一、山东省发电量预测模型的研究（论文文献综述）
卜银河[1]（2021）在《新配额制下高比例可再生能源消纳优化研究》文中研究表明中国已经宣布了面向2030年碳达峰和2060年碳中和的碳减排目标,这意味着在稳定推进煤电机组清洁化高效利用的同时,必须在未来十年内大幅提高可变可再生能源的装机比例、发电渗透率和消纳比重。2019年5月,中国发布了可再生能源电力消纳保障机制的新配额制,直接考核各省域年度可再生能源和非水可再生能源电力消纳量是否达到按分配消纳责任权重计算的责任消纳量,将作为电力调度机构按经济性最优或碳减排效果最优优化机组开停机计划和发电计划,和电力交易机构按同样的低碳和经济原则实现市场出清的重要约束条件。虽然强制配额政策下可再生能源消纳水平得到了基本保证,但高比例可再生能源的消纳仍需要高电力系统灵活性作为支撑。我国电源侧的不灵活燃煤火电机组占比高、可再生能源富集区的电网侧互联互通水平有限、需求侧响应和抽水蓄能等储能侧灵活性资源规模化效应不明显,源-网-荷-储的灵活性资源不足以支撑含高比例可变可再生能源的电力系统灵活性需求。通过多种灵活消纳措施提高电力系统灵活性已成为目前提高可再生能源并网消纳量的重要基础。（1）高比例可再生能源消纳优化模型构建及应用研究。以西北地区实际数据和HRP-38数据库为基础,通过提取西北地区电网结构和电源结构的特征,并充分考虑电力系统负荷和非水可再生能源出力的特性,搭建了具有电网节点结构复杂、机组数量多和可再生能源占比高等特点的实际案例场景。基于此,本研究以传统基于安全约束的机组组合（SCUC）和经济调度模型（SCED）为基础开发了适用于高比例可再生能源的消纳优化模型,适用于大规模机组组合、高比例可再生能源并网情景下一日运行优化决策的快速求解。进而构建了四类提升电力系统灵活性的灵活消纳措施情景,电网侧以提高省间输电能力和区外输电容量为代表,需求侧以提高负荷可灵活调节水平的需求侧管理为代表,电源侧以火电机组深度调峰改造为代表,评估了四种灵活消纳措施对西北地区高比例可再生能源消纳的影响。（2）新配额制下高比例可再生能源消纳优化模型构建。在高比例可再生能源消纳优化模型基础上,引入新配额制消纳责任权重的约束,并对其中非线性部分进行线性化,构建了基于调度运行优化的新配额制下高比例可再生能源经济消纳优化模型、低碳消纳优化模型以及经济与低碳双目标消纳优化模型。首先是以区域整体发电运行成本最小为优化目标、基于省域互联的单目标经济消纳优化模型;随后引入305台机组的碳排放参数,以区域整体总碳排放为目标,构建了基于省域互联的单目标低碳消纳优化模型,接着在约束方面进一步考虑38个节点间的线路传输容量和机组在各节点的分布限制,构建基于网架互联的单目标低碳消纳优化模型;最后基于区域整体碳排放和系统购电成本最低构建省域互联的经济与低碳双目标消纳优化模型,并对比展开新配额制下高比例可再生能源低碳消纳的案例分析。（3）新配额制下高比例可再生能源消纳优化模型应用研究——以西北地区为例。基于新配额制下高比例可再生能源消纳优化模型,以西北地区为模型应用场景,首先评估了新配额制对西北地区省域可再生能源经济消纳的影响,以及新配额制下四项灵活消纳措施对高比例可再生能源消纳的促进效果,并将其与新配额制实施前灵活消纳措施的效果作比较。随后分析了新配额制对低碳消纳的影响,并与经济消纳的结果作比较,结果表明当西北地区配额较低时,整体上以经济消纳为目标的优化模型结果具有成本优势且减排效果与低碳消纳接近,但当配额水平较高时,整体上以低碳消纳为目标的优化模型减排效果明显更优而增加的发电成本反而较小,此外还单独分析了区域内网架结构对低碳消纳优化结果的影响。最后对新配额制下经济与低碳双目标消纳优化结果进行了分析,与单目标低碳消纳相比,双目标权衡后,区域碳排放水平接近但消纳指标变劣,并且当风光可以平价上网时将出现较严重的限电情况。（4）新配额制下基于市场交易的高比例可再生能源消纳模型构建及应用研究。该部分研究首先基于确定性成本报价,构建了省域互联的日前电能量市场和日前辅助服务市场联合出清模型,以西北地区为案例,计及各省域间和区域整体主网架约束,讨论电能量和辅助服务市场联合出清对新配额制下促进高比例可再生能源消纳的影响。结果表明,双市场联合出清模型的消纳水平和区域整体发电成本介于经济调度和低碳调度模型之间,不同辅助服务需求规模下各省域弃电量和弃电率指标变化明显,而消纳量和消纳比重指标变化不大。随后进一步构建了考虑火电机组辅助服务市场报价不确定性的双市场鲁棒出清模型,得出了 305台机组在五类辅助服务市场和电能量市场的联合出清结果,并分析了报价对区域可再生能源消纳、辅助服务费用和碳排放的影响。本文在以上模型应用研究的基础上,提出新配额制下高比例可再生能源消纳优化的政策建议,新配额制下含高比例可再生能源的电力调度和交易提供决策支持。
张文华[2]（2021）在《面向系统灵活性的高比例可再生能源电力规划研究》文中研究说明2020年我国“30·60”双碳目标的提出,进一步提高了中国在国家自主贡献中的力度,对中国高质量能源发展提出了新要求。自此,构建高比例可再生能源的新型电力系统成为实现“30·60”双碳目标的必由之路。然而,在走向高比例可再生能源电力系统新形态的路上,存在诸多管理决策方面亟待解决的问题,其中极为突出的就是大规模可再生能源消纳的相关问题。随着可再生能源渗透率的提高,电力系统将面临更大的波动性和供应的不确定性。为避免出现大量弃风、弃光的情况发生,提升系统灵活性是最直接有效的解决办法。对此,研究建立并完善提高系统灵活性、促进可再生能源消纳的中长期电力规划模型,探索电力行业优化发展路径,有助于为能源监管部门提供科学的管理决策依据,减少无效投资,对“十四五”规划乃至2035年远景规划有重大参考价值。基于此,本文首先从能源“不可能三角”理论出发,以“安全、经济、低碳”三元目标为优化方向,从基于组合预测的中长期电力需求预测模型研究、基于系统成本的电力资源技术经济分析与增长潜力研究,以及供需两侧资源协同优化的电力规划模型研究三个方面构建了面向系统灵活性的高比例可再生能源电力规划研究体系。其次,通过构建基于MLR-ANN（多元回归和人工神经网络耦合）的全社会用电量预测模型和基于Gompertz曲线的电力经济增长规律分析模型,系统LCOE（系统平准化发电成本）技术经济分析模型和基于双因素学习曲线的电力资源成本下降趋势模型,以及面向系统灵活性的高比例可再生能源电力规划模型等模型,建立了新型的中长期电力规划思维范式。然后,本文也应用所构建模型分析了不同政策情景下2021-2035年中国电力行业潜在的发展路径,并运用电力系统运行模拟方法对形成的规划方案进行了可靠性验证。最后,针对优化路径,提出了公正合理的政策建议,为国家能源高质量发展献策。具体来说,本文的主要研究内容及基本结论包括以下几个方面:（1）系统灵活性和中长期电力规划相关基础理论研究。从能源“不可能三角”理论出发,以“安全、经济、低碳”三元目标为优化方向,阐述了面向系统灵活性的高比例可再生能源电力规划研究优化思路,形成了从基于组合预测的中长期电力需求预测模型研究、基于系统成本的电力资源技术经济分析与增长潜力研究,以及供需两侧资源协同优化的电力规划模型研究三个方面构建面向系统灵活性的高比例可再生能源电力规划研究体系的整体思路。（2）电力行业发展现状分析。重点梳理和分析了近20年来我国电力行业在电源结构、跨省跨区输电线路和全社会用电量等主体构架方面的变化趋势,以及发电技术经济性、线损、厂用电率、煤耗、需求响应规模等成本效率方面的演变趋势。为面向系统灵活性的高比例可再生能源电力规划模型的构建和电力行业优化路径的探索提供了参数设定依据。（3）基于组合预测的中长期电力需求预测模型研究。首先,重点分析了引起全社会用电量变化的相关因素,基于MLR模型进行了相关性分析,提取了影响全社会用电量变化的显着影响变量。并通过时间序列ANN模型和最小二乘法,分别预测了显着影响变量的未来值。其次,通过构建的基于MLR-ANN的全社会用电量预测模型,分别用两组数据预测了我国2021-2035年的全社会用电量。然后,基于Gompertz曲线模型对主要发达国家电力经济发展规律进行了分析和总结,研究了用电量“拐点”的问题。最后,整合了国内外权威研究机构对中国电力需求预测的结果,结合对中长期电力经济发展规律研究的结论,对本文构建的基于MLR-ANN的全社会用电量预测模型结果进行了校验。结果表明,本文构建的“MLR+最小二乘+ANN”预测模型具有较高的预测精度,预测结果可靠。（4）基于系统成本的电力资源技术经济分析与增长潜力研究。首先,分别构建了以系统成本为核算基础的系统LCOE技术经济分析模型和基于双因素学习曲线的电力资源成本下降趋势模型,补充了已有的技术成本分析研究中存在的灵活性和需求侧资源考虑缺失的问题。然后,充分模拟电力市场环境,利用所构建模型分析了 2021-2035年不同电力资源竞争力情况。最后,基于电力市场化背景,综合不同电力资源竞争力分析结论,分析了各类发电资源和需求侧灵活性资源的年均新增规模及发展潜力,为面向系统灵活性的高比例可再生能源电力规划模型约束条件设立了较为客观的定义域。（5）供需两侧资源协同优化的电力规划模型研究。首先,基于电力规划基本原理,通过对高比例可再生能源电力系统新形态特性的分析,论述了中长期规划视角中需充分考虑满足系统灵活性要求,进而适应高比例可再生能源电力系统新形态的必要性。其次,以中长期电力规划模型作为切入点,嵌入电力行业碳达峰约束与灵活性平衡约束进行优化,构建基于系统灵活性的供需两侧资源协同优化的新型电力规划模型,并叠加前文子模型的互动,共同形成了面向系统灵活性的高比例可再生能源电力规划模型。然后,基于所构建的MLR-ANN中长期电力需求预测模型、系统LCOE模型以及双因素学习曲线模型所得出的基本结论,构建的基准情景、加强政策情景、“碳中和”情景以及1.5℃情景等四种不同政策情景,应用该模型模拟分析了不同政策情景下2021-2035年全国层面和局部区域电力规划方案,探索了 2021-2035年我国电力行业优化发展路径。最后,采用运行模拟进一步验证了模型的有效性。结果显示,本文所建立的规划模型呈现的规划方案能满足各项约束条件,是一个优化的结果。（6）政策建议。基于不同政策情景下全国层面和局部区域电力规划方案对比分析结论,分别从电源侧、电网侧以及需求侧等多个方面提出了保障优化路径得以实施的相关政策建议。同时,还针对优化路径引发的相关公正转型问题进行了论述,提出了相应的政策建议。
王珂珂[3]（2021）在《计及新能源的电力现货市场交易优化研究》文中提出能源是社会进步和人类生存的物质基础,随着能源资源约束日益加剧,绿色低碳发展成为我国经济社会发展的重大战略和生态文明建设的重要途径,我国亟需加快建设以可再生能源为主导的清洁低碳、安全高效的能源体系,实现“30·60”双碳目标。电力工业在现代能源体系中处于核心地位,在减少温室气体排放方面发挥着重要作用,应加大力度发展以风电、太阳能为代表的绿色电力。但由于中国风能、光能富集区与需求区逆向分布,市场在优化资源配置中的作用发挥不够充分,亟需完善新能源参与的电力现货市场交易机制,构建高比例新能渗透的电力现货市场交易决策支持方法,以实现资源有效配置,促进新能源消纳。鉴于以上考虑,本文从新能源参与对电力现货市场影响、新能源发电功率预测与电力现货市场电价预测、计及新能源的中长期合约与现货日前市场的衔接与出清机制、电力现货市场各阶段市场的衔接与出清机制、碳交易权市场与电力现货市场的耦合机制等多个方面展开研究。本文主要研究成果与创新如下:（1）对新能源参与对电力现货市场的影响进行研究,基于电力现货市场价格信号的复杂性,构建由三个模块构成的新能源对电力现货市场影响分析模型,包括基于数据统计的相关性分析、基于小波变换与分形理论的全部特征值分析与基于关键因素提取的相关性分析。以丹麦两地区现货市场的历史数据进行验证,证实新能源发电对于电价影响高于常规历史数据;基于小波变换分析与分形理论求得全部特征值方法,计算两地区分类准确率为分别为80.35%,82.30%,分类结果表明负荷、新能源发电量序列与新能源发电量占比分类错误率较高;通过关键特征提取的相关性分析结果,重要程度位于前三的因素均存在新能源发电相关因素。因此研究中仅考虑负荷等常规因素不足以支撑电力现货市场电价预测、交易匹配与出清问题的研究。（2）对电力现货市场中新能源发电功率与电价预测进行研究,构建基于完全集成经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD）与样本熵（sample entropy,SE）的数据预处理策略,基于和声搜索（harmony searchm,HS）算法优化的核极限学习机（kernel extreme learning machine,KELM）的混合新能源发电功率预测模型,基于相似日筛选与长短期记忆模型（long short-term memory,LSTM）的电力现货市场电价预测模型。针对非线性、非稳态的短期新能源发电功率预测,首先通过皮尔森相关系数筛选模型输入数据,减少数据冗余;而后,采用CEEMD-SE的组合数据预处理策略,对发电功率时间序列进行分解和重构,消除数据噪声,减少模型计算量;其次,采用HS-KELM模型对重构后的多个子序列进行建模预测,集成处理后得到最终的新能源发电功率预测值。基于CEEMD-SE-HS-KELM新能源发电功率预测模型具有更高的预测精度。针对电力现货市场电价预测,将新能源出力指标纳入电力现货市场电价预测中,首先采用CEEMD-SE对电价序列进行分解与重构;而后,构建基于随机森林（random forest,RF）与改进灰色理想值逼近（improved approximation ofgrey ideal values,IAGIV）的新能源出力影响量化模型,筛选出与待预测天数关联性较强的历史天作为输入集;其次,采用LSTM模型对重构后的多个子序列分别进行预测,基于CEEMD-SE-RF-IAGIV-LSTM预测模型对于电价序列的拟合效果较好,可为电力现货市场参与主体制定交易策略、现货市场出清撮合提供支撑,降低电力现货市场中的风险。（3）对计及新能源与中长期市场影响的现货日前电力市场优化模型进行研究。本文提出计及中长期合约电量分解与新能源参与的日前电力市场交易优化模型,首先构建考虑火电厂合约电量完成进度偏差的中长期合约电力分解模型,将分解得到的每日中长期合约电量作为约束引入日前市场的优化模型中,保证中长期合约电量物理执行;针对系统不确定性进行建模,在电力现货市场价格模拟中加入新能源渗透率,更精准地刻画能源参与对于电力现货市场的影响;构建新能源参与的日前市场多目标出清优化模型,利用模糊优选方法对多目标进行转换,较好地平衡经济性与节能减排目标;最后采用基于GA-PSO组合优化模型对构建模型进行求解。模型求解结果表明,本文构建的多目标优化函数能够在保证系统运行经济效益的基础上,实现环境效益最大化,达到节能减排的效果;同时随着新能源渗透率的增加,系统不确定性增加,常规机组的成交电量有所下降。（4）对计及新能源的日前市场与日内市场的衔接机制进行分析,并构建相应的出清优化模型。在日前市场与实时市场之间增加日内市场,以减少系统辅助服务成本、降低用于平衡间歇性、波动性新能源的化石燃料容量、灵活性资源配置与储能成本,以提高现货市场效率,更好的发挥市场对资源优化配置的作用。采用基于模型预测结果与误差分布函数结合的不确定性刻画模型,而后构建了基于拉丁超立方采样进行场景集生成法与改进谱聚类分析的场景集削减策略,能够选择出最具代表性的场景集。基于电力现货市场出清流程,将含有新能源较多的系统将引入日内市场,以减小实时市场的功率偏差,提高系统运行的经济性和稳定性,采用预测模型对新能源出力、电力负荷进行预测,结合预测误差分布函数刻画系统不确定性;构建日前市场和模拟日内市场联合出清优化模型,在各个日内市场考虑对应实时市场新能源偏差功率的不确定性、电价不确定性,建立各日内市场和模拟实时市场联合优化模型。（5）考虑到中国“30·60”双碳目标与宏观发展规划,本文构建一个基于STIRPAT模型碳排放影响因素分析与改进烟花算法（improved fireworks algorithm,IFWA）优化的广义回归神经网络（general regression neural network,GRNN）预测模型。基于不同的社会环境与政策环境,对碳排放影响因素进行模拟并设定,预测结果表示中国的碳排放总量将于2031年达到峰值。以此为基础分析现行政策下中国的碳减排压力,并进行相应的建设全国统一的碳交易权市场必要性分析。而后,基于电力市场和碳市场的建设现状,利用系统动力学模型进行碳交易对电力现货市场的影响分析,系统动力学模型分析结果证实电力市场价格与碳交易价格呈现正相关关系;最后,基于对于碳交易对电力市场作用机理的分析,提出碳交易机制与电力现货市场机制协同建设建议。
宋岫琛[4]（2020）在《合同能源管理模式下储备粮库光伏节能改造研究》文中研究表明当前我国经济发展进入新时代,承担着保障国家粮食安全重要任务的国家粮食储备库也面临着转变发展方式、全面构建“绿色储粮、科技储粮”的现实目标任务要求,而开展既有建筑设施节能改造是储备粮库实现能源高效利用、推进高质量发展的有效途径。随着分布式发电和光伏建筑一体化等技术的成熟应用,以及国家一系列扶持政策的出台实施,部分储备粮库利用“地处郊区遮挡少、屋面面积好利用”等独特优势,探索开展光伏节能改造。而合同能源管理以其专业化、市场化和高效的节能减排运作机制,越来越多的在储备粮库光伏节能改造项目中得到应用,但从实际效果来看,相关决策和运作机制还有待进一步优化和完善。本论文以合同能源管理为切入点将分布式光伏发电与粮库节能改造有效串联,通过系统地对分布式光伏发电、建筑节能改造和合同能源管理研究,进一步构建和完善合同能源管理模式下节能改造项目效益评价体系,为未来各方此类项目决策和运作提供依据。本论文首先通过文献研究法对国内外光伏节能改造和合同能源管理等方面的发展和研究现状进行了研究和介绍,就相关技术发展趋势和合同能源管理模式进行了论述。再运用定性分析法,对当前在储备粮库光伏节能改造中应用的合同能源管理模式进行了分析,提出了存在的问题,并建立效益分析模型。通过调查分析法和个案研究法对某粮库项目能耗特点和未来用能量进行预测,对已建成运营光伏发电的光伏发电项目的建设投资和运营情况进行分析,为项目五个模式下的效益评价提供数据支撑。最后运用比较分析法分别针对五种模式建立了项目建设方案并对项目全寿命期各方收益进行比较,得出了相关研究结论。本文创新之处主要为以下三个方面:（1）本研究针对在粮库光伏发电项目中粮库方在项目决策中主导性不强、主动性不够的情况,将当前主流合同能源管理模式与当前光伏发电政策和用电并网模式有效结合,建立储备粮库光伏节能改造项目全寿命期效益评价模型,为用能单位的决策提供依据。（2）通过建立多元线性回归及灰色神经网络预测模型,对粮库未来用能进行了合理预测。同时也为效益评价模型有效运用提供预测依据,使效益评价模型在针对非固定收益模式的项目可以开展有效分析评价。（3）通过对某储备粮库光伏节能改造项目实例的研究,建立五个假设模型方案并进行经济效益计算,对合同能源管理不同模式适用性进行了比较分析,得出了“自发自用、余电上网”模式是当前政策框架下分布式光伏节能改造项目的最优选择;论证了国家政策对此类项目的巨大影响和引导作用,就各方进一步优化合同能源管理模式在储备粮库光伏节能改造的运行机制提出建议,为相关产业持续健康发展提供较为有价值的探索思路。
倪继娜[5]（2020）在《我国重载铁路运输市场需求预测及多通道分配技术研究》文中研究表明2018年以来,国铁集团实施货运增量行动,其中,煤炭是承接货运增量的重要品类,且重载铁路运输是煤炭外运的主要方式,煤炭品类增量对重载铁路运输有着内在要求。基于此,迫切需要对重载铁路运输需求进行分析,充分了解重载铁路运输需求变化,均衡发挥重载铁路运输通道能力,为决策项目建设和投入、完成货运增量提供支持,从而拉动铁路煤炭运量进一步上升,为煤炭运输提供保障。本文以“三西”地区为主要重载铁路货源市场,通过实地调研、专家咨询等方法,从以下几方面对重载铁路运输市场需求预测与多通道分配进行深入研究。（1）阐述了“三西”地区煤炭资源分布情况,总结了地区生产煤矿和已核准、开工建设煤矿数量及产能分布,并对全国煤炭去产能情况进行了分析。（2）在研究近年来煤炭行业市场供给与需求变化情况的基础上,分析了我国煤炭市场整体供需匹配情况,进而提出煤炭行业市场发展前景。（3）研究了我国煤炭铁路、水路、公路等不同运输方式整体调运格局,在此基础上,对“三西”地区铁路煤炭运输及主要重载铁路线路流量流向进行了详细分析。（4）从宏观环境、市场供需、竞争环境、铁路供给四方面分析影响重载铁路运输市场需求的关键因素,建立基于人工神经网络和系统动力学的重载铁路运输市场需求预测模型,并将两种模型进行组合,得出未来重载铁路运输市场需求预测值。（5）在分析重载铁路运输需求发生及吸引区域和含有多运输通道的运输网络的基础上,以运输费用最小为目标,综合考虑线路能力约束,建立了重载铁路线路运输需求分配模型,并运用重力模型进一步对线路主要OD运输需求进行分配。最后以瓦日铁路为案例,对瓦日铁路线路和主要OD运输需求进行了分配。
梁文冬[6]（2020）在《H电力公司华东分公司风电业务竞争战略研究》文中研究指明风力发电是目前人类能够掌握的技术成熟的发电方式之一,2006年以前,由于风力发电的成本较高,导致风电场的投资回报率远低于燃煤电厂,故国内的风力发电行业发展缓慢。2006年以来,国家开始通过电价补贴、税收优惠等政策鼓励国内风电行业发展,国内风电行业驶入了发展的快车道。经过十余年的发展,风电技术的进步大幅降低了风电投资成本,2019年,我国开始风电行业的去补贴化,预计在“十四五”期间,风电行业要实现全面平价上网,这对习惯了生长在政策保护下的风电投资商而言是一个转折点。另一方面,中美贸易争端和2019年底出现的“新冠”疫情对于中国短期内的经济增长带来了明显的负面影响,经济增速的趋缓也导致了国内电力消耗增长的趋缓,电力行业的增长也迎来了一个新的挑战。H电力公司华东分公司隶属于H集团下属H电力公司,主要负责H电力公司在山东省的火电、风电等业务的开发、建设、运营等工作。自2009年在山东省开发建设第一个风电场以来,经过十余年的发展,在山东已建成16个风力发电厂,总并网容量136万千瓦,在山东省的风力发电开发企业中位于前列。作为一家浸润电力行业多年的大型国有企业,在外部环境剧烈变化的背景下,准确选择一个恰当的竞争战略,指引该企业在激烈的市场竞争中保有自身地位进而实现发展壮大,建立持续的竞争优势,对该企业近五年的发展具有极其重要的意义。通过本论文的研究,认为在当前形势下,该企业面临着外部机遇主要有:风电技术进步、海上风电发展、新旧动能转换、分散式风电发展等;外部威胁主要有:土地指标难以获取、林业指标难以获取、宏观经济增长速度放缓、输配电网络仍需完善、对生态环境的不良影响等;该企业拥有的内部竞争优势主要有:国企+外企双重身份优势、技术管理能力优秀、企业文化传承独特、管理理念先进等;竞争劣势主要有:投资回报率要求严苛、管理流程复杂、高技能人才不足、资金回报期长、成本受设备供应商影响等方面。经研究认为该企业在“十四五”期间应采取集中差异化的风电业务竞争战略。集中化方面的战略措施主要是聚焦于山东省风电业务开发和建设基础上,集中该企业优势资源主攻鲁北、鲁西平原区域的低风速风电场的开发、建设;差异化方面的战略措施主要是通过打造“智慧运营”风电场、创新营销策略、加强检修技术管理等,形成该企业的特色优势。为保障以上战略措施的实施落地,该企业还必须从组织管理、人力资源管理、技术管理、采购管理等方面采取适当的保障措施,为该企业“十四五”期间的战略实施保驾护航,以期该企业能够在激烈的市场竞争中利用自身优势、抓住外部机遇,保持企业的当前市场地位进而实现发展壮大,实现企业的长远发展。
蔺阿琳[7]（2020）在《城市太阳能可利用空间评估与规划研究 ——以哈尔滨为例》文中指出人类对太阳能的高效利用已使得现代生活变得舒适环保,尤其在应对当今全球能源短缺问题方面,太阳能在其能源转化领域发挥着突出贡献,促进了人类社会的绿色可持续发展。城市具有人口高度聚集、用电需求量多、建筑密度大等特征,城市太阳能利用由此受到了多种因素的制约。本研究基于城市环境现状及能源需求、太阳能利用的客观发展趋势和太阳能可利用空间规划缺失等研究背景,以太阳能可利用空间有序、高质量开发建设为目标,挖掘城市规划与太阳能可利用空间的作用机理,揭示空间尺度与太阳能可利用空间评估的关系并构建城市太阳能可利用空间评估模型。以哈尔滨市为例,评估主城区太阳能可利用空间,提出太阳能可利用空间规划策略。全文在“理论研究-机理解析-模型构建-空间评估-规划实施”的技术框架下展开研究。在理论研究层面,对城市太阳能利用与城市规划相互影响关系和城市太阳能利用空间规划等方面进行梳理,以此奠定了本文的研究基础。结合能源景观和能源规划理论、空间规划相关理论和太阳能利用相关理论分析,对太阳能可利用空间现有的评估指标、评估方法和设计框架进行归纳,为研究构建了理论基础与技术支撑。在机理解析层面,阐述城市太阳能可利用空间分异特征和制约因素。通过实地踏勘、公众和专家问卷访谈、视觉Q方法以及文献分析法对我国城市太阳能利用的安装现状、使用偏好、视觉景观影响以及地理空间、行政空间和用地类型的分布特征进行调查分析。以上述研究结果为基础,总结我国城市太阳能可利用空间的影响因素有如下四个方面:空间分布与开发秩序、自然环境与建筑环境、国家政策与地方制度、视觉感知与使用偏好,可为太阳能可利用空间评估提供基础数据和评估指标选取等方面的支持,并为模型构建奠定基础。在模型构建层面,以评估目标框架为指导,按照“评估指标体系构建-评价标准构建-评估模型解析”的思路构建城市太阳能可利用空间评估模型。综合关键词频度分析、主成分分析、层次分析法与可转换主观评价量化法等方法构建太阳能可利用空间评估指标体系并确定权重,结合概念内涵、设立依据、衡量标准以及描述方法建立评估指标的评价标准。最后依据空间应用尺度划分评估模型为三个子模型,分别是城市整体尺度下的宏观层级子模型、城市分区尺度下的中观层级子模型和单体建筑尺度下的微观层级子模型。通过探究城市空间要素、主观感知偏好与太阳能可利用空间评估的关系,为城市太阳能可利用空间评估与规划研究提供重要的理论支撑和技术支持。在空间评估层面,论文以城市太阳能可利用空间评估子模型为基础,以哈尔滨市主城区为研究范围,借助Arc GIS工具,从宏观、中观和微观三个层级评估哈尔滨市太阳能可利用空间。其中宏观层级评估结果是基于城市整体尺度借助规划数据的评估,适用于整体城区;中观层级评估结果是基于分区尺度借助现状数据的评估,偏重已建成区;微观层级评估结果是基于单体建筑尺度借助现状数据的评估,偏重已建成区。通过宏观和中观层级评估结果的耦合,从城市空间和建筑布局视角得到太阳能可利用空间适宜性评估结果,从而形成规划框架。同时,通过微观层级评估结果,归纳形成太阳能可利用空间的规划引导。在规划实施层面,从控制性和引导性两个维度提出哈尔滨太阳能可利用空间规划策略。根据宏观和中观层级耦合结果提出控制性规划策略,着眼于提出不同空间类型的管控策略,以及实现新旧城区重点性布局。同时,探索太阳能可利用空间的发展时序和功能定位。根据微观层级结果提出引导性规划策略,着眼于提升太阳能可利用空间的开发质量。通过规划重点区域,提出太阳能可利用空间质量提升的措施;同时通过协调建筑个体太阳能利用形式来促进景观风貌的保护,结合创新设计用以提升公众的视觉审美。此外,为了保障太阳能可利用空间规划实施还应该建立各部门协调的管理监督机制,促进与法定规划衔接,从资金和政策等方面完善城市太阳能开发的保障机制。为了应对当前城市太阳能利用空间开发失序以及与城市规划脱节等问题,本研究深入探索了城市太阳能可利用空间评估问题,通过城市太阳能可利用空间规划研究将太阳能利用空间和城市空间环境品质塑造有机结合。通过控制建设范围、提出建设要求、规划建设时序等手段为城市太阳能可利用空间发展提供有力支持。同时城市太阳能可利用空间评估模型作为一个评估方法将空间规划与能源规划相结合,是对相关理论和方法的补充,也是对空间规划的深入探讨和思考。
包哲[8]（2020）在《基于智能算法的综合能源系统动态建模仿真与协同运行优化集成研究》文中进行了进一步梳理综合能源系统作为能源互联网的物理载体,可以通过实现能源的梯级利用和多能互补协同运行,有效地提高一次能源利用率、增加可再生能源消纳,减少温室气体和大气污染物排放,从而在保障能源供给安全的同时,有效地应对能源危机、环境污染和气候变化。针对综合能源系统开展协同运行优化研究是实现其“安全、高效、清洁、节约”特性的关键技术。然而,如何提高系统出力设备动态仿真模型的准确性、揭示可再生能源间出力的相关性、合理地识别和表征系统中的不确定性参数、允分考虑气候变化对能源“供-需”的影响和生成适应气候变化的系统运行方案,是目前综合能源系统运行优化研究中亟待解决的难题。本文针对上述问题,综合运用机理建模理论、BP神经网络算法、Copula理论、不确定性优化算法、区域气候模拟模型和支持向量回归机算法,开展了综合能源系统动态建模仿真及协同运行优化研究,深入分析了气候变化对综合能源系统运行的影响,旨在为综合能源系统运行方案的制定和实施提供理论性支持和实践化依据。论文的主要研究内容包括:（1）用户级综合能源系统动态建模仿真和协同运行优化研究。基于BP神经网络算法和机理建模理论,建立了燃气轮机智能融合仿真模型,该模型不仅可以清晰地描述系统运行中能源的转移与转换的过程,而且修正了机理模型中动力学知识缺失和数据不足的模块。对比结果表明,智能融合仿真模型输出结果的平均绝对差值和均方根误差均明显优于单纯机理仿真模型。在此基础上,创新性地使用智能融合仿真模型代替传统能源系统运行优化模型中的设备仿真线性方程,实现了设备仿真模型和系统运行优化模型的有机组合,构建了以系统运营成本最小化为优化目标,包括能源供需平衡和设备容量限制等约束条件的用户级综合能源系统协同运行优化模型。在运用遗传算法求解优化模型的过程中,加入了自适应性交叉概率和变异概率,同时构造了惩罚函数,不仅提高了遗传算法的收敛效果、收敛速度和计算精度,还有效地解决了智能融合仿真模型作为非线性约束带来的复杂性,最终生成了系统的最优运行方案。该方案清晰地揭示了用户级综合能源系统在冬季、夏季和过渡季中,冷、热、电三种能源的传输和分配规律。（2）社区级综合能源系统协同运行优化研究。以天津市某大型园区为研究对象,集成Copula理论、区间算法和双重随机规划方法,建立了社区级综合能源系统协同运行优化模型,制定了社区级综合能源系统的最佳运行策略。其中,Copula函数可以清晰地刻画本文研究案例所在地区风能和太阳能发电出力的相关性;区间算法可以准确地描述系统的经济参数和设备运行参数存在的小范围变化;双重随机算法可以很好地反映负荷侧能源需求量的波动变化特性。研究结果表明,该优化模型可以全面地描述风、光联合发电出力违约水平与风、光发电量之间的相关性,有效地表征系统运营成本和供能违约风险之间的关联性,为当地管理者充分权衡系统经济性和安全性后制定系统运行和管理策略提供理论依据。（3）气候变化对综合能源系统协同运行影响研究。基于区域气候模式（PRECIS,Providing regional climate for impacts studies）,分别对两个气候变化情景（RCP4.5和RCP8.5）和四个时间情景（2018年、2025年、2050年和2100年）下未来温度、风速和辐射量等气象要素进行预测模拟。在此基础上,使用PRECIS的气象要素预测结果作为输入变量,带入预先建立的可再生能源出力计算模型和基于支持向量回归机算法的负荷预测模型,准确识别气候变化对系统能源供应和需求的影响。结果表明,随着全球气候变化趋势的不断加剧,未来风能发电量和热负荷需求量呈现出下降的变化趋势;光伏发电量和冷负荷需求量呈现出上升的变化趋势;电负荷需求量在冬季呈现出下降的变化趋势,在夏季和过渡季呈现出上升的变化趋势。最后,以系统运行成本最小化为目标函数,以气候变化条件下的可再生能源出力和负荷预测结果为能源供需约束的重要输入,建立了考虑气候变化影响的社区级综合能源系统协同运行优化模型。基于多情景分析法,生成了适应气候变化的综合能源系统最佳运行策略。结果表明,该模型可以有效地避免气候变化可能导致的能源供需失衡,帮助决策者有效地应对气候变化、高效地规划一次能源的储备和利用方案、实现能源的合理调度、提高系统的经济效益和保证未来的供能安全。本文通过以上研究,生成了稳定、可靠的综合能源系统协同运行策略,达成了系统效率最优和成本最小,为实现能源的高效调配及可再生能源的最大化消纳提供了技术支持,获得了用户负荷及可再生能源在未来的动态变化特性,挖掘了气候变化对综合能源系统协同运行的影响规律,有利于解决气候变化条件下一次能源储备和利用的盲目性,显着提升系统的经济性和安全性。
焦森[9]（2020）在《零能耗智能住宅设计与节能管理研究 ——以“栖居2.0”为例》文中研究指明近年来,气候环境与能源问题日益严峻,我国亟需构建清洁低碳、安全高效的能源体系。建筑业作为国民经济的重要产业,其能耗占比全社会总能耗的37%。据统计,截止2018年,我国建筑面积总量约601亿m2,其中城镇住宅和农村住宅建筑面积为244亿m2和229亿m2,面对如此庞大的建筑规模,要实现建筑节能降耗、能源可持续发展,同时又能让老百姓住上舒适、绿色、便捷、健康的家,已经成为住宅建筑领域研究的重要问题,可再生能源与智能化节能管理技术融合应用于传统住宅建筑的零能耗智能住宅为其提供了一个新的方向。本文以作者参加的“SDC2018中国国际太阳能十项全能竞赛”为背景,以零能耗智能住宅“栖居2.0”为研究平台,主要内容如下:首先,研究了“栖居2.0”零能耗智能住宅的实现路径,通过主、被动式节能策略,装配式建造体系,以及建筑智能化系统等,充分利用可再生资源,通过智慧节能管理,实现了健康舒适、生活便利、安全宜居、资源节约的居住环境;其次,通过对“栖居2.0”光伏发电系统为期一年的监测数据分析,建立了可再生能源发电预测模型,并将其应用到实际问题中,为家庭能源管理系统的节能管理和优化调度提供科学依据,保障了公共电网的稳定性;最后,进行了零能耗住宅建筑运行可持续评价研究,基于“栖居2.0”在半个月竞赛期间实际运行数据,根据健康舒适、家用电器、生活便利和能源绩效等主要指标,对其进行了综合分析评价,结果表明其运行可持续性评价为优。本研究所设计和建造的零能耗智能住宅“栖居2.0”经过了国际赛事的考验,在建筑可持续和节能管理方面取得了优秀的评价,该研究成果对我国零能耗智能住宅的研究及推广应用具有重要指导与示范价值。
李偲[10]（2020）在《新电改下电网企业售电公司盈利模式与效益评价研究》文中提出随着新一轮电力体制改革的不断推进,售电公司在放开的售电侧中已成为不可或缺的市场主体。新电改致力于形成市场化竞争格局,电网企业组建售电公司参与竞争是必然趋势,也是对于本次改革所做出的积极应对。面对着愈加激烈的竞争态势,如何实现长期、稳定的盈利是电网企业售电公司现阶段必须重视的问题。因此,当前需要研究满足市场需求且符合自身能力的盈利模式,以及通过构建经营效益评价指标体系和评价模型,综合衡量公司经营效益,为其未来的经营发展提供指导。本文的主要研究内容立足于新电改的大背景,首先分析当前的售电环境和电网企业售电公司的经营优势。其次,着眼于新电改对电网企业售电公司业务架构的影响,确定关键业务类型,分析业务发展现状和趋势,并构建起适合于不同阶段的关键业务发展架构。随后,基于盈利模式基础理论,为电网企业售电公司提出具有可行性的盈利模式,对盈利模式的定义、构成要素及要素间的关系展开分析。第三,从经营状况、技术服务水平、综合管理质量及社会环境影响四个方面选取指标构建电网企业售电公司的经营效益评价指标体系,并提出基于AHP-CRITIC-CT的经营效益模糊评价模型。利用云模型解决定性描述到定量数据的转化问题,提高评价结果的合理性。第四,结合某电网企业售电公司开展实证分析,在对电力市场需求进行初步预测与分析的前提下,围绕公司的盈利模式和经营效益评价展开实证研究,根据分析结果提出改善建议与经营发展指导。本文针对售电公司在新电改下的电力市场中面临着竞争激烈、获利困难等问题,以电网企业售电公司作为具体研究对象,围绕其盈利模式及经营效益评价展开研究。实证分析表明,本文所构建的经营效益评价指标体系可以科学反映出公司当前的经营状况,反馈其盈利模式是否合理有效。同时,建立引入云理论的模糊综合评价模型,为包括电网企业售电公司在内的售电公司经营效益的评价提供了一种科学、合理的测算方法与思路,对其未来的经营发展决策具有实际的参考意义。
二、山东省发电量预测模型的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、山东省发电量预测模型的研究（论文提纲范文）
（1）新配额制下高比例可再生能源消纳优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题的引出及研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 可再生能源消纳影响因素研究 |
| 1.2.2 可再生能源配额制研究 |
| 1.2.3 基于系统优化理论的可再生能源消纳研究 |
| 1.2.4 基于多尺度电力市场的可再生能源消纳研究 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 主要创新点 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 第2章 新配额制下高比例可再生能源消纳相关理论基础 |
| 2.1 可再生能源消纳的电力系统灵活性基础 |
| 2.2 基于新配额制的可再生能源消纳优化研究 |
| 2.3 基于系统优化理论的可再生能源经济消纳优化方法 |
| 2.3.1 电力系统优化理论基础 |
| 2.3.2 基于SCUC和SCED的市场出清模型 |
| 2.3.3 不确定性问题的优化方法 |
| 2.4 基于多尺度电力市场交易体系的可再生能源消纳 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 高比例可再生能源消纳优化模型及应用研究 |
| 3.1 高比例可再生能源消纳优化模型 |
| 3.1.1 目标函数 |
| 3.1.2 约束条件 |
| 3.2 西北地区案例介绍 |
| 3.2.1 数据库来源 |
| 3.2.2 电网结构相关参数设定 |
| 3.2.3 电源结构相关参数设定 |
| 3.2.4 负荷特性相关参数设定 |
| 3.3 高比例可再生能源灵活消纳措施情景设定 |
| 3.3.1 电网侧灵活消纳措施情景设定 |
| 3.3.2 需求侧灵活消纳措施情景设定 |
| 3.3.3 电源侧灵活消纳措施情景设定 |
| 3.4 高比例可再生能源灵活消纳措施经济效果评估 |
| 3.4.1 电网侧灵活消纳措施效果评估 |
| 3.4.2 需求侧灵活消纳措施效果评估 |
| 3.4.3 电源侧灵活消纳措施效果评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 新配额制下高比例可再生能源消纳优化模型 |
| 4.1 新配额制的内涵 |
| 4.2 新配额制下高比例可再生能源经济消纳优化模型 |
| 4.2.1 模型构建 |
| 4.2.2 参数设置 |
| 4.3 新配额制下高比例可再生能源低碳消纳优化模型 |
| 4.3.1 模型构建 |
| 4.3.2 参数设置 |
| 4.4 新配额制下高比例可再生能源经济与低碳双目标消纳优化模型 |
| 4.4.1 模型构建 |
| 4.4.2 参数设置 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 新配额制下高比例可再生能源消纳优化模型的应用研究 |
| 5.1 新配额制下高比例可再生能源经济消纳的量化分析 |
| 5.1.1 新配额制对经济消纳的影响 |
| 5.1.2 新配额制下灵活消纳措施效果对比 |
| 5.1.3 新配额制实施前后灵活消纳措施效果对比分析 |
| 5.2 新配额制下高比例可再生能源低碳消纳的量化分析 |
| 5.3 新配额制下高比例可再生能源低碳消纳和经济消纳对比分析 |
| 5.4 新配额制下的经济与低碳双目标消纳的量化分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 新配额制下基于市场交易的高比例可再生能源消纳优化模型及应用研究 |
| 6.1 新配额制下基于市场交易的高比例可再生能源消纳优化模型 |
| 6.1.1 基于确定性成本报价的电能量和辅助服务市场联合出清模型 |
| 6.1.2 基于不确定成本报价的电能量和辅助服务市场联合出清模型 |
| 6.2 新配额制下西北地区高比例可再生能源市场化消纳结果分析 |
| 6.2.1 基于确定性成本报价的双市场联合出清结果分析 |
| 6.2.2 基于不确定成本报价的双市场联合出清结果分析 |
| 6.2.3 市场化消纳优化与经济低碳消纳优化结果对比 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 7.1 研究成果 |
| 7.2 结论及政策建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）面向系统灵活性的高比例可再生能源电力规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及其意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态 |
| 1.2.1 中长期电力规划模型 |
| 1.2.2 不同发电技术经济性评价 |
| 1.2.3 中长期电力需求预测 |
| 1.2.4 煤电供给侧改革与灵活性改造 |
| 1.2.5 促进系统灵活性的市场政策机制 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 研究总体思路 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.3.3 研究重点 |
| 1.3.4 研究难点 |
| 1.3.5 研究路线图 |
| 1.4 研究成果及创新 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 系统灵活性和中长期电力规划相关理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 能源“不可能三角”理论 |
| 2.3 电力系统灵活性基本内涵 |
| 2.4 中长期电力需求预测方法 |
| 2.4.1 传统需求预测模型 |
| 2.4.2 基于计算机软件的需求预测模型 |
| 2.5 系统优化算法 |
| 2.5.1 粒子群算法 |
| 2.5.2 蚁群算法 |
| 2.5.3 遗传算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 中国电力行业发展现状分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 中国电力行业主体构架发展现状分析 |
| 3.2.1 发电装机容量 |
| 3.2.2 跨省输电线路 |
| 3.2.3 全社会用电量 |
| 3.3 中国电力行业成本效率发展现状分析 |
| 3.3.1 发电技术经济性 |
| 3.3.2 线损和厂用电率 |
| 3.3.3 发电煤耗和供电煤耗 |
| 3.3.4 需求响应规模 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于组合预测的中长期电力需求预测模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于MLR-ANN的中长期全社会用电量预测模型构建 |
| 4.2.1 MLR基本原理 |
| 4.2.2 ANN基本原理 |
| 4.2.3 基于MLR-ANN的全社会用电量预测模型 |
| 4.3 全社会用电量相关影响因素分析及其数据整理 |
| 4.3.1 全社会用电量相关影响因素分析 |
| 4.3.2 全社会用电量影响因素数据整理 |
| 4.4 基于MLR-ANN的2021-2035年全社会用电量预测 |
| 4.4.1 用电量显着影响变量提取 |
| 4.4.2 2021-2035年显着影响变量预测 |
| 4.4.3 2021-2035年全社会用电量预测 |
| 4.5 电力需求预测定性分析与结果修正 |
| 4.5.1 基于Gompertz曲线的电力经济增长规律分析与国际比较 |
| 4.5.2 不同研究机构对中国电力需求预测结果对比 |
| 4.5.3 中国电力需求预测结果校验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于系统成本的电力资源技术经济分析与增长潜力研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于系统LCOE和双因素学习曲线的电力资源技术经济分析 |
| 5.2.1 LCOE模型基本原理 |
| 5.2.2 系统LCOE技术经济分析模型构建 |
| 5.2.3 基于双因素学习曲线的电力资源成本下降趋势模型构建 |
| 5.2.4 2021-2035年不同电力资源竞争力分析 |
| 5.3 电力资源增长潜力分析 |
| 5.3.1 各类电力资源禀赋分布及新增电源布局 |
| 5.3.2 各类电力资源增长潜力分析 |
| 5.3.3 区域电力流向及传输规模分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 供需两侧资源协同优化的中长期电力规划模型研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 面向系统灵活性的高比例可再生能源电力规划模型构建 |
| 6.2.1 电力规划模型基本原理及衍生 |
| 6.2.2 供需两侧资源协同优化的电力规划模型基本特征 |
| 6.2.3 高比例可再生能源电力系统新形态特性分析 |
| 6.2.4 模型目标函数 |
| 6.2.5 模型约束条件 |
| 6.3 全国层面电力规划方案对比分析 |
| 6.3.1 情景设定 |
| 6.3.2 参数设定 |
| 6.3.3 电力规划方案对比分析 |
| 6.4 区域电力规划方案对比分析 |
| 6.4.1 电力资源现状分析 |
| 6.4.2 基于系统LCOE的各类发电资源技术经济分析 |
| 6.4.3 参数设定 |
| 6.4.4 电力规划方案对比分析 |
| 6.5 电力规划方案运行模拟 |
| 6.5.1 运行模拟与系统灵活性定量评估方法 |
| 6.5.2 典型场景下区域电网运行模拟 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 政策建议 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）计及新能源的电力现货市场交易优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 新能源对电力现货市场的影响研究 |
| 1.2.2 新能源发电功率预测研究 |
| 1.2.3 电力现货市场电价预测研究 |
| 1.2.4 新能源参与电力现货市场交易研究 |
| 1.2.5 计及碳交易的电力现货市场研究 |
| 1.3 论文主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 电力现货市场交易优化相关理论基础 |
| 2.1 典型国家电力现货市场发展概述 |
| 2.1.1 美国电力现货市场 |
| 2.1.2 英国电力现货市场 |
| 2.1.3 北欧电力现货市场 |
| 2.2 中国电力现货市场发展概述 |
| 2.2.1 能源电力现状分析 |
| 2.2.2 电力现货市场现状分析 |
| 2.2.3 建设基本原则 |
| 2.2.4 建设关键问题 |
| 2.2.5 未来发展方向 |
| 2.3 电力预测理论基础 |
| 2.3.1 经典预测方法 |
| 2.3.2 机器学习预测方法 |
| 2.3.3 深度学习预测方法 |
| 2.4 系统优化理论基础 |
| 2.4.1 模糊规划 |
| 2.4.2 鲁棒优化 |
| 2.4.3 随机规划模型 |
| 2.5 SD模型及其应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 新能源对电力现货市场的影响分析 |
| 3.1 新能源对电力现货市场的影响分析模型 |
| 3.1.1 基于统计数据的影响分析 |
| 3.1.2 基于小波变换与分形理论的特征表示 |
| 3.1.3 基于SVM的特征因素分类 |
| 3.1.4 基于因子分析的特征提取 |
| 3.1.5 影响分析模型框架与流程 |
| 3.2 新能源对现货市场电价影响的实证分析 |
| 3.2.1 数据收集 |
| 3.2.2 基于统计数据的影响实证分析 |
| 3.2.3 基于全部特征的影响实证分析 |
| 3.2.4 基于关键特征的影响实证分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 电力现货市场中新能源发电功率预测与电价预测 |
| 4.1 基于CEEMD-SE-HS-KELM的新能源发电功率预测模型 |
| 4.1.1 CEEMD-SE模型 |
| 4.1.2 HS-KELM模型 |
| 4.1.3 CEEMD-SE-HS-KELM |
| 4.1.4 实例分析 |
| 4.2 基于相似日筛选与LSTM的现货市场电价预测模型 |
| 4.2.1 电价影响因素初选 |
| 4.2.2 基于RF的新能源影响量化 |
| 4.2.3 基于改进灰色关联的相似日筛选 |
| 4.2.4 RF-IAGIV-CEEMD-SE-LSTM模型 |
| 4.2.5 实例分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 计及新能源与中长期市场影响的现货日前市场交易优化 |
| 5.1 计及新能源与中长期市场的日前市场交易模式 |
| 5.2 中长期合约电量分解模型 |
| 5.2.1 目标函数 |
| 5.2.2 约束条件 |
| 5.3 系统不确定性分析及建模 |
| 5.3.1 新能源出力不确定性 |
| 5.3.2 电力现货价格不确定性 |
| 5.4 计及新能源与中长期合约电量分解的现货日前市场出清模型 |
| 5.4.1 目标函数与约束条件的建立 |
| 5.4.2 多目标函数的模糊优选处理 |
| 5.4.3 基于GA-PSO的优化模型求解算法 |
| 5.5 实例分析 |
| 5.5.1 算例设置 |
| 5.5.2 中长期合约电量分解结果 |
| 5.5.3 系统不确定性求解 |
| 5.5.4 现货日前电力市场出清结果 |
| 5.5.5 惩罚系数对多目标优化结果的影响 |
| 5.5.6 新能源渗透率对多目标优化结果的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 计及新能源的现货日前与日内、日内与实时市场交易优化 |
| 6.1 现货日前、日内与实时市场的组合及及关联分析 |
| 6.2 系统不确定性建模 |
| 6.2.1 系统不确定性模拟 |
| 6.2.2 拉丁超立方生成场景集 |
| 6.2.3 基于改进谱聚类算法的场景削减策略 |
| 6.3 计及新能源的电力现货市场两阶段交易优化模型 |
| 6.3.1 计及新能源的日前与日内市场联合优化模型 |
| 6.3.2 计及新能源的日内与实时市场联合优化模型 |
| 6.4 实例分析 |
| 6.4.1 算例设置 |
| 6.4.2 场景集生成与削减 |
| 6.4.3 日前与日内市场联合优化出清结果 |
| 6.4.4 日内与实时市场联合优化出清结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 计及碳市场影响的电力现货市场建设路径分析 |
| 7.1 碳排放相关政策梳理 |
| 7.2 现行政策下碳排放压力分析 |
| 7.2.1 碳排放预测模型 |
| 7.2.2 碳排放预测效果检验 |
| 7.2.3 碳排放总量及碳排放强度预测 |
| 7.2.4 基于碳排放预测结果的政策建议 |
| 7.2.5 碳排放市场建设必要性分析 |
| 7.3 碳交易实施对电力现货市场的影响分析 |
| 7.3.1 碳交易市场现状 |
| 7.3.2 碳交易对电力现货市场的影响分析 |
| 7.4 碳交易与电力现货市场的协同建设建议 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）合同能源管理模式下储备粮库光伏节能改造研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展和研究现状 |
| 1.2.1 国外光伏发电技术发展现状 |
| 1.2.2 国内外光伏建筑应用研究现状 |
| 1.2.3 国内外合同能源管理研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和研究框架 |
| 1.3.1 论文主要内容 |
| 1.3.2 论文研究框架 |
| 1.3.3 论文研究方法 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 储备粮库节能改造 |
| 2.1.1 储备粮库能耗特点 |
| 2.1.2 储备粮库节能改造主要途径 |
| 2.2 分布式光伏发电技术 |
| 2.2.1 分布式能源技术 |
| 2.2.2 光伏发电技术在节能改造中的应用 |
| 2.3 光伏发电政策研究 |
| 2.3.1 现行光伏发电支持引导政策 |
| 2.3.2 当前政策下分布式光伏发电三种模式 |
| 2.4 合同能源管理 |
| 2.4.1 合同能源管理的运作机制 |
| 2.4.2 合同能源管理实现流程 |
| 2.4.3 合同能源管理四种模式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 合同能源管理在储备粮库光伏节能改造的应用研究 |
| 3.1 储备粮库光伏节能改造可行性分析 |
| 3.1.1 储备粮库节能改造需求现状 |
| 3.1.2 储备粮库光伏节能改造技术可行性分析 |
| 3.2 储备粮库光伏节能改造引入合同能源管理研究 |
| 3.2.1 储备粮库光伏节能改造引入合同能源管理的可行性分析 |
| 3.2.2 储备粮库光伏节能改造合同能源管理模式研究 |
| 3.3 当前储备粮库光伏节能改造存在问题 |
| 3.4 合同能源管理模式下储备粮库光伏节能改造效益分析模型研究 |
| 3.4.1 全寿命周期评价模型 |
| 3.4.2 全寿命周期经济效益分析模型建立 |
| 3.4.3 模型分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 储备粮库能耗预测 |
| 4.1 储备粮库能耗分析 |
| 4.1.1 储备粮库基本情况 |
| 4.1.2 储备粮库能耗构成 |
| 4.1.3 储备粮库用能特点分析 |
| 4.2 储备粮库能耗预测方法研究 |
| 4.2.1 国内外既有预测方法研究 |
| 4.2.2 储备粮库能耗影响因素分析 |
| 4.2.3 预测模型选择 |
| 4.3 储备粮库能耗预测模型建立 |
| 4.3.1 多元线性回归分析模型建立 |
| 4.3.2 灰色神经网络预测模型建立 |
| 4.4 基于相关模型的储备粮库能耗预测 |
| 4.4.1 数据获取 |
| 4.4.2 运用SPSS分析建立多元线性回归模型 |
| 4.4.3 运用灰色神经网络模型对各变量预测 |
| 4.4.4 数据校核 |
| 4.4.5 储备粮库能耗预测结果 |
| 4.5 储备粮库能耗特点对光伏节能改造影响的分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 储备粮库光伏节能改造项目实例研究 |
| 5.1 项目概述 |
| 5.1.1 项目基本情况 |
| 5.1.2 项目运作模式 |
| 5.2 项目建设研究 |
| 5.2.1 项目系统构成 |
| 5.2.2 项目建设投资分析 |
| 5.3 项目发电量计算 |
| 5.3.1 项目所在地日照资源情况 |
| 5.3.2 光伏系统的效率分析 |
| 5.3.3 发电量计算 |
| 5.4 项目效益分析 |
| 5.4.1 项目总投资及运营成本 |
| 5.4.2 项目经济效益分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 合同能源管理模式下各方案效益分析 |
| 6.1 “发电全部自用”模式 |
| 6.1.1 项目方案假设 |
| 6.1.2 节能效益分享型模式效益分析 |
| 6.1.3 节能量保证型效益模式分析 |
| 6.2 “自发自用、余电上网”模式 |
| 6.2.1 项目方案假设 |
| 6.2.2 节能效益分享型模式效益分析 |
| 6.2.3 节能量保证型模式效益分析 |
| 6.3 “全额上网”模式 |
| 6.3.1 项目方案假设 |
| 6.3.2 经济效益分析 |
| 6.4 各方案效益比较分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（5）我国重载铁路运输市场需求预测及多通道分配技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 2 “三西”地区煤炭生产力布局 |
| 2.1 煤炭资源分布 |
| 2.2 煤炭企业分布 |
| 2.3 去产能分布 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 煤炭行业市场分析 |
| 3.1 市场供应情况分析 |
| 3.1.1 煤炭生产情况 |
| 3.1.2 煤炭进口情况 |
| 3.2 市场需求情况分析 |
| 3.2.1 动力煤需求分析 |
| 3.2.2 焦煤需求分析 |
| 3.3 供需匹配及变化情况分析 |
| 3.4 市场前景分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 重载铁路运输市场分析 |
| 4.1 煤炭整体调运格局 |
| 4.1.1 铁路煤炭调运格局 |
| 4.1.2 水路煤炭调运格局 |
| 4.1.3 公路煤炭调运格局 |
| 4.2 铁路煤炭运输流量流向分析 |
| 4.2.1 “三西”地区煤炭运输流量流向 |
| 4.2.2 主要重载通道流量流向 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 重载铁路运输市场需求预测 |
| 5.1 关键影响因素确定 |
| 5.1.1 关键影响因素选取 |
| 5.1.2 灰色关联度分析 |
| 5.2 运输需求预测步骤及方法选择 |
| 5.3 运输需求预测 |
| 5.3.1 基于人工神经网络预测 |
| 5.3.2 基于系统动力学预测 |
| 5.3.3 组合预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 重载铁路运输需求分配 |
| 6.1 重载铁路运输需求分配模型构建 |
| 6.1.1 分配步骤 |
| 6.1.2 重载铁路线路需求分配模型 |
| 6.1.3 主要OD运输需求分配模型 |
| 6.2 案例分析 |
| 6.2.1 重载铁路线路需求分配 |
| 6.2.2 主要OD运输需求分配 |
| 6.2.3 对策建议 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）H电力公司华东分公司风电业务竞争战略研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 文献研究法 |
| 1.2.2 统计分析法 |
| 1.2.3 访谈调查法 |
| 1.2.4 问卷调查法 |
| 1.3 研究工具 |
| 1.3.1 PEST分析 |
| 1.3.2 “五力”模型分析 |
| 1.3.3 战略群组分析 |
| 1.3.4 价值链分析 |
| 1.3.5 SWOT分析 |
| 1.3.6 EFE矩阵与IFE矩阵 |
| 1.4 论文内容与框架 |
| 1.5 论文创新点 |
| 第二章 理论与文献综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 风力发电的概念 |
| 2.2 战略与竞争战略 |
| 2.2.1 战略的概念和层次 |
| 2.2.2 竞争战略 |
| 2.3 国内外研究现状 |
| 第三章 外部环境分析 |
| 3.1 宏观环境 |
| 3.1.1 政治环境 |
| 3.1.2 经济环境 |
| 3.1.3 社会环境 |
| 3.1.4 技术环境 |
| 3.2 行业环境 |
| 3.2.1 行业发展现状 |
| 3.2.2 未来发展趋势 |
| 3.2.3 “五力”模型 |
| 3.3 竞争环境 |
| 3.3.1 战略群组 |
| 3.3.2 竞争对手 |
| 3.4 机会与威胁 |
| 3.4.1 机会 |
| 3.4.2 威胁 |
| 3.5 外部因素评价矩阵 |
| 第四章 内部条件分析 |
| 4.1 价值链构建 |
| 4.1.1 基本价值活动 |
| 4.1.2 辅助价值活动 |
| 4.2 公司的资源 |
| 4.2.1 有形资源 |
| 4.2.2 无形资源 |
| 4.3 公司的能力 |
| 4.3.1 精益管理能力 |
| 4.3.2 技术管理能力 |
| 4.3.3 投资管理能力 |
| 4.4 优势与劣势 |
| 4.4.1 竞争优势 |
| 4.4.2 竞争劣势 |
| 4.5 内部因素评价矩阵 |
| 第五章 竞争战略选择与实施 |
| 5.1 SWOT综合评价分析 |
| 5.2 战略目标 |
| 5.3 竞争战略的选择 |
| 5.3.1 低成本战略 |
| 5.3.2 集中化战略 |
| 5.3.3 差异化战略 |
| 5.4 竞争战略实施 |
| 5.4.1 聚焦鲁北、鲁西区域低风速风电场开发 |
| 5.4.2 集中优势资源,全力推进风电项目建设 |
| 5.4.3 打造“智慧运营”风电场,创建风电运营差异化 |
| 5.4.4 创新营销策略,创建品牌差异化式营销 |
| 5.4.5 加强检修技术管理,打造技术管理特色优势 |
| 第六章 竞争战略实施的保障措施 |
| 6.1 组织管理保障 |
| 6.1.1 强化落实战略领导,引领竞争战略实施 |
| 6.1.2 打破该企业传统管控模式,保障战略实施落地 |
| 6.1.3 梳理、整合、优化管理流程,提高工作效率 |
| 6.1.4 进一步加强精益化管理,不断提高管理能力 |
| 6.2 人力资源管理保障 |
| 6.2.1 加强培训,提升专业人才储备 |
| 6.2.2 加强业绩考核的导向,树立正确的价值观 |
| 6.3 企业文化保障 |
| 6.3.1 传承企业文化,积极推进人员融合 |
| 6.3.2 升级企业文化,加强团队文化建设 |
| 6.4 技术管理保障 |
| 6.4.1 推动技术优势转化为标准化、可复制的技术成果 |
| 6.4.2 推动定制化风资源管理,助力低风速区域发电量提升 |
| 6.5 采购管理保障 |
| 6.5.1 采用集中采购,获取更优惠价格 |
| 6.5.2 拓宽采购模式,提高抗风险能力 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）城市太阳能可利用空间评估与规划研究 ——以哈尔滨为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 城市环境危机及其能源需求 |
| 1.1.2 城市太阳能利用的客观发展趋势 |
| 1.1.3 构建太阳能可利用空间规划诉求 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外相关研究 |
| 1.3.1 国外相关研究 |
| 1.3.2 国内相关研究 |
| 1.3.3 国内外文献综述简析 |
| 1.4 研究内容及方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究框架 |
| 第2章 相关理论与研究基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 太阳能与太阳辐射 |
| 2.1.2 城市太阳能利用 |
| 2.1.3 城市太阳能可利用空间 |
| 2.2 相关理论支撑 |
| 2.2.1 能源规划相关理论 |
| 2.2.2 空间规划相关理论 |
| 2.2.3 太阳能利用相关理论 |
| 2.3 太阳能利用与城市规划相互影响研究 |
| 2.3.1 城市规划对太阳能利用的影响 |
| 2.3.2 太阳能利用对城市规划的影响 |
| 2.4 城市太阳能利用空间规划研究基础 |
| 2.4.1 城市太阳能利用空间规划框架 |
| 2.4.2 城市太阳能利用空间规划方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 城市太阳能可利用空间现状及其影响因素分析 |
| 3.1 调研内容与方法 |
| 3.1.1 基础调研阐述 |
| 3.1.2 实地调研阐述 |
| 3.2 城市太阳能可利用空间分布现状分析 |
| 3.2.1 地理空间分布特征 |
| 3.2.2 行政空间分布特征 |
| 3.2.3 城市用地分布特征 |
| 3.3 城市太阳能可利用空间使用现状分析 |
| 3.3.1 太阳能安装情况分析 |
| 3.3.2 太阳能使用偏好分析 |
| 3.3.3 太阳能视觉影响分析 |
| 3.4 城市太阳能可利用空间影响因素分析 |
| 3.4.1 空间分布与开发秩序 |
| 3.4.2 自然环境与建筑环境 |
| 3.4.3 国家政策与地方制度 |
| 3.4.4 视觉感知与使用偏好 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 城市太阳能可利用空间评估模型的建立 |
| 4.1 太阳能可利用空间评估的目标框架 |
| 4.2 太阳能可利用空间评估指标体系构建 |
| 4.2.1 评估指标体系构建原则 |
| 4.2.2 评估指标筛选与指标层构成 |
| 4.2.3 评估指标体系层次结构的建立 |
| 4.2.4 评估指标权重的计算 |
| 4.3 太阳能可利用空间评估指标评价标准建立 |
| 4.3.1 评估指标的数据来源与等级划分 |
| 4.3.2 可利用条件准则下评价标准阐释 |
| 4.3.3 可利用程度准则下评价标准阐释 |
| 4.3.4 可持续效果准则下评价标准阐释 |
| 4.4 城市太阳能可利用空间评估模型的构建 |
| 4.4.1 太阳能可利用空间评估总模型构建 |
| 4.4.2 太阳能可利用空间评估子模型划分 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 哈尔滨市太阳能可利用空间评估 |
| 5.1 太阳能可利用空间评估的研究思路 |
| 5.1.1 太阳能可利用空间评估的原则 |
| 5.1.2 太阳能可利用空间评估研究框架 |
| 5.2 哈尔滨市宏观层级太阳能可利用空间评估 |
| 5.2.1 基于可利用条件的太阳能可利用空间评估 |
| 5.2.2 基于可利用程度的太阳能可利用空间评估 |
| 5.2.3 基于可持续效果的太阳能可利用空间评估 |
| 5.2.4 哈尔滨市太阳能可利用空间宏观布局 |
| 5.3 哈尔滨市中观层级太阳能可利用空间评估 |
| 5.3.1 基于可利用条件的太阳能可利用空间评估 |
| 5.3.2 基于可利用程度的太阳能可利用空间评估 |
| 5.3.3 哈尔滨市太阳能可利用空间分区布局 |
| 5.4 哈尔滨市微观层级太阳能可利用空间评估 |
| 5.4.1 基于可利用程度的太阳能可利用空间评估 |
| 5.4.2 哈尔滨市太阳能可利用空间微观识别 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 哈尔滨市太阳能可利用空间规划策略 |
| 6.1 太阳能可利用空间规划策略目标指引 |
| 6.1.1 保障城市太阳能资源合理利用 |
| 6.1.2 对接城市不同尺度的空间格局 |
| 6.1.3 推动规划统筹协调与一体化发展 |
| 6.2 哈尔滨太阳能可利用空间控制性规划策略 |
| 6.2.1 空间布局的差别化管控 |
| 6.2.2 新旧城区的重点性布局 |
| 6.2.3 时序策划的渐进式发展 |
| 6.3 哈尔滨太阳能可利用空间引导性规划策略 |
| 6.3.1 优化重点区域实现质量提升 |
| 6.3.2 协调建筑个体促进风貌保护 |
| 6.3.3 加强创新设计提升视觉审美 |
| 6.4 太阳能可利用空间规划的保障实施策略 |
| 6.4.1 建立各部门协调的管理监督体制 |
| 6.4.2 建立与法定规划衔接的技术路线 |
| 6.4.3 完善城市太阳能开发的保障机制 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）基于智能算法的综合能源系统动态建模仿真与协同运行优化集成研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究路线 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 燃气轮机仿真模型研究进展 |
| 2.1.1 国外燃气轮机仿真模型研究进展 |
| 2.1.2 国内燃气轮机仿真模型研究进展 |
| 2.1.3 小结 |
| 2.2 风、光发电出力研究进展 |
| 2.2.1 国外风、光发电出力研究进展 |
| 2.2.2 国内风、光发电出力研究进展 |
| 2.2.3 小结 |
| 2.3 气候变化条件下的综合能源系统供需影响研究 |
| 2.3.1 国外气候变化下的综合能源系统供需影响研究 |
| 2.3.2 国内气候变化下的综合能源系统供需影响研究 |
| 2.3.3 小结 |
| 2.4 综合能源系统优化算法研究进展 |
| 2.4.1 用户级综合能源系统优化算法 |
| 2.4.2 社区级综合能源系统优化算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 用户级综合能源系统动态建模仿真及协同运行优化研究 |
| 3.1 燃气轮机仿真模型研究 |
| 3.1.1 燃气轮机工况特性研究 |
| 3.1.2 燃气轮机机理建模研究 |
| 3.1.3 燃气轮机智能融合仿真模型研究 |
| 3.1.4 燃气轮机仿真模型性能评估 |
| 3.1.5 小结 |
| 3.2 用户级综合能源系统协同运行求解算法研究 |
| 3.2.1 遗传算法 |
| 3.2.2 改进后遗传算法 |
| 3.2.3 小结 |
| 3.3 案例分析 |
| 3.3.1 案例概述 |
| 3.3.2 用户级综合能源系统协同运行优化模型 |
| 3.3.3 结果分析 |
| 3.3.4 小结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 社区级综合能源系统协同运行优化研究 |
| 4.1 基于Copula理论的风、光联合出力研究 |
| 4.1.1 Copula函数 |
| 4.1.2 风、光联合出力研究 |
| 4.2 社区级综合能源系统协同运行求解算法研究 |
| 4.2.1 社区级综合能源系统不确定性识别 |
| 4.2.2 Copula区间双重随机规划方法研究 |
| 4.3 案例分析 |
| 4.3.1 案例概述 |
| 4.3.2 社区级综合能源系统协同运行优化模型 |
| 4.3.3 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 气候变化条件下社区级综合能源系统协同运行策略研究 |
| 5.1 气候变化条件下未来气象要素模拟研究 |
| 5.1.1 区域气候模式PRECIS |
| 5.1.2 基于PRECIS的气象要素预测 |
| 5.2 气候变化条件下综合能源系统供需影响研究 |
| 5.2.1 气候变化对综合能源系统供给侧影响研究 |
| 5.2.2 气候变化对综合能源系统需求侧影响研究 |
| 5.3 气候变化条件下社区级综合能源系统协同运行策略研究 |
| 5.3.1 社区级综合能源系统确定性运行优化模型 |
| 5.3.2 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）零能耗智能住宅设计与节能管理研究 ——以“栖居2.0”为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 零能耗住宅建筑研究现状 |
| 1.2.2 节能管理与光伏应用研究现状 |
| 1.3 研究内容及文章框架 |
| 2 零能耗住宅建筑“栖居2.0”节能技术研究 |
| 2.1 栖居2.0总体设计 |
| 2.1.1 建设场地基本情况 |
| 2.1.2 栖居2.0方案设计 |
| 2.2 被动式节能策略 |
| 2.2.1 被动式阳光房设计 |
| 2.2.2 自然采光与隔热 |
| 2.2.3 自然通风设计 |
| 2.2.4 建筑遮阳设计 |
| 2.3 主动式节能策略 |
| 2.3.1 可再生能源应用 |
| 2.3.2 水资源循环利用 |
| 2.4 装配式建造体系 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 栖居2.0智能化系统研究 |
| 3.1 智能家居系统架构 |
| 3.2 栖居2.0智能家居系统 |
| 3.3 家庭能源管理系统 |
| 3.3.1 家庭能源管理系统设计 |
| 3.3.2 栖居2.0中的光伏发电监测系统 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 栖居2.0可再生能源预测模型研究 |
| 4.1 光伏发电预测算法 |
| 4.2 可再生能源数据预处理 |
| 4.2.1 数据来源 |
| 4.2.2 数据清洗 |
| 4.2.3 数据相关性分析 |
| 4.3 光伏发电预测模型 |
| 4.4 实验结果分析与应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 零能耗智能住宅运行测试与可持续性评价 |
| 5.1 国际太阳能十项全能竞赛 |
| 5.1.1 竞赛简介 |
| 5.1.2 SDC2018竞赛评分要求 |
| 5.2 零能耗住宅建筑运行可持续性评价指标 |
| 5.3 栖居2.0实际运行测试与可持续性评价 |
| 5.3.1 栖居2.0室内环境评价 |
| 5.3.2 栖居2.0家用电器评价 |
| 5.3.3 栖居2.0生活便利评价 |
| 5.3.4 栖居2.0能源绩效评价 |
| 5.3.5 栖居2.0评价结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及成果 |
| 附录 A:Qiju2.0 Raw Data(Power& Meteorological) |
| 附录 B:SOLAR DECATHLON CHINA 2018 TRANSCRIPT |
| 致谢 |
（10）新电改下电网企业售电公司盈利模式与效益评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 盈利模式研究动态 |
| 1.2.2 电力企业效益评价研究动态 |
| 1.2.3 国内外研究动态小结 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 第2章 电网企业售电公司售电环境及经营优势分析 |
| 2.1 售电竞争主体分类 |
| 2.2 市场环境分析基础理论 |
| 2.2.1 PEST理论 |
| 2.2.2 波特五力模型 |
| 2.2.3 SWOT分析法 |
| 2.3 竞争性售电市场环境分析 |
| 2.4 基于PEST-SWOT组合模型的电网企业售电公司经营优势分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 新电改下电网企业售电公司关键业务研究 |
| 3.1 现有关键业务类型 |
| 3.1.1 电力交易业务 |
| 3.1.2 能源服务业务 |
| 3.2 关键业务发展现状及趋势分析 |
| 3.2.1 关键业务发展现状分析 |
| 3.2.2 关键业务发展趋势分析 |
| 3.3 关键业务发展架构 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 新电改下电网企业售电公司盈利模式研究 |
| 4.1 盈利模式基础理论 |
| 4.1.1 盈利模式的定义 |
| 4.1.2 盈利模式的要素 |
| 4.1.3 盈利模式的类型 |
| 4.2 电网企业售电公司盈利模式的定义 |
| 4.3 电网企业售电公司盈利模式的要素 |
| 4.4 电网企业售电公司盈利模式的类型 |
| 4.4.1 基础购售电服务模式 |
| 4.4.2 综合能源服务模式 |
| 4.4.3 增量配售电服务模式 |
| 4.4.4 一体化服务模式 |
| 4.5 不同盈利模式的对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 新电改下电网企业售电公司经营效益评价研究 |
| 5.1 经营效益基本概念及影响因素识别 |
| 5.1.1 外部环境因素 |
| 5.1.2 内部环境因素 |
| 5.2 经营效益评价指标体系构建 |
| 5.2.1 经营效益评价指标选取原则 |
| 5.2.2 经营效益评价指标体系 |
| 5.3 基于AHP-CRITIC组合赋权的经营效益评价指标权重确定 |
| 5.3.1 经营效益评价指标预处理 |
| 5.3.2 基于AHP的经营效益评价指标主观赋权 |
| 5.3.3 基于CRITIC法的经营效益评价指标客观赋权 |
| 5.3.4 经营效益评价指标合成权重确定 |
| 5.4 基于AHP-CRITIC-CT的模糊综合评价模型构建 |
| 5.4.1 云模型基础理论 |
| 5.4.2 模糊综合评价理论 |
| 5.4.3 基于AHP-CRITIC-CT的模糊综合评价模型 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 实证分析 |
| 6.1 某电网电力市场需求预测分析 |
| 6.1.1 数据选取及预处理 |
| 6.1.2 基于IGM(1,1)模型的电力市场需求预测 |
| 6.1.3 预测结果及分析 |
| 6.2 某电网企业售电公司的盈利模式研究 |
| 6.2.1 NE公司基本情况介绍 |
| 6.2.2 NE公司经营优势分析 |
| 6.2.3 NE公司关键业务类型 |
| 6.2.4 NE公司现有盈利模式 |
| 6.3 某电网企业售电公司的经营效益评价 |
| 6.3.1 评价指标数据预处理 |
| 6.3.2 评价指标组合赋权 |
| 6.3.3 经营效益综合评价 |
| 6.3.4 评价结果及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 |
| 致谢 |
四、山东省发电量预测模型的研究（论文参考文献）
- [1]新配额制下高比例可再生能源消纳优化研究[D]. 卜银河. 华北电力大学(北京), 2021
- [2]面向系统灵活性的高比例可再生能源电力规划研究[D]. 张文华. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]计及新能源的电力现货市场交易优化研究[D]. 王珂珂. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]合同能源管理模式下储备粮库光伏节能改造研究[D]. 宋岫琛. 山东建筑大学, 2020(02)
- [5]我国重载铁路运输市场需求预测及多通道分配技术研究[D]. 倪继娜. 中国铁道科学研究院, 2020(01)
- [6]H电力公司华东分公司风电业务竞争战略研究[D]. 梁文冬. 山东大学, 2020(05)
- [7]城市太阳能可利用空间评估与规划研究 ——以哈尔滨为例[D]. 蔺阿琳. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [8]基于智能算法的综合能源系统动态建模仿真与协同运行优化集成研究[D]. 包哲. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [9]零能耗智能住宅设计与节能管理研究 ——以“栖居2.0”为例[D]. 焦森. 西安建筑科技大学, 2020
- [10]新电改下电网企业售电公司盈利模式与效益评价研究[D]. 李偲. 华北电力大学(北京), 2020(06)