电网生产技改项目投资优选方法研究

<正>在国家电价成本监审及调整输配电价定价方法的形势下，电网生产技改项目作为电网投资的重要组成部分，与新形势下实现电网的精细化投资要求还有一定差距。运用多阶段项目管理方法，提出电网生产技改项目投资优选管理流程；运用基于层次分析法和变异系数法的指标权重组合赋权法，优选排序构建投资优选模型，实现电网生产技改项目的规范管理与投资优选。     

灰色马尔柯夫链在投资预测中的应用

本文针对电力工程项目投资受施工阶段性和施工干扰等因素影响,呈现随机波动性大的特点,将灰色GM(1,1)预测模型与马尔柯失链相结合,提出了灰色马尔柯夫链预测模型,并通过工程实例和与其它的传统预测方法相比验证,证明该模型预测精度高,适宜于随机波动性大的工程项目投资预测。     

基于支持向量机的省级电网中长期投资规模预测模型研究

本文提出了基于支持向量机的省级电网中长期投资规模预测模型。 围绕新形势下以电量驱动的电网投资规模预测模型参数单一、 线型拟合精度较差等问题， 本文分析了电网投资新环境、 新方向、 新要求； 探索了电网投资外部驱动因素指标体系， 从电力需求因素、 电网安全因素、 能源转型因素和技术创新因素4 个方面， 结合灰色关联理论， 筛选关键驱动因素， 构建省级电网中长期投资规模预测模型； 最后通过支持向量机算法， 预测了省级电网 2019～2022 年投资规模， 实证结果表明， 本文构建的预测模型是有效可行的。     

考虑环境效益的电网项目投资组合优化研究

电网投资项目资金需求大， 然而资金总额有限， 因此需要有选择的实施项目以实现总收益最大化。随着环境问题的突出， 电网项目投资在做组合优化过程中， 不仅需要综合考虑项目的经济性和社会性， 其环境效益的重要作用也日益显现。如何建立投资组合优化模型， 实现项目投资的最优分配， 成为亟待解决的问题。本文基于已有环境效益测算方法， 提出了电网项目环境效益函数。综合考虑了环境效益、经济效益、社会效益以及资金约束， 构建电网投资组合项目模型， 通过遗传算法对模型进行优化求解， 可得到最优的电网项目投资组合方案。最后， 通过算例分析对本文提出的模型进行可行性和有效性的验证。研究结果证明， 本文提出的模型能够较好地解决考虑环境效益的电网项目投资组合问题。     

电网技改项目结算预测分析

为充分保障居民供电的安全性及经济性,电网企业需对已达到一定使用年限的生产设备、设施及相关辅助设备进行技术改造,此类项目称为电网生产技术改造项目(以下简称"技改项目"),加强技改项目造价管控也成为电网企业投资建设过程中的一项重要任务.由于技改项目涉及到的单位工程种类繁多,对其投资和造价波动规律进行研究存在一定的困难.在技...     

基于离群值分析的技改工程造价合理区间的研究

随着电力需求的不断增长,电网设备技术改造的投入越来越大,如何更好地确定电网技改工程合理造价区间,有效地指导生产技改项目投资控制和精益管理工作成为亟待解决的问题.文章提出了一种基于离群值的电网技改工程造价合理区间的研究方法,选取某省电力公司近五年已完技改项目的工程造价数据为样本,借助SPSS软件,采用狄克逊检验、格拉布斯...     

电网技改工程投资控制效果评价的研究方法探讨

现有投资控制效果评价未能涵盖电网技改工程的特点和特殊要求,为此构建了一套适用于电网技改工程的投资控制效果评价指标体系和计量标准,采用基于DEMATEL-ANP-Entropy的组合权重模型,计算求解指标体系的权重值,摒弃了主观赋权法的缺陷,兼顾客观性。通过实际案例的应用,表明该方法实用性较强,为深入开展技改工程目标项目投资控制效果分析,以及项目群投资控制效果比较分析、共性问题挖掘提供综合的理论支撑与实践借鉴。     

工程项目全过程管控预警系统开发及实践

正近年来,国家电网公司不断加大电网建设改造投资力度,生产技改、大修、配网工程等项目批次越来越多。同时,对工程项目精益化管理要求也越来越高。国网山西长治供电公司以实现工程项目精益化管理为目标,研究应用工程预警管控系统,实现工程项目里程碑节点的精准管理,解决了工程管理存在的项目数量多、管理节点多、涉及单位多、管理人员少、管理难度大等问题,提升了工程精益化管理水平。建立工程项目管控预警系统。依据工程项目管理特点,建立"工程项目全过程管控预警系统",该系统具备项     

基于Stacking模型融合的店铺销量预测

为了实现企业产品销量预估,提高生产供应的准确性与效率,提出了基于Stacking模型的融合算法进行销量预测。算法设计了两层堆叠的模型结构,初级学习器采用随机森林、支持向量回归、差分整合移动平均自回归、轻量级梯度提升机器和门控循环单元5种单模型,将分类与回归树作为次级学习器构成Stacking融合模型,并对数据进行了预测。预测结果显示,使用Stacking模型融合后得到了较好的预测结果,比单模型中效果最好的模型的均方根误差更小,平均绝对误差更小,决定系数值更大,表明Stacking融合模型的预测准确率更高。所设计模型可用于对企业店铺的产品销量进行预测,帮助企业更好地安排生产、营销活动,为减少库存、缩短生产销售周期提供数据支持,对企业生产决策有一定的参考价值。     

基于灰色BP神经网络模型的电网工程造价预测研究

提高电网工程造价预测水平,是在巨大投资精益化管理要求的大环境下,精准化实现控制成本、提高投资效率的重要保障。为提高工程造价预测精准度,针对BP神经网络模型易陷入局部极小值、收敛速度慢、预测不够准确及灰色预测模型光滑离散度低、未考虑分布规律等缺点,提出将BP神经网络模型和灰色预测模型相结合的方式,构建一套基于灰色理论的BP神经网络预测模型。     

基于数据挖掘技术的“十二五”期间四川电网工程造价控制研究

"十二五"期间,四川地区的电网工程项目投资过千亿元,"十三五"期间,电网基础设施建设将面临新的机遇与挑战,在巨大投资精益化管理要求的大环境下,积极探索,应用先进的理论方法优化输变电工程造价控制管理体系,是一项意义重大的理论研究工作。本文在深入识别电网工程造价影响因素的基础上,进一步结合电力数据挖掘技术,构建电网工程造价组合预测模型,并通过"十二五"期间的实际工程数据进行算例分析,结果表明,组合预测模型的平均误差较小,能够有效提高预测精度,为电网工程造价控制提供决策依据。     

面向智能控制湿法脱硫系统的动态建模

针对燃煤电厂湿式石灰石—石膏湿法烟气脱硫过程中控制环节精度较低的问题,建立精确的机理模型以及预测模型实现对脱硫过程中长时滞、非线性、多变量等复杂特性的最优控制,结合数据可视化技术揭示的内部趋势实现对电厂参数的针对性控制。基于电厂8826组实际运行数据,通过随机森林树模型以及矩阵模型对参数重要性以及相关性进行分析,采用多元线性回归分析建立机理模型以及XGBoost建立预测模型。结果表明,机理模型和预测模型相结合的预测精度较高,可以为电厂优化控制系统提高脱硫效率提供理论基础。     

电网企业技改大修工程精益化管理探析

我国电网经过多年的运行,部分生产设备以及技术已经开始渐渐老化,与电力企业的发展已相脱节。为了改变这一弊端,我国电力企业加大技改投资力度,电网企业的技改大修和精益化管理已提上日程。基于电网企业技改大修工程,对其进行了详细的研究,有一定借鉴意义。     

输电线路工程造价预测模型研究

正输电线路工程由于受不同自然条件、技术条件和外部建设环境等诸多因素的影响,项目前期投资测算时可参考的类似线路工程的造价样本量较少,因此,结合数据挖掘中的随机森林算法、粒子群算法及PSO-SVM算法建立智能输电线路工程造价预测模型,并通过四川地区的实际样本数据,证实了提出方法的有效性,为科学合理确定电网投资和决策提供了依据。     

基于随机森林算法的陈垓灌区降水量预测模型

地区降雨量在短时间内的突然增大一般会导致不同程度的洪涝灾害,高效、精准地进行降雨量预测成为当下研究的热点问题。文章基于陈垓灌区梁山水文站实测降雨资料建立了基于随机森林的降水量预测模型,所建预测模型的各项指标均优于传统预测模型,可以高效、精准地预测该区域的降水量。     

电网架空线路工程造价预测模型研究

正近年来输变电工程投资项目逐年增多,电力建设规模也在不断扩大,优化造价预测方法、树立科学化造价预测理念,可以更加合理地对电网企业的投资进行统筹规划,提高其资金的利用效率。本文基于电网架空线路工程造价实际数据,证明改进的PSO-SVM模型可对电网架空线路工程造价进行有效预测,预测结果平均误差率仅为1.23%。     

切实做好重大工程项目档案的全过程管理

档案是人类在社会实践活动中形成的具有保存价值的原始记录，重大工程项目档案是企业在重大基本建设工程项目和重大技改维修项目活动中直接形成的具有保存价值的文件、图表及声像载体材料。重大工程项目是企业重大投资、经营、决策活动，关乎企业的生产发展和技术创新。     

基于马尔科夫链在输变电工程综合造价指数预测中的应用

经济预测是企业决策的前提与基础,在经营管理实践中。经常会遇到企业投资预测和决策的问题,运用马尔科夫链可以较好地进行市场经济预测。本文探讨了马尔科夫链的预测技术,分析验证输变电工程综合造价指数的发展趋势符合马尔科夫链特性,通过建立马尔科夫链模型,对2012年陕西电网110kV输变电工程综合造价指数进行预测和判断。以输变电综合造价指数作为项目投资决策的依据,探讨利用马尔科夫链在项目投资造价的模型建立。较为量化地预测了电网建设项目投资趋势。     

基于Holt-Winters模型的电网企业售电量预测方法

正针对电网企业售电量呈现季节性变化的特点,选择Holt-Winters方法建立时间序列模型,利用寻优函数得到的平滑系数确认预测精度,使用相对误差估计系统性能。实践表明该方法具有较好的预测精度,为电网运营管理提供了对应决策服务。     

基于GEP、ANFIS、MARS和GBDT模型构建浙江省极端降雨事件预测模型

为找出浙江省极端降雨的预测模型,文章选取了3种极端降雨指数,基于高斯回归(GEP)、自适应模糊神经网络(ANFIS)、多元自适应回归(MARS)和梯度提升决策树算法(GBDT)构建了浙江省极端降雨指数预测模型,结果表明:GEP模型在3种极端降雨指数预测中均表现出了极高的精度,同时该模型在气候条件相似的地区内具有极高的适...