基于電價預(yù)測的水電工程投資控制與效益最大化實現(xiàn)研究

【摘要】：通常水電工程投資控制都在設(shè)計階段、招投標階段、施工階段考慮。本文從電價預(yù)測的角度,對實現(xiàn)水電工程的投資控制及效益最大化進行了分析研究,同時研究了灰色理論及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在邊際電價預(yù)測中的應(yīng)用。 由于當前我國發(fā)電側(cè)市場逐步實行“競價上網(wǎng)”:在合理補償成本、合理確定收益、依法計入稅金、堅持公平負擔(dān)的原則下實行同網(wǎng)同質(zhì)同價。因此,以電力市場為基礎(chǔ),以上網(wǎng)電價為尺度,通過上網(wǎng)電價來控制水電工程投資,是水電工程投資控制的必然趨勢,對控制工程投資具有非常重要的理論價值和現(xiàn)實意義。按照同網(wǎng)同質(zhì)同價的要求,上網(wǎng)電價水平不隨單個水電項目的造價“高來高去”,同一類型的水電項目,誰的工程投資低,利潤水平就高;誰的工程投資高,利潤水平就低,甚至虧本。投資者在投資辦電時,必須根據(jù)電網(wǎng)上網(wǎng)電價水平情況來考慮是否投資,如何投資,如何降低工程投資來獲取更多的收益,實現(xiàn)效益最大化。 上網(wǎng)電價水平短期和長期的準確預(yù)測是電站是否投資、實現(xiàn)效益最大化的關(guān)鍵,是投資方獲取最大利潤最有力的武器之一。如果能夠較準確地預(yù)測次日的市場清算電價,將有助于發(fā)電企業(yè)掌握市場先機,從而構(gòu)造最優(yōu)的電量、電價投標策略,以實現(xiàn)效益最大化。通過研究,建立了以下實時邊際電價預(yù)測模型: 1.建立了基于市場價格理論的BP 網(wǎng)絡(luò)長期電價預(yù)測模型,通過對長期電價的較準確預(yù)測,投資者就可以通過上網(wǎng)電價預(yù)測值來考慮是否投資,如何投資,如何控制投資。 【關(guān)鍵詞】：投資控制 效益最大化 電價預(yù)測 灰色模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：四川大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：F426.61
【目錄】：

• 摘要2-8
• 1 序言8-13
• 1.1 我國電力市場的形成及發(fā)展8-9
• 1.2 當前電價定價方式對水電工程投資控制決策的影響9-10
• 1.3 電價預(yù)測研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3.1 電價預(yù)測的特點10
• 1.3.2 電價預(yù)測的分類10-11
• 1.3.3 電價預(yù)測的方法11
• 1.4 本文研究內(nèi)容11-13
• 2 水電工程電價理論13-27
• 2.1 制訂電價的原則13-15
• 2.2 制訂電價的幾種方法15-17
• 2.2.1 會計成本定價方法15-16
• 2.2.2 邊際成本定價方法16-17
• 2.3 實時邊際電價理論17-27
• 2.3.1 上網(wǎng)電價概念17
• 2.3.2 上網(wǎng)電價的確定17-21
• 2.3.3 實時電價理論21-23
• 2.3.4 邊際電價的含義23-27
• 3 基于上網(wǎng)電價的水電工程投資控制27-45
• 3.1 水電工程投資27-29
• 3.1.1 水電工程投資主要特性27
• 3.1.2 水電工程投資構(gòu)成27-29
• 3.2 水電工程投資控制29-35
• 3.2.1 水電工程投資控制作用29-34
• 3.2.2 水電工程投資控制內(nèi)容34-35
• 3.3 基于上網(wǎng)電價約束前提下的工程投資控制35-36
• 3.4 基于市場價格理論的長期電價預(yù)測36-45
• 3.4.1 BP 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型36-38
• 3.4.2 BP 網(wǎng)絡(luò)的基本原理38-39
• 3.4.3 BP 算法基本遞推關(guān)系式39-40
• 3.4.4 BP 算法實現(xiàn)步驟40-43
• 3.4.5 長期電價預(yù)測模型的建立43-45
• 4 基于實時上網(wǎng)電價的水電工程效益最大化45-70
• 4.1 水電工程投資回收45-46
• 4.2 邊際電價預(yù)測對實現(xiàn)效益最大化的作用46
• 4.3 灰色預(yù)測模型46-58
• 4.3.1 灰色模型建模機理46-47
• 4.3.2 GM(1,1)模型的建立47-50
• 4.3.3 GM(1,1)預(yù)測成果50-53
• 4.3.4 基于負荷影響的GM(1,2)模型53-54
• 4.3.5 灰色預(yù)測技術(shù)的改進54-55
• 4.3.6 分等時段序列法55
• 4.3.7 分等時段序列法預(yù)測成果55-58
• 4.4 基于時間序列的BP 網(wǎng)絡(luò)模型58-61
• 4.5 節(jié)假日電價預(yù)測61-62
• 4.6 灰神經(jīng)耦合預(yù)測模型62-70
• 4.6.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色預(yù)測方法的特點62
• 4.6.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色預(yù)測方法的互補性62-63
• 4.6.3 串聯(lián)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法63-64
• 4.6.4 串聯(lián)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測成果64-67
• 4.6.5 并聯(lián)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法67-70
• 5 結(jié)論及展望70-73
• 5.1 結(jié)論70-72
• 5.2 展望72-73
• 參考文獻73-77
• 科研成果77-78
• 聲明78-79
• 致謝79

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