基于云模型的供电企业人力资源风险评价

为了掌控供电企业现存的人力资源风险状况,及时规避人力资源风险。本文建立了符合供电企业人力资源特点的人力资源风险评价指标体系。通过层次分析法和线性加权法确定人力资源得分。在对人力资源风险等级划分中,引入云模型。该模型摒弃了以往研究的硬划分,更能体现数据的分布特性。然后对评价对象进行逆向正态云化来获得其云参数,最后利用该云参数进行评价。通过实例证明,该模型能够挖掘出更多隐含的信息,具有可行性和有效性。     

电网企业开展节能调度的社会效益和经济风险研究

根据节能调度办法,在满足电网火电负荷及发电量不变的前提下,模拟节能调度对节能减排的影响以及电网企业购电费用的变化。以煤耗最低为约束目标,建立二次优化模型,在保证电网备用容量和各机组负荷分配限制的条件下,重新分配机组负荷,并在合理范围内调整各机组利用小时数,结合煤耗特性曲线和购电单价,分别计算总煤耗和购电费用。由此可以对比出计划调度和节能调度两种调度方式下,总的煤耗及污染物排放变化情况以及电网企业购电费用的变化情况,即分别为电网企业通过节能调度实现的社会效益和化解经济风险。研究表明,通过节能调度,可以实现节能减排的社会效益,但会增加电网企业经济风险。     

基于主成分分析法和BP神经网络的电力客户信用评价

为了加强电力公司对电力客户信用风险的事先控制,降低电力公司运营风险,需要对电力客户按信用等级进行分类.确定不同客户的信用风险等级,以便执行不同的信用风险控制策略.本文通过将定量与定性的指标相结合,建立了电力客户信用评价指标体系.引入主成分分析法和改进的BP神经网络法,将两者相结合,建立数学评价模型.通过将指标体系中的各指标带入该模型进行测算,可以计算出电力客户信用风险大小,从而确定各个客户信用风险等级.实例研究表明.利用此指标体系和数学模型能够准确地判断电力客户所处的信用等级,对于电力公司规避电力客户信用风险有较强的实际指导意义.     

基于AHP的供电企业服务策略效果评价

为了在电力市场条件下,能够及时调整掌握供电企业服务策略,满足客户需要,必须对供电企业服务策略效果进行有效的评价,通过建立符合供电企业特征的服务策略效果评价指标体系,利用层次分析法和线性加权法相结合的数学方法,对供电企业服务策略的实施效果进行评价。最后,以某供电公司作为实证对象,实证分析结果表明该方法能够综合考虑影响供电企业服务效果的因素,可以得到科学的定量化的评价结果。