基于商业智能的光伏发电定价模型的设计验证及预测
基于商业智能的光伏发电定价模型的设计验证及预测【摘要】:随着人类生产力的不断发展以及不可再生能源的日益稀少,人类与资源的矛盾越来越尖锐,可再生能源技术成为了未来能源发展的趋势。光伏
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP311.13;F426.61
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-8
- 目录8-10
- 插图索引10-11
- 附表索引11-12
- 第1章 绪论12-24
- 1.1 研究背景与意义12-18
- 1.1.1 世界主要国家定价政策14-15
- 1.1.2 光伏上网定价政策的比较和思考15-16
- 1.1.3 我国目前定价政策及反思16-18
- 1.2 国内外研究现状18-23
- 1.2.1 光伏产品定价方法研究现状18-19
- 1.2.2 商业智能主要概念及相关名词解释19-22
- 1.2.3 商业智能在决策及预测方面的研究现状22-23
- 1.3 本文的研究内容及章节安排23-24
- 第2章 光伏发电定价建模方法24-29
- 2.1 定价的基本原理及相关概念24-25
- 2.2 传统电价定价的典型方法25-26
- 2.2.1 两部制电价定价模型25
- 2.2.2 峰谷分时电价定价模型25-26
- 2.3 光伏发电定价模型 LCOE26-27
- 2.3.1 LCOE 简介26-27
- 2.3.2 LCOE 的主要因子及影响因素27
- 2.4 小结27-29
- 第3章 LCOE 模型的改进29-36
- 3.1 LCOE 模型的不足29-30
- 3.2 关于 CDM 的研究30-32
- 3.2.1 碳排放交易的基本原理31-32
- 3.2.2 清洁交易机制的具体实践32
- 3.3 改进 LCOE 模型32-35
- 3.3.1 CERs 的换算标准33-34
- 3.3.2 敏感性分析34-35
- 3.4 小结35-36
- 第4章 商业智能实现模型验证及价格预测36-44
- 4.1 商业智能实现的一般性方法36-40
- 4.1.1 数据集成36-38
- 4.1.2 数据分析38-39
- 4.1.3 数据展现39-40
- 4.2 模型验证及价格预测实现方法设计40-42
- 4.2.1 验证改进后的 LCOE 模型40-42
- 4.2.2 采用数据挖掘技术预测光伏发电价格走势42
- 4.3 小结42-44
- 第5章 实验设计与结果44-57
- 5.1 实验环境的搭建44-45
- 5.2 实验步骤45-52
- 5.3 实验结果与分析52-57
- 结论57-59
- 参考文献59-62
- 致谢62-63
- 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录63-64
- 附录B 攻读学位期间所参与的研究项目64
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