论文目录 | |
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 问题的提出 | 第15-16页 |
| 1.2 智能电网环境下电力市场的特点 | 第16-18页 |
| 1.2.1 能源配置方式的多样性 | 第16-17页 |
| 1.2.2 电力供需关系的双向性 | 第17页 |
| 1.2.3 电力市场的实时性 | 第17页 |
| 1.2.4 电力市场交易主体的多元化 | 第17页 |
| 1.2.5 电力交易品种多元化和金融化 | 第17-18页 |
| 1.2.6 价格的不确定性和波动性 | 第18页 |
| 1.2.7 电力市场的鲁棒性 | 第18页 |
| 1.3 智能电网下电力营销市场模型的国内外研究现状 | 第18-24页 |
| 1.3.1 国内外电力营销市场模型研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.2 国内外电力营销市场模型研究现状 | 第20-21页 |
| 1.3.3 智能电力营销一体化模型体系研究现状 | 第21-22页 |
| 1.3.4 客户业务中客户满意度评价方法的国内外研究现状 | 第22-23页 |
| 1.3.5 空间信息检索方法的国内外研究现状 | 第23-24页 |
| 1.4 论文研究的主要问题及贡献 | 第24页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第24-27页 |
| 第2章 电力市场模式与电价制定理论研究 | 第27-47页 |
| 2.1 传统电力市场模式研究 | 第27-30页 |
| 2.1.1 国外电力市场模式的研究情况 | 第27-29页 |
| 2.1.2 国内电力市场模式的研究情况 | 第29-30页 |
| 2.2 电力市场运营模式研究 | 第30-37页 |
| 2.2.1 传统电力市场运营模式研究 | 第30-34页 |
| 2.2.2 智能电网下的零售竞争型运营模式 | 第34-37页 |
| 2.3 基于负担公平系数的销售电价制定基础理论研究 | 第37-45页 |
| 2.3.1 电价制定原则 | 第37页 |
| 2.3.2 电价的构成环节 | 第37-38页 |
| 2.3.3 电价的要素分析 | 第38-42页 |
| 2.3.4 供电企业销售电价成本模型分析 | 第42-44页 |
| 2.3.5 基于负担公平系数的销售电价制定模型建立 | 第44-45页 |
| 2.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第3章 考虑综合收益的电价模型的制定 | 第47-71页 |
| 3.1 电力市场模型定价中限价、阻塞和网损等关键问题研究 | 第47-52页 |
| 3.1.1 限价问题的研究 | 第47-49页 |
| 3.1.2 阻塞问题的研究 | 第49-50页 |
| 3.1.3 网损问题的研究 | 第50-52页 |
| 3.2 基于零售竞争型市场定价方法的研究 | 第52-53页 |
| 3.2.1 零售竞争型市场的特点 | 第52-53页 |
| 3.2.2 零售竞争型市场的典型定价方法 | 第53页 |
| 3.3 基于电价敏感系数及供电企业收益的电价模型的建立 | 第53-70页 |
| 3.3.1 实时电价下保证各方收益最大化的数学模型的建立 | 第54-56页 |
| 3.3.2 电价敏感系数模型的建立 | 第56-59页 |
| 3.3.3 电量与电价之间函数关系式的推导 | 第59-64页 |
| 3.3.4 综合效益最优化时数学模型的建立 | 第64-67页 |
| 3.3.5 电价敏感系数最大和电力公司收益最大的最佳电价的制定 | 第67-70页 |
| 3.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第4章 智能电力营销一体化模型建立 | 第71-79页 |
| 4.1 国内外已经开展的研究与实践 | 第71-72页 |
| 4.1.1 国外发展形势 | 第71-72页 |
| 4.1.2 国内发展形势 | 第72页 |
| 4.2 智能电力营销服务体系存在问题分析 | 第72-73页 |
| 4.2.1 管理问题解析 | 第72-73页 |
| 4.2.2 系统问题解析 | 第73页 |
| 4.3 智能电网电力营销模式的构建 | 第73-74页 |
| 4.4 智能电力营销服务体系架构模型 | 第74-77页 |
| 4.4.1 体系架构设计目标 | 第74页 |
| 4.4.2 体系架构设计思路与原则 | 第74-75页 |
| 4.4.3 业务架构设计模型 | 第75-76页 |
| 4.4.4 数据架构设计模型 | 第76-77页 |
| 4.4.5 智能电网下的电力营销关键技术分析 | 第77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-79页 |
| 第5章 客户满意度评价方法研究 | 第79-103页 |
| 5.1 客户满意度在智能电网下的应用研究 | 第79页 |
| 5.2 智能电网下用电SGCSI模型的构建及指标体系的设计 | 第79-85页 |
| 5.2.1 用电客户满意度测评目的 | 第79-80页 |
| 5.2.2 智能电网下客户满意度指标体系建立 | 第80-81页 |
| 5.2.3 调查问卷的设计 | 第81-82页 |
| 5.2.4 样本量分布 | 第82-84页 |
| 5.2.5 用电客户满意度测评模型的确立 | 第84-85页 |
| 5.3 智能电网下用电客户满意度模型的验证 | 第85-92页 |
| 5.3.1 结构方程模型 | 第85-88页 |
| 5.3.2 LISREL和PLS测评SGCSI原理比较分析 | 第88-89页 |
| 5.3.3 SGCSI模型的检验结果 | 第89-92页 |
| 5.4 智能电网用电客户满意度实证综合测评研究 | 第92-102页 |
| 5.4.1 指标体系权重向量的确定 | 第92-96页 |
| 5.4.2 SGCSI综合测评结果 | 第96-102页 |
| 5.5 本章小结 | 第102-103页 |
| 第6章 基于语义聚类的信息检索方法研究 | 第103-123页 |
| 6.1 研究背景 | 第103-104页 |
| 6.2 智能电力营销基于语义聚类R树模型的建立 | 第104-112页 |
| 6.2.1 智能电力营销空间数据模型 | 第104-108页 |
| 6.2.2 智能电力营销空间数据索引方法 | 第108-112页 |
| 6.3 智能电力营销索引缓存模型的建立 | 第112-115页 |
| 6.3.1 地图缓存技术 | 第112-113页 |
| 6.3.2 电力GIS缓存模型 | 第113-115页 |
| 6.4 智能电力营销实例对比分析 | 第115-120页 |
| 6.4.1 经典聚类R树算法——K-Means | 第115-116页 |
| 6.4.2 基于语义聚类R树算法 | 第116-118页 |
| 6.4.3 算法对比分析 | 第118-120页 |
| 6.5 本章小结 | 第120-123页 |
| 第7章 结论与展望 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-133页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第133-135页 |
| 致谢 | 第135-137页 |
| 作者简介 | 第137-139页 |
