基于商业智能的光伏发电定价模型的设计验证及预测

【摘要】：随着人类生产力的不断发展以及不可再生能源的日益稀少，人类与资源的矛盾越来越尖锐，可再生能源技术成为了未来能源发展的趋势。光伏发电是人类在可再生能源技术应用的一次巨大进步，但目前由于我国光伏发电产业尚处于初级阶段、同时由于光伏发电存在的特殊性，传统的“峰谷分时定价模型”与“两部制电价定价模型”等发电定价模型对其不适用，所以在发电定价上尚不成熟。光伏发电上网现存的定价形式主要是依赖于市场询价的方式和政府“一刀切”的模式。但由于我国地域辽阔，各地自然条件相差很大，所以“一刀切”并不能适于我国光伏电站的推行。 目前，LCOE模型是国外主要的光伏定价方法，他可以通过多个因子动态分析，对光伏电价的真实成本进行核算。但由于LCOE模型是由国外的专家学者创作，并不符合我国光伏发电产业的实际情况。本文采用商业智能技术，对LCOE模型进行改进，引入清洁发展机制（Clean Development Mechanism，简称为“CDM”）因子；基于改进后的LCOE模型构建多维数据集，并采用数据提取、转换和加载（Extraction-Transformation-Loading，简称为“ETL”）技术将影响光伏发电定价各因素的数据导入到多维数据集中，然后设计针对各个因素的挖掘结构，最后将多维数据集中的数据导入到报表中，通过挖掘结构进行数据挖掘。 本文采用德国光伏发电历史数据，通过LCOE模型计算出理论价格，并与实际价格相比较，从而验证LCOE模型的正确性。然后，采用组件及系统的历史价格数据，并考虑不同地域的光照时长，结合CDM机制所产生的收益，计算出符合我国国情的各地域理论光伏电价价格，并与我国现行价格相比较，以验证改进后的LCOE模型的正确性和有效性，克服“一刀切”价格机制的局限性。最后，采用商业智能技术，对我国未来光伏价格做出预测。 【关键词】：商业智能 光伏产业 定价模型 数据挖掘
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP311.13;F426.61
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目录8-10
• 插图索引10-11
• 附表索引11-12
• 第1章 绪论12-24
• 1.1 研究背景与意义12-18
• 1.1.1 世界主要国家定价政策14-15
• 1.1.2 光伏上网定价政策的比较和思考15-16
• 1.1.3 我国目前定价政策及反思16-18
• 1.2 国内外研究现状18-23
• 1.2.1 光伏产品定价方法研究现状18-19
• 1.2.2 商业智能主要概念及相关名词解释19-22
• 1.2.3 商业智能在决策及预测方面的研究现状22-23
• 1.3 本文的研究内容及章节安排23-24
• 第2章 光伏发电定价建模方法24-29
• 2.1 定价的基本原理及相关概念24-25
• 2.2 传统电价定价的典型方法25-26
• 2.2.1 两部制电价定价模型25
• 2.2.2 峰谷分时电价定价模型25-26
• 2.3 光伏发电定价模型 LCOE26-27
• 2.3.1 LCOE 简介26-27
• 2.3.2 LCOE 的主要因子及影响因素27
• 2.4 小结27-29
• 第3章 LCOE 模型的改进29-36
• 3.1 LCOE 模型的不足29-30
• 3.2 关于 CDM 的研究30-32
• 3.2.1 碳排放交易的基本原理31-32
• 3.2.2 清洁交易机制的具体实践32
• 3.3 改进 LCOE 模型32-35
• 3.3.1 CERs 的换算标准33-34
• 3.3.2 敏感性分析34-35
• 3.4 小结35-36
• 第4章 商业智能实现模型验证及价格预测36-44
• 4.1 商业智能实现的一般性方法36-40
• 4.1.1 数据集成36-38
• 4.1.2 数据分析38-39
• 4.1.3 数据展现39-40
• 4.2 模型验证及价格预测实现方法设计40-42
• 4.2.1 验证改进后的 LCOE 模型40-42
• 4.2.2 采用数据挖掘技术预测光伏发电价格走势42
• 4.3 小结42-44
• 第5章 实验设计与结果44-57
• 5.1 实验环境的搭建44-45
• 5.2 实验步骤45-52
• 5.3 实验结果与分析52-57
• 结论57-59
• 参考文献59-62
• 致谢62-63
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录63-64
• 附录B 攻读学位期间所参与的研究项目64

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