【正文】 目錄電網(wǎng)公司組織制度發(fā)展歷程（p48）2電力需求預(yù)測3電力需求預(yù)測概述3電力需求的定量預(yù)測方法4電力電量平衡26電力企業(yè)經(jīng)營計(jì)劃現(xiàn)代計(jì)劃方法27 現(xiàn)代計(jì)劃方法——網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃技術(shù)27電力營銷54經(jīng)營決策的分類（p77）67電力企業(yè)經(jīng)營決策的方法68項(xiàng)目投資決策方法81電網(wǎng)公司組織制度發(fā)展歷程：（ 1）垂直一體化管理的直線職能制從供電企業(yè)輸配管理模式歷史沿革來看，會發(fā)現(xiàn)各個階段供電企業(yè)的輸配管理模式基本上是上述幾種典型管理模式的混合體。在電力發(fā)展初期，電網(wǎng)薄弱，各地區(qū)電力網(wǎng)絡(luò)自成一體，地區(qū)與地區(qū)之間幾乎沒有功率交換，或只存在弱交換，在這種情況下，各地區(qū)電力企業(yè)自成一體，企業(yè)內(nèi)部部門完備且相對獨(dú)立，多數(shù)供電企業(yè)的組織架構(gòu)為直線職能式，即局領(lǐng)導(dǎo)對業(yè)務(wù)和職能部門實(shí)行垂直式領(lǐng)導(dǎo)，基層分局長、供電所長、部門主任等各級直線管理人員在職權(quán)范圍內(nèi)對直接下屬有指揮和命令的權(quán)力，總部和業(yè)務(wù)單位共同對業(yè)務(wù)成果負(fù)責(zé)；生技部、安監(jiān)部、發(fā)規(guī)部等職能部門是局領(lǐng)導(dǎo)的參謀機(jī)構(gòu)，沒有直接指揮權(quán)，其職能是向上級提供信息和建議，并對基層業(yè)務(wù)部門實(shí)施業(yè)務(wù)指導(dǎo)和監(jiān)督。同時在省、市、縣三級供電局組成的組織體系中，由于體制上的原因，各級相關(guān)職能部門自上而下進(jìn)行層級間的垂直工作指導(dǎo)，與此同時在橫向上各功能部門接受所在企業(yè)有關(guān)負(fù)責(zé)任的直接領(lǐng)導(dǎo)，因而這一時期電力管理體制總的態(tài)勢是垂直一體化管理的直線職能式的電力企業(yè)，但是引入了一些矩陣式的方式。（ 2）事業(yè)部制為管理好和協(xié)調(diào)好各地區(qū)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，電力企業(yè)逐漸采用分層分區(qū)管理，省級設(shè)立省電力公司，地市級設(shè)立市局，地市級供電局往往在直線職能式管理的基礎(chǔ)上，為一些發(fā)展相對成熟、具備相對獨(dú)立性的部門和專業(yè)設(shè)立事業(yè)部（或準(zhǔn)事業(yè)部）的模式按照專業(yè)化分層次進(jìn)行管理，它是一個相對獨(dú)立的類似于一個直線職能制組織結(jié)構(gòu)的單位。這種組織結(jié)構(gòu)保留了直線職能制的部分特點(diǎn)，但是事業(yè)部被賦予更大的職責(zé)這種組織結(jié)構(gòu)保留了直線職能制的部分特點(diǎn)，但是事業(yè)部被賦予更大的職責(zé)－2006年間進(jìn)行的一體化整合、云南電網(wǎng)公司昆明供電局目前的組織形式－2006年間進(jìn)行的一體化整合、云南電網(wǎng)公司昆明供電局目前的組織形式。P48電力需求預(yù)測電力需求預(yù)測概述■ 電力需求預(yù)測的概念電力需求預(yù)測就是采用一定的科學(xué)方法和手段對已有電力用戶以及未來新增電力用戶的需電量作出一定的科學(xué)估計(jì)和推測?！鲭娏π枨箢A(yù)測的特點(diǎn)※著眼于國民經(jīng)濟(jì)各行各業(yè)以及社會居民生活用電，具有宏觀預(yù)測的性質(zhì)?！捎陔娏ιa(chǎn)發(fā)、供、用的同時性和電能不能貯存的特點(diǎn)，使電力需求預(yù)測較其他需求預(yù)測更為復(fù)雜，不僅需要預(yù)測總的需電量，而且還要預(yù)測瞬時需電量（負(fù)荷預(yù)測），并且還需掌握不同行業(yè)、不同用戶、不同地區(qū)的用戶特性?！捎陔娏ㄔO(shè)周期長、耗資大，使電力需求的長期預(yù)測尤為重要?！鲭娏π枨箢A(yù)測的種類（1）按預(yù)測內(nèi)容劃分：※ 電量預(yù)測：營業(yè)電量＋非營業(yè)電量＋外購電量＝某供電地區(qū)的總用電量※ 負(fù)荷預(yù)測：發(fā)電負(fù)荷、供電負(fù)荷（＝發(fā)電負(fù)荷－廠用負(fù)荷）、用電負(fù)荷（＝供電負(fù)荷－線損負(fù)荷）※ 負(fù)荷預(yù)測一般是在電量預(yù)測的基礎(chǔ)上，根據(jù)二者之間的關(guān)系，換算出負(fù)荷預(yù)測值。（2）按預(yù)測時間劃分：※ 即期預(yù)測：預(yù)測期是日或周?！?短期預(yù)測：預(yù)測期是12－24個月?！?中期預(yù)測：預(yù)測期微4－6年或8年?！?長期預(yù)測：預(yù)測期一般在10－30年。（3）按預(yù)測方法劃分：※ 定性預(yù)測：根據(jù)個人的經(jīng)驗(yàn)和知識，判斷未來事物發(fā)展的趨勢和狀態(tài)。※ 定量預(yù)測：利用統(tǒng)計(jì)資料憑借一定模型微預(yù)測對象未來發(fā)展趨勢和狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，包括外推法和因果法兩大類?！?外推法：利用過去和現(xiàn)在的資料，推算事物未來發(fā)展趨勢的方法。優(yōu)點(diǎn)是簡單易行，缺點(diǎn)是撇開因果關(guān)系，只憑數(shù)據(jù)講話，因此大多用于中短期預(yù)測。如：時間序列法等?！?因果法：通過尋找事物變化的內(nèi)在原因與產(chǎn)生的結(jié)果之間的關(guān)系，預(yù)測事物未來發(fā)展趨勢和狀態(tài)的方法。優(yōu)點(diǎn)是準(zhǔn)確性強(qiáng)，缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜。多用于長期預(yù)測。如：電力彈性系數(shù)法、回歸分析法、單耗法等?！?電力需求預(yù)測的程序（1）確定預(yù)測目標(biāo)（2）收集、分析、整理有關(guān)情報(bào)資料（3）選擇預(yù)測方法（4）建立數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行預(yù)測計(jì)算（5）預(yù)測結(jié)果檢驗(yàn)電力需求的定量預(yù)測方法1. 經(jīng)典預(yù)測方法2. 趨勢外推負(fù)荷方法3. 回歸模型預(yù)測方法4. 時間序列方法5. 灰色系統(tǒng)理論預(yù)測方法6. 負(fù)荷預(yù)測新方法7. 對異常數(shù)據(jù)的處理※ 類比法※ 單耗法※ 比例系數(shù)增長法※ 彈性系數(shù)法※ 小結(jié)類比法對新事物或未知事物預(yù)測※ 例：預(yù)測一新規(guī)劃開發(fā)區(qū)A未來電量需求，已知● 已建開發(fā)區(qū)B歷史電量曲線● B規(guī)模：2000畝● A規(guī)模：3000畝單耗法優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算簡單，可得到比較精確的結(jié)果缺點(diǎn)：?難以準(zhǔn)確確定產(chǎn)品的單耗?需進(jìn)行大量調(diào)查，工作量大比例系數(shù)增長法※ 假定今后電力負(fù)荷增長比例與過去相同，用歷史數(shù)據(jù)求出比例系數(shù)，按比例預(yù)測未來發(fā)展。優(yōu)點(diǎn)：? 計(jì)算簡單? 需要數(shù)據(jù)少誤差來源：?電力負(fù)荷增長方式與以前不一致適用范圍：?經(jīng)濟(jì)發(fā)展平穩(wěn)?產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)沒有大的變化彈性系數(shù)法※ 彈性系數(shù)：變化率A/變化率B□ 電量的價格彈性系數(shù)□ 電量的國內(nèi)生產(chǎn)總值彈性系數(shù)※ 例：已知某地區(qū)的下列數(shù)據(jù)試預(yù)測2005年的用電量※ 誤差來源? 彈性系數(shù)預(yù)測不準(zhǔn)：分行業(yè)預(yù)測? 未來GDP預(yù)測不準(zhǔn)小結(jié)※ 模型簡單※ 依賴于對相關(guān)因素的預(yù)測? 單耗法:單耗、產(chǎn)量? 比例系數(shù)增長法：增長比例系數(shù)? 彈性系數(shù)法：彈性系數(shù)、GDP 趨勢外推負(fù)荷方法※ 電力負(fù)荷■不確定性：氣候變化，意外事故■一定條件下，有明顯的變化趨勢※ 趨勢外推：■ 根據(jù)過去數(shù)據(jù)尋找負(fù)荷變化趨勢，預(yù)測未來負(fù)荷電力負(fù)荷趨勢外推負(fù)荷方法※ 水平趨勢預(yù)測方法※ 線性趨勢預(yù)測方法※ 多項(xiàng)式趨勢預(yù)測方法※ 季節(jié)性趨勢預(yù)測方法※ 增長趨勢預(yù)測方法※ 小結(jié)一、水平趨勢預(yù)測方法※ 收集到的負(fù)荷變化的T期數(shù)據(jù)具有水平趨勢? 散點(diǎn)圖：水平直線上下隨機(jī)波動□ 已知：□ 預(yù)測值：□ 預(yù)測方法：? 全平均法、一次滑動平均預(yù)測法、一次指數(shù)平滑預(yù)測法、一階自適應(yīng)系數(shù)預(yù)測法全平均法※ 在t(t=T)時刻,用t期以前的全部數(shù)據(jù)作平均全平均法的循環(huán)計(jì)算公式：適用于數(shù)據(jù)波動不大的場合※ 很強(qiáng)的平滑作用（消除波動）※ 權(quán)重一樣，跟蹤數(shù)據(jù)變化的能力差一次滑動平均預(yù)測法※ 基本思想：近期數(shù)據(jù)對預(yù)測影響大，遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)影響小※ 方法：對近N期數(shù)據(jù)加上等權(quán)1/N循環(huán)計(jì)算公式：一次指數(shù)平滑預(yù)測法※ 基本思想：重近輕遠(yuǎn)，對數(shù)據(jù)加以不同權(quán)※ 方法：權(quán)系數(shù)按指數(shù)變化循環(huán)計(jì)算公式：一次指數(shù)平滑法平滑系數(shù)的選取：※ 數(shù)據(jù)序列波動大? 突出新數(shù)據(jù)作用，強(qiáng)化誤差修正項(xiàng)? 平滑系數(shù)取大※ 數(shù)據(jù)序列變化平緩? 平滑系數(shù)取小※ 通過計(jì)算機(jī)程序?qū)ζ交禂?shù)選取優(yōu)化一階自適應(yīng)系數(shù)預(yù)測法※ 問題的提出：? 最優(yōu)平滑系數(shù)變化，如何選??？※ 方法：? 根據(jù)情況變化，不斷修正a值，使預(yù)測效果更佳? 自適應(yīng)系數(shù)※ 自適應(yīng)方法一個時期內(nèi)出現(xiàn)系統(tǒng)偏差（偏差均為正或均為負(fù)）? 調(diào)大a沒有系統(tǒng)偏差（偏差正負(fù)間或交替）? a維持不變例：一次指數(shù)平滑法二、線性趨勢預(yù)測方法※ 問題的提出：? 水平趨勢預(yù)測法對直線趨勢負(fù)荷預(yù)測滯后※解決方法：? 兩次滑動※ 預(yù)測方法? 二次滑動平均法? 二次指數(shù)平滑法? 二階自適應(yīng)系數(shù)預(yù)測方法二次滑動平均法二次指數(shù)平滑法二階自適應(yīng)系數(shù)預(yù)測方法※ 根據(jù)預(yù)測誤差情況不斷調(diào)整平滑系數(shù)例：二次指數(shù)平滑法三、多項(xiàng)式趨勢預(yù)測方法※ 問題的提出：? 負(fù)荷曲線具有多項(xiàng)式形式※ 解決方法：? 多次滑動三次指數(shù)平滑法：四、季節(jié)性趨勢預(yù)測方法※ 問題的提出：? 負(fù)荷曲線具有某種增長趨勢? 負(fù)荷曲線存在多種周期性變化? 四季、月、星期、日，統(tǒng)稱為季節(jié)型趨勢※ 解決方法：● 先定線性趨勢方法? 先確定線性趨勢(滑動跨度取為周期的整數(shù)倍)? 從數(shù)據(jù)中扣除線性趨勢因素再確定季節(jié)指數(shù)● 先定周期趨勢方法? 先確定周期趨勢（區(qū)周期內(nèi)平均值代替線性趨勢）? 從數(shù)據(jù)中扣除周期趨勢因素再確定線性指數(shù)五、增長趨勢預(yù)測方法※ 問題的提出：? 負(fù)荷曲線具有非線性增長趨勢※ 解決方法：? 對函數(shù)與變量進(jìn)行變換※ 增長趨勢預(yù)測技術(shù)? 指數(shù)曲線模型? 非齊次指數(shù)模型? 龔帕茲()模型? 邏輯斯蒂（Logistic）模型指數(shù)曲線模型※ 歷史用電量數(shù)據(jù)大致為指數(shù)增長趨勢※ 取對數(shù) ※ 令 ※ Y與時間t為線性關(guān)系，可用線性趨勢方法預(yù)測 小結(jié)：※ 所需數(shù)據(jù)：? 歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)? 不需要其他任何數(shù)據(jù)? 負(fù)荷僅為時間的函數(shù)※ 函數(shù)形式? 多種：水平，線性，多項(xiàng)式，指數(shù)等? 需要首先根據(jù)數(shù)據(jù)判斷負(fù)荷符合哪種形式例趨勢外推預(yù)測方法例1：圖例2：例2：圖例3：圖例4：圖 回歸模型預(yù)測方法電力負(fù)荷回歸模型預(yù)測方法：※問題的提出● 電力負(fù)荷不僅僅是時間的函數(shù)? GTP,溫度，雨量，風(fēng)力，風(fēng)向，能見度● 未來負(fù)荷還受很多隨機(jī)因素的影響? 不是一個確定的數(shù)值，是一隨機(jī)變量※解決辦法：● 將未來負(fù)荷表示為依賴于一些可以觀察的變量的隨機(jī)變量 其中： ? y:待測的負(fù)荷? S:預(yù)測模型的參數(shù)向量? X:負(fù)荷相關(guān)因素組成的向量? t:時間? e：隨機(jī)誤差，或隨即干擾，服從正態(tài)分布例： ? :GTP? :平均溫度※ 預(yù)測方法：● 觀察以前的相關(guān)數(shù)據(jù)，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ? 一元線性，多元線性，非線性…? 用某種方法確定模型的參數(shù)S□ y關(guān)于X的回歸方程：一元線性回歸模型※ 回歸模型： ※問題：已知兩變量x與y的n對試驗(yàn)值，即樣本，且滿足下式： ※ 求：a與b用最小二乘法估計(jì)參數(shù)a與b※ 定義：離差平方和※ 問題：選取a何b,使得Q(a,b)最?。俊?方法：求極值法，偏導(dǎo)數(shù)為零回歸模型的檢驗(yàn)：※問題的提出? 假定了負(fù)荷y關(guān)于參數(shù)X的回歸具有某種形式? 這種假定是否成立?※方法? 根據(jù)負(fù)荷的歷史資料，用假設(shè)檢驗(yàn)方法進(jìn)行判斷? 檢驗(yàn)求得的回歸方程是否具有實(shí)用價值※ 具體的檢驗(yàn)方法? 線性假設(shè)的顯著性檢驗(yàn)? 相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)小結(jié)：※ 特點(diǎn)：● 可以考慮多個因素對負(fù)荷的影響● 可以確定負(fù)荷在一定置信度下的預(yù)測值和置信區(qū)間，而不是一個簡單的數(shù)※ 問題：● 將影響未來負(fù)荷的參數(shù)視為確定● 實(shí)際上，未來的參數(shù)也是不確定的? GTP,氣溫，降雨量，能見度 時間序列預(yù)測方法※ 問題的提出：? 影響未來負(fù)荷的變量為隨機(jī)變量※ 解決辦法：? 將預(yù)測目標(biāo)的觀測值構(gòu)成的序列看為某個隨機(jī)過程的實(shí)際體現(xiàn)? 通過對過去數(shù)據(jù)的分析建立該隨機(jī)過程的數(shù)學(xué)模型※ 時間序列預(yù)測方法? 將未來（待測）負(fù)荷看為過去負(fù)荷的函數(shù)? 自變量為負(fù)荷自身的過去值? 自變量和因變量都是隨機(jī)變量：趨勢項(xiàng)：周期項(xiàng)：隨機(jī)項(xiàng)時間序列預(yù)測方法的預(yù)測步驟：※ 問題的提出：信息不全（灰色系統(tǒng)）● 白色系統(tǒng)：信息完全已知（電路）? 具有明確的映射關(guān)系● 黑色系統(tǒng)：信息完全未知（遙遠(yuǎn)的星球）● 灰色系統(tǒng)：部分信息未知，部分信息已知? 沒有明確的映射關(guān)系? 電力系統(tǒng)– 發(fā)電能力，電網(wǎng)容量，大用戶情況– 影響負(fù)荷的天氣情況，突發(fā)事件解決灰色問題的方法：※ 基于概率統(tǒng)計(jì)的方法（回歸分析方法）? 需要大量樣本? 必須先知道分布規(guī)律、