电力企业管理课件

1目录电网公司组织制度发展历程（p48）··········2电力需求预测······················3电力需求预测概述····················3电力需求的定量预测方法···················4电力电量平衡······················26电力企业经营计划--现代计划方法·············276.3现代计划方法——网络计划技术···················27电力营销·······················54经营决策的分类（p77）··················67电力企业经营决策的方法················68项目投资决策方法··················812电网公司组织制度发展历程：（1）垂直一体化管理的直线职能制从供电企业输配管理模式历史沿革来看，会发现各个阶段供电企业的输配管理模式基本上是上述几种典型管理模式的混合体。在电力发展初期，电网薄弱，各地区电力网络自成一体，地区与地区之间几乎没有功率交换，或只存在弱交换，在这种情况下，各地区电力企业自成一体，企业内部部门完备且相对独立，多数供电企业的组织架构为直线职能式，即局领导对业务和职能部门实行垂直式领导，基层分局长、供电所长、部门主任等各级直线管理人员在职权范围内对直接下属有指挥和命令的权力，总部和业务单位共同对业务成果负责；生技部、安监部、发规部等职能部门是局领导的参谋机构，没有直接指挥权，其职能是向上级提供信息和建议，并对基层业务部门实施业务指导和监督。同时在省、市、县三级供电局组成的组织体系中，由于体制上的原因，各级相关职能部门自上而下进行层级间的垂直工作指导，与此同时在横向上各功能部门接受所在企业有关负责任的直接领导，因而这一时期电力管理体制总的态势是垂直一体化管理的直线职能式的电力企业，但是引入了一些矩阵式的方式。（2）事业部制为管理好和协调好各地区电网的安全稳定运行，电力企业逐渐采用分层分区管理，省级设立省电力公司，地市级设立市局，地市级供电局往往在直线职能式管理的基础上，为一些发展相对成熟、具备相对独立性的部门和专业设立事业部（或准事业部）的模式按照专业化分层次进行管理，它是一个相对独立的类似于一个直线职能制组织结构的单位。这种组织结构保留了直线职能制的部分特点，但是事业部被赋予更大的职责这种组织结构保留了直线职能制的部分特点，但是事业部被赋予更大的职责－2006年间进行的一体化整合、云南电网公司昆明供电局目前的组织形式－2006年间进行的一体化整合、云南电网公司昆明供电局目前的组织形式。P483电力需求预测1、电力需求预测概述■电力需求预测的概念电力需求预测就是采用一定的科学方法和手段对已有电力用户以及未来新增电力用户的需电量作出一定的科学估计和推测。■电力需求预测的特点※着眼于国民经济各行各业以及社会居民生活用电，具有宏观预测的性质。※由于电力生产发、供、用的同时性和电能不能贮存的特点，使电力需求预测较其他需求预测更为复杂，不仅需要预测总的需电量，而且还要预测瞬时需电量（负荷预测），并且还需掌握不同行业、不同用户、不同地区的用户特性。※由于电力建设周期长、耗资大，使电力需求的长期预测尤为重要。■电力需求预测的种类（1）按预测内容划分：※电量预测：营业电量＋非营业电量＋外购电量＝某供电地区的总用电量※负荷预测：发电负荷、供电负荷（＝发电负荷－厂用负荷）、用电负荷（＝供电负荷－线损负荷）※负荷预测一般是在电量预测的基础上，根据二者之间的关系，换算出负荷预测值。（2）按预测时间划分：※即期预测：预测期是日或周。※短期预测：预测期是12－24个月。※中期预测：预测期微4－6年或8年。※长期预测：预测期一般在10－30年。（3）按预测方法划分：※定性预测：根据个人的经验和知识，判断未来事物发展的趋势和状态。※定量预测：利用统计资料凭借一定模型微预测对象未来发展趋势和状态进行预测，包括外推法和因果法两大类。●外推法：利用过去和现在的资料，推算事物未来发展趋势的方法。优点是简单4易行，缺点是撇开因果关系，只凭数据讲话，因此大多用于中短期预测。如：时间序列法等。●因果法：通过寻找事物变化的内在原因与产生的结果之间的关系，预测事物未来发展趋势和状态的方法。优点是准确性强，缺点是计算复杂。多用于长期预测。如：电力弹性系数法、回归分析法、单耗法等。■电力需求预测的程序（1）确定预测目标（2）收集、分析、整理有关情报资料（3）选择预测方法（4）建立数学模型，进行预测计算（5）预测结果检验2、电力需求的定量预测方法1.经典预测方法2.趋势外推负荷方法3.回归模型预测方法4.时间序列方法5.灰色系统理论预测方法6.负荷预测新方法7.对异常数据的处理2.1经典预测方法※类比法※单耗法※比例系数增长法※弹性系数法※小结类比法5对新事物或未知事物预测※例：预测一新规划开发区A未来电量需求，已知●已建开发区B历史电量曲线●B规模：2000亩●A规模：3000亩单耗法优点：计算简单，可得到比较精确的结果缺点：•难以准确确定产品的单耗•需进行大量调查，工作量大比例系数增长法※假定今后电力负荷增长比例与过去相同，用历史数据求出比例系数，按比例预测未来发展。优点：•计算简单•需要数据少误差来源：•电力负荷增长方式与以前不一致适用范围：•经济发展平稳•产业结构没有大的变化6弹性系数法※弹性系数：变化率A/变化率B□电量的价格弹性系数□电量的国内生产总值弹性系数※例：已知某地区的下列数据试预测2005年的用电量※误差来源弹性系数预测不准：分行业预测•未来GDP预测不准•小结※模型简单※依赖于对相关因素的预测•单耗法:单耗、产量•比例系数增长法：增长比例系数•弹性系数法：弹性系数、GDP2.2趋势外推负荷方法※电力负荷■不确定性：气候变化，意外事故■一定条件下，有明显的变化趋势7※趋势外推：■根据过去数据寻找负荷变化趋势，预测未来负荷电力负荷趋势外推负荷方法※水平趋势预测方法※线性趋势预测方法※多项式趋势预测方法※季节性趋势预测方法※增长趋势预测方法※小结一、水平趋势预测方法※收集到的负荷变化的T期数据具有水平趋势•散点图：水平直线上下随机波动□已知：□预测值：□预测方法：•全平均法、一次滑动平均预测法、一次指数平滑预测法、一阶自适应系数预测法1、全平均法※在t(t=T)时刻,用t期以前的全部数据作平均8全平均法的循环计算公式：适用于数据波动不大的场合※很强的平滑作用（消除波动）※权重一样，跟踪数据变化的能力差2、一次滑动平均预测法※基本思想：近期数据对预测影响大，远期数据影响小※方法：对近N期数据加上等权1/N循环计算公式：3、一次指数平滑预测法※基本思想：重近轻远，对数据加以不同权※方法：权系数按指数变化9循环计算公式：一次指数平滑法平滑系数的选取：※数据序列波动大•突出新数据作用，强化误差修正项•平滑系数取大※数据序列变化平缓•平滑系数取小※通过计算机程序对平滑系数选取优化4、一阶自适应系数预测法※问题的提出：•最优平滑系数变化，如何选取？※方法：•根据情况变化，不断修正a值，使预测效果更佳•自适应系数※自适应方法一个时期内出现系统偏差（偏差均为正或均为负）•调大a没有系统偏差（偏差正负间或交替）•a维持不变例：一次指数平滑法10二、线性趋势预测方法※问题的提出：•水平趋势预测法对直线趋势负荷预测滞后※解决方法：•两次滑动※预测方法•二次滑动平均法•二次指数平滑法•二阶自适应系数预测方法1、二次滑动平均法2、二次指数平滑法113、二阶自适应系数预测方法※根据预测误差情况不断调整平滑系数例：二次指数平滑法三、多项式趋势预测方法※问题的提出：•负荷曲线具有多项式形式12※解决方法：•多次滑动三次指数平滑法：四、季节性趋势预测方法※问题的提出：•负荷曲线具有某种增长趋势•负荷曲线存在多种周期性变化•四季、月、星期、日，统称为季节型趋势※解决方法：●先定线性趋势方法•先确定线性趋势(滑动跨度取为周期的整数倍)•从数据中扣除线性趋势因素再确定季节指数●先定周期趋势方法•先确定周期趋势（区周期内平均值代替线性趋势）•从数据中扣除周期趋势因素再确定线性指数五、增长趋势预测方法※问题的提出：13•负荷曲线具有非线性增长趋势※解决方法：•对函数与变量进行变换※增长趋势预测技术•指数曲线模型•非齐次指数模型•龚帕兹(B.Compertz)模型•逻辑斯蒂（Logistic）模型1、指数曲线模型※历史用电量数据大致为指数增长趋势,0,0bttxaeab※取对数lnlntxabt※令ln,lnttyxaa※Y与时间t为线性关系，可用线性趋势方法预测tyabt小结：※所需数据：•历史负荷数据•不需要其他任何数据•负荷仅为时间的函数※函数形式•多种：水平，线性，多项式，指数等•需要首先根据数据判断负荷符合哪种形式例1、趋势外推预测方法14例1：图例2：15例2：图例3：图例4：图162.3回归模型预测方法电力负荷回归模型预测方法：※问题的提出●电力负荷不仅仅是时间的函数•GTP,温度，雨量，风力，风向，能见度●未来负荷还受很多随机因素的影响•不是一个确定的数值，是一随机变量※解决办法：●将未来负荷表示为依赖于一些可以观察的变量的随机变量(yfS，X，t)+2~(0,)N其中：12,,...,TmXxxx12,,...,TkSsss•y:待测的负荷•S:预测模型的参数向量•X:负荷相关因素组成的向量•t:时间•e：随机误差，或随即干扰，服从正态分布例：12yabxcxdt2~(0,)N12,TXxx,,,TSabcd•1x:GTP•2x:平均温度※预测方法：●观察以前的相关数据，选择适当的模型•一元线性，多元线性，非线性…•用某种方法确定模型的参数S□y关于X的回归方程：17^^,,yfXtS一元线性回归模型※回归模型：yabx2~(0,)N※问题：已知两变量x与y的n对试验值，即样本(,)iiXy，且满足下式：iiiyabx2~(0,)iN※求：a与b用最小二乘法估计参数a与b※定义：离差平方和※问题：选取a何b,使得Q(a,b)最小？※方法：求极值法，偏导数为零回归模型的检验：※问题的提出•假定了负荷y关于参数X的回归具有某种形式•这种假定是否成立?※方法•根据负荷的历史资料，用假设检验方法进行判断•检验求得的回归方程是否具有实用价值※具体的检验方法•线性假设的显著性检验•相关系数检验18小结：※特点：●可以考虑多个因素对负荷的影响●可以确定负荷在一定置信度下的预测值和置信区间，而不是一个简单的数※问题：●将影响未来负荷的参数视为确定●实际上，未来的参数也是不确定的•GTP,气温，降雨量，能见度2.4时间序列预测方法※问题的提出：•影响未来负荷的变量为随机变量※解决办法：•将预测目标的观测值构成的序列看为某个随机过程的实际体现•通过对过去数据的分析建立该随机过程的数学模型※时间序列预测方法•将未来（待测）负荷看为过去负荷的函数•自变量为负荷自身的过去值•自变量和因变量都是随机变量()()()()YtftptXt()ft：趋势项()pt：周期项()Xt：随机项时间序列预测方法的预测步骤：192.5灰色系统理论预测方法※问题的提出：信息不全（灰色系统）●白色系统：信息完全已知（电路）•具有明确的映射关系●黑色系统：信息完全未知（遥远的星球）●灰色系统：部分信息未知，部分信息已知•没有明确的映射关系•电力系统–发电能力，电网容量，大用户情况–影响负荷的天气情况，突发事件解决灰色问题的方法：※基于概率统计的方法（回归分析方法）•需要大量样本•必须先知道分布规律、发展趋势※时间序列法•致力于数据的拟和，不注重规律的发现※灰色理论•在可利用数据不多的情况下，找到较长时间起作用的规律灰色理论的基本思想：※任何随机过程都是在一定范围、一定时区内变化的灰色量，即灰色过程※灰色过程：●通过原始数据的整