节能环境下的发电企业报价策略研究

【摘要】： 随着我国电力工业市场化改革的不断深入,节能减排工作在发电领域的逐步推进,发电企业一方面需要应对外部激烈的竞争环境,另一方面需要改善传统体制下管理机制的不足。因此,对成本管理方法、市场价格预测及竞价策略的进一步研究为发电企业参与市场竞争的必要工作。 论文包括三个方面的研究内容。第一,结合我国发电企业的成本管理现状,论文重新界定了外部成本的概念。并在此基础上,论文提出了基于年度合同电量分解的固定成本分摊方法。第二,在对已有的时间序列和神经网络预测方法的研究基础上,论文提出了含置信区间的ARIMA与GARCH混合式电价预测方法和基于小波分析的神经网络模型的电价预测方法。第三,论文提出了基于MCP的分时竞价策略。同时,考虑到节能减排的政策导向作用,就可能的三种市场模式下的发电企业应对策略进行了讨论。 【关键词】：节能减排 成本分析 电价预测 竞价策略
【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】：2009
【分类号】：F426.61
【目录】：

• 中文摘要3
• 英文摘要3-6
• 第一章 引言6-13
• 1.1 研究背景和研究意义6-7
• 1.1.1 研究背景6
• 1.1.2 研究意义6-7
• 1.2 国内外研究现状7-10
• 1.2.1 成本分析的研究现状7-8
• 1.2.2 电价预测方法的研究现状8
• 1.2.3 发电企业报价策略的研究现状8-10
• 1.3 我国电力市场发展10-11
• 1.3.1 我国电力市场现状以及对发电企业的影响10-11
• 1.3.2 节能减排导向及其对发电企业的影响11
• 1.4 论文研究内容11-13
• 第二章 节能减排环境下发电企业动态成本分析技术研究13-20
• 2.1 节能减排环境下发电企业成本框架体系构建13-14
• 2.2 节能减排形势下动态成本分摊方法研究14-20
• 2.2.1 固定成本与变动成本归集15
• 2.2.2 考虑污染物排放的固定成本动态分析15-17
• 2.2.3 算例分析17-20
• 第三章 含置信区间的 ARIMA 与 GARCH 混合式电价预测方法研究20-30
• 3.1 时间序列和神经网络的适用范围研究20
• 3.2 含置信区间的 ARIMA 与 GARCH 混合式电价预测方法20-30
• 3.2.1 电价序列平稳性检验——游程检验法21
• 3.2.2 数据的平稳化——差分运算21-22
• 3.2.3 模型定阶——AIC 准则22
• 3.2.4 误差修正模型的选取——误差序列的异方差判断22-23
• 3.2.5 预测电价置信区间的确定23
• 3.2.6 含置信区间的 ARIMA 与 GARCH 混合式电价预测的步骤23-24
• 3.2.7 含置信区间的 ARIMA 与 GARCH 混合式电价预测的算例分析24-30
• 第四章 基于小波分析的神经网络模型的电价预测方法研究30-46
• 4.1 BP 神经网络30-33
• 4.1.1 BP 神经网络的基本原理30-31
• 4.1.2 BP 神经网络的学习规则31-33
• 4.2 小波分析处理33-35
• 4.2.1 小波变换的原理33-34
• 4.2.2 小波多分辨率分析的技术原理34-35
• 4.3 基于小波分析处理的 BP 神经网络的电价预测实证分析35-46
• 4.3.1 模型的结构及参数35-42
• 4.3.2 预测的结果及分析42-46
• 第五章 基于现阶段的我国发电企业竞价策略研究46-59
• 5.1 基于 MCP 的分时竞价策略研究46-55
• 5.1.1 构造模型46-50
• 5.1.2 策略的流程50
• 5.1.3 算例分析50-55
• 5.2 竞价策略与节能减排导向的结合55-59
• 5.2.1 节能优先模式56-57
• 5.2.2 能耗惩罚电价模式57
• 5.2.3 能耗约束模式57-59
• 第六章 结论59-60
• 参考文献60-63
• 致谢63-64
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况64

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