化电力供应链将被多个具有相对独立环节而又相互协作的新型电力供应链所取代。在市场经济条件下,围绕电能生产、传输和配送过程,由电煤供应商、发电商、输电商、配电商和客户等组成电力供应链联盟,各联盟成员之间既竞争又合作将是大势所趋。论文主要针对电力供应链联盟的运营管理过程,结合电力供应链联盟为保障客户经济、安全和可靠用电这一运营目标,以提高电力供应链联盟的敏捷性、协作性和控制运营风险为原则,综合运用计算机网络、商务智能、信息经济学和管理学等学科知识,分析信息经济时代IT对供应链联盟持续竞争优势及协同决策的作用机理,论述电力供应链联盟商务智能中心(Business Intelligence Center, BIC)的构建思想,研究BIC环境下电力供应链联盟在发电、供电和输电环节有关电煤采购、负荷预测、发电／购电协调和网架规划等协同决策问题,旨在探讨电力供应链联盟通过谋求信息流、资金流和物流的协同进而达到联盟管理效率和效益最大化的实现方法。... 

【文章来源】：华北电力大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：175 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

一SB工C的网络及服务器结构

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于.NET的电力企业信息系统一体化设计及实现[J]. 李云强,杨彩霞,刘克成.  电网技术. 2007(24)
[2]差价合约下电网公司购电费用最小化的离散优化模型[J]. 刘吉成,谭忠富,陈广娟,侯建朝,王绵斌,曹福成.  中国管理科学. 2007(06)
[3]供应链协同决策及分布协同机制研究[J]. 张萍,陈幼平,袁楚明,周祖德.  制造业自动化. 2007(11)
[4]A new grey forecasting model based on BP neural network and Markov chain[J]. 李存斌,王恪铖.  Journal of Central South University of Technology. 2007(05)
[5]粒子群优化BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用[J]. 傅忠云.  重庆工学院学报(自然科学版). 2007(10)
[6]关联分析在电力负荷灰色神经网络预测中的应用[J]. 牛东晓,吕佳良.  华东电力. 2007(08)
[7]面向中小企业及其联盟的企业信息集成系统[J]. 温颖怡,田凌,郝文涛.  清华大学学报(自然科学版). 2007(08)
[8]基于遗传优化的支持向量机小时负荷滚动预测[J]. 牛东晓,刘达,陈广娟,冯义.  电工技术学报. 2007(06)
[9]集成粒子群优化算法在电网规划中的应用[J]. 任苹,李楠.  系统仿真学报. 2007(10)
[10]粒子群算法及其在电网规划中的应用[J]. 顾永东,金义雄.  电气应用. 2007(02)

博士论文
[1]基于调度部门集中协调的电力供应链运作管理研究[D]. 姜巍.浙江大学 2008
[2]数据挖掘和人工智能理论在短期电力负荷预测中的应用研究[D]. 冯丽.浙江大学 2005



本文编号：2939021