电网基建项目投资决策方法研究

随着电网基建项目数的与日剧增,为充分考虑每个项目的属性特征以及各个项目之间的关联性,提出了一种新型的电网基建项目投资决策体系。决策体系由6个模块组成,包括:数据库模块、基建投资预测模块、智能评分模块、决策模块、校验模块及数据输出模块。在投资决策过程中,建立了省级电网基建项目中的重点项目、220 kV基建项目及110 kV基建项目的综合评价指标体系,对各种类型的项目进行量化评价;给出了电网基建项目投资决策体系中相应模块的控制流程及实现方法。以某地级市为例,验证了该决策体系的可行性。     

基于改进粒子群组合算法的电网基建年度投资预测

利用SPSS软件对基建投资的主要影响因素进行了分析,并分别利用多元线性回归法、BP神经网络法、灰色系统理论法对基建投资进行了预测。为了获得更加准确的预测结果,采用了一种基于改进粒子群的组合算法,将3种方法的预测结果进行优化组合,得到最终的预测值。经过算例分析表明,该方法能够有效提高预测精度,得到较好的预测结果。     

电网项目投资风险分析及控制

电网建设项目通常投资较大,合理控制电网建设投资,降低工程造价,努力提高电网投资效益,不仅对电网建设领域和整个电力生产领域有利,而且对于整个国民经济的发展都会产生重大影响.     

面向区域能源服务商的智能楼宇需求侧响应优化策略

需求侧响应(demand response,DR)是提高可再生能源利用效率,实现未来电力系统双侧协调互动的重要途径,同时也是未来区域能源服务商为用户提供能源增值服务的重要手段。该文在对智能楼宇热力学特性建模的基础上,构建了面向区域能源服务商的智能楼宇(用户)DR优化模型。以冷藏仓库/写字楼用户为例,通过算例分析,将DR调用后的用户用能模式与初始用能模式进行比较,对上述模型的有效性进行验证。结果表明,该文提出的优化策略能够有效降低区域能源服务商的经营成本,提升分布式光伏的利用效率。     

电网基建项目投资决策方法研究

随着电网基建项目数的与日剧增,为充分考虑每个项目的属性特征以及各个项目之间的关联性,提出了一种新型的电网基建项目投资决策体系。决策体系由6个模块组成,包括:数据库模块、基建投资预测模块、智能评分模块、决策模块、校验模块及数据输出模块。在投资决策过程中,建立了省级电网基建项目中的重点项目、220 kV基建项目及110 kV基建项目的综合评价指标体系,对各种类型的项目进行量化评价;给出了电网基建项目投资决策体系中相应模块的控制流程及实现方法。以某地级市为例,验证了该决策体系的可行性。     

基于改进粒子群组合算法的电网基建年度投资预测

利用SPSS软件对基建投资的主要影响因素进行了分析,并分别利用多元线性回归法、BP神经网络法、灰色系统理论法对基建投资进行了预测。为了获得更加准确的预测结果,采用了一种基于改进粒子群的组合算法,将3种方法的预测结果进行优化组合,得到最终的预测值。经过算例分析表明,该方法能够有效提高预测精度,得到较好的预测结果。