基于电价预测的水电工程投资控制与效益最大化实现研究

【摘要】：通常水电工程投资控制都在设计阶段、招投标阶段、施工阶段考虑。本文从电价预测的角度,对实现水电工程的投资控制及效益最大化进行了分析研究,同时研究了灰色理论及人工神经网络在边际电价预测中的应用。 由于当前我国发电侧市场逐步实行“竞价上网”:在合理补偿成本、合理确定收益、依法计入税金、坚持公平负担的原则下实行同网同质同价。因此,以电力市场为基础,以上网电价为尺度,通过上网电价来控制水电工程投资,是水电工程投资控制的必然趋势,对控制工程投资具有非常重要的理论价值和现实意义。按照同网同质同价的要求,上网电价水平不随单个水电项目的造价“高来高去”,同一类型的水电项目,谁的工程投资低,利润水平就高;谁的工程投资高,利润水平就低,甚至亏本。投资者在投资办电时,必须根据电网上网电价水平情况来考虑是否投资,如何投资,如何降低工程投资来获取更多的收益,实现效益最大化。 上网电价水平短期和长期的准确预测是电站是否投资、实现效益最大化的关键,是投资方获取最大利润最有力的武器之一。如果能够较准确地预测次日的市场清算电价,将有助于发电企业掌握市场先机,从而构造最优的电量、电价投标策略,以实现效益最大化。通过研究,建立了以下实时边际电价预测模型: 1.建立了基于市场价格理论的BP 网络长期电价预测模型,通过对长期电价的较准确预测,投资者就可以通过上网电价预测值来考虑是否投资,如何投资,如何控制投资。 【关键词】：投资控制 效益最大化 电价预测 灰色模型 神经网络
【学位授予单位】：四川大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：F426.61
【目录】：

• 摘要2-8
• 1 序言8-13
• 1.1 我国电力市场的形成及发展8-9
• 1.2 当前电价定价方式对水电工程投资控制决策的影响9-10
• 1.3 电价预测研究现状10-11
• 1.3.1 电价预测的特点10
• 1.3.2 电价预测的分类10-11
• 1.3.3 电价预测的方法11
• 1.4 本文研究内容11-13
• 2 水电工程电价理论13-27
• 2.1 制订电价的原则13-15
• 2.2 制订电价的几种方法15-17
• 2.2.1 会计成本定价方法15-16
• 2.2.2 边际成本定价方法16-17
• 2.3 实时边际电价理论17-27
• 2.3.1 上网电价概念17
• 2.3.2 上网电价的确定17-21
• 2.3.3 实时电价理论21-23
• 2.3.4 边际电价的含义23-27
• 3 基于上网电价的水电工程投资控制27-45
• 3.1 水电工程投资27-29
• 3.1.1 水电工程投资主要特性27
• 3.1.2 水电工程投资构成27-29
• 3.2 水电工程投资控制29-35
• 3.2.1 水电工程投资控制作用29-34
• 3.2.2 水电工程投资控制内容34-35
• 3.3 基于上网电价约束前提下的工程投资控制35-36
• 3.4 基于市场价格理论的长期电价预测36-45
• 3.4.1 BP 网络预测模型36-38
• 3.4.2 BP 网络的基本原理38-39
• 3.4.3 BP 算法基本递推关系式39-40
• 3.4.4 BP 算法实现步骤40-43
• 3.4.5 长期电价预测模型的建立43-45
• 4 基于实时上网电价的水电工程效益最大化45-70
• 4.1 水电工程投资回收45-46
• 4.2 边际电价预测对实现效益最大化的作用46
• 4.3 灰色预测模型46-58
• 4.3.1 灰色模型建模机理46-47
• 4.3.2 GM(1,1)模型的建立47-50
• 4.3.3 GM(1,1)预测成果50-53
• 4.3.4 基于负荷影响的GM(1,2)模型53-54
• 4.3.5 灰色预测技术的改进54-55
• 4.3.6 分等时段序列法55
• 4.3.7 分等时段序列法预测成果55-58
• 4.4 基于时间序列的BP 网络模型58-61
• 4.5 节假日电价预测61-62
• 4.6 灰神经耦合预测模型62-70
• 4.6.1 人工神经网络和灰色预测方法的特点62
• 4.6.2 人工神经网络和灰色预测方法的互补性62-63
• 4.6.3 串联灰色神经网络预测法63-64
• 4.6.4 串联灰色神经网络预测成果64-67
• 4.6.5 并联灰色神经网络预测法67-70
• 5 结论及展望70-73
• 5.1 结论70-72
• 5.2 展望72-73
• 参考文献73-77
• 科研成果77-78
• 声明78-79
• 致谢79

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