基于电量与电价及线损预测的电网经营效益研究

发布时间：2017-08-02 09:02

  本文关键词：基于电量与电价及线损预测的电网经营效益研究

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【摘要】：随着我国电力生产消费体系的不断完善,电网企业经营效益受多因素的影响不断复杂化、多样化,在保障我国电力输送安全的同时,全面深化企业经营效益管理研究,提高经营效益风险管控水平至关重要。电网企业最为关注,对其经营效益水平敏感性最强的三个因素为：电量、电价及线损。综合研究该三个因素,全面剖析因素变化趋势,深入发掘其对企业经营效益的影响机制,从而,为全面开展企业经营效益管理、加强经营风险防范与控制提供理论基础。本文研究了国内外流行的相关理论,通过查阅文献和实际调研,总结分析了电量、电价、线损变化对电网企业实际运营的影响。而且通过对电网企业的研究,全面剖析其经营效益管理现状,发现其管理仅仅停留在分析历史数据层面,并不能通过历史数据预测公司未来效益变化趋势,导致公司经营效益风险管理手段匮乏。因此,本文构建了基于电量预测、线损预测、电价情景分析的电网公司经营效益预测分模型。使用量子烟花算法对最小二乘支持向量机预测模型进行优化,并且结合灰色预测模型、支持向量机模型、神经网络模型构建了熵权组合预测模型。并提出了基于核主成分特征因素提取的支持向量机输电线路线损预测方法对线损进行预测。选取单位电量毛益、单位电量净利润、营业收入增长率、成本费用收入比重、单位资产售电量五个指标来描述企业经营效益。最后,基于前述研究成果,开发完成了电网企业经营效益预测分析系统。本文通过对电网企业经营效益关键影响因素进行预测,利用构建的经营效益预测分析模型,对电网经营效益动态进行有效的评估,尤其是基于理论研究开发的经营效益预测分析系统极大提升了企业数据分析人员工作效率,其指标数据库实现了企业运营指标的实时更新和查询分析,模型库的实施对于企业开展电量预测、业务扩展、用户分析具有很好的帮助。
【关键词】：售电量预测 线损预测 电价情景分析 经营效益分析
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F426.61
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 选题背景及意义10
• 1.2 国内外研究现状10-18
• 1.2.1 电量预测10-12
• 1.2.2 线损综合管理及预测12-16
• 1.2.3 电价对电网经营效益影响16-17
• 1.2.4 电网经营效益管理现状17-18
• 1.3 本文的研究思路及研究内容18-20
• 第2章 基本理论方法概述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 预测理论方法概述23-32
• 2.2.1 灰色预测模型24-25
• 2.2.2 支持向量机模型25-26
• 2.2.3 人工神经网络预测模型26-29
• 2.2.4 量子烟花算法优化支持向量机预测模型29-32
• 2.2.5 熵权组合预测32
• 2.3 本章小结32-33
• 第3章 售电量分析及预测研究33-44
• 3.1 售电量预测相关因素分析33-34
• 3.2 售电量预测34-41
• 3.2.1 灰色预测34-36
• 3.2.2 支持向量机预测36-37
• 3.2.3 人工神经网络预测37-39
• 3.2.4 量子烟花算法优化支持向量机预测39-41
• 3.3 熵权组合预测结果41-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第4章 线损分析及预测研究44-54
• 4.1 线路损耗相关因素分析44-48
• 4.1.1 线路损耗分类44-45
• 4.1.2 电网线路损耗影响因素45-48
• 4.2 基于核主成分法特征因素提取的SVM预测48-51
• 4.2.1 核主成分法提取线损预测影响因素48-49
• 4.2.2 线路损耗SVM预测49-51
• 4.3 综合线损预测结果51-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第5章 基于电量与电价及线损预测的电网经营效益预测分析模型54-64
• 5.1 总收入预测55-56
• 5.1.1 售电收入分析预测55
• 5.1.2 其他收入分析预测55-56
• 5.2 总成本费用预测56-57
• 5.2.1 购电成本分析预测56
• 5.2.2 其他成本分析预测56-57
• 5.3 公司经营效益指标预测57-58
• 5.4 不同电价情景下电网公司经营效益实证分析58-63
• 5.5 本章小结63-64
• 第6章 电网经营效益预测分析系统64-71
• 6.1 系统构建思路64
• 6.2 业务需求综述64-65
• 6.3 业务点功能实现65-69
• 6.3.1 宏观经济指数预测模块65-67
• 6.3.2 相关因素指标数据管理模块67
• 6.3.3 相关性分析模块67-68
• 6.3.4 区域行业售电量预测模块68-69
• 6.3.5 经营效益预测分析模块69
• 6.4 本章小结69-71
• 第7章 研究成果和结论71-72
• 参考文献72-76
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果76-77
• 致谢77

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本文编号：608468