| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-13页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第6-7页 |
| ·研究背景 | 第6页 |
| ·研究意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-10页 |
| ·成本分析的研究现状 | 第7-8页 |
| ·电价预测方法的研究现状 | 第8页 |
| ·发电企业报价策略的研究现状 | 第8-10页 |
| ·我国电力市场发展 | 第10-11页 |
| ·我国电力市场现状以及对发电企业的影响 | 第10-11页 |
| ·节能减排导向及其对发电企业的影响 | 第11页 |
| ·论文研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 节能减排环境下发电企业动态成本分析技术研究 | 第13-20页 |
| ·节能减排环境下发电企业成本框架体系构建 | 第13-14页 |
| ·节能减排形势下动态成本分摊方法研究 | 第14-20页 |
| ·固定成本与变动成本归集 | 第15页 |
| ·考虑污染物排放的固定成本动态分析 | 第15-17页 |
| ·算例分析 | 第17-20页 |
| 第三章 含置信区间的 ARIMA 与 GARCH 混合式电价预测方法研究 | 第20-30页 |
| ·时间序列和神经网络的适用范围研究 | 第20页 |
| ·含置信区间的 ARIMA 与 GARCH 混合式电价预测方法 | 第20-30页 |
| ·电价序列平稳性检验——游程检验法 | 第21页 |
| ·数据的平稳化——差分运算 | 第21-22页 |
| ·模型定阶——AIC 准则 | 第22页 |
| ·误差修正模型的选取——误差序列的异方差判断 | 第22-23页 |
| ·预测电价置信区间的确定 | 第23页 |
| ·含置信区间的 ARIMA 与 GARCH 混合式电价预测的步骤 | 第23-24页 |
| ·含置信区间的 ARIMA 与 GARCH 混合式电价预测的算例分析 | 第24-30页 |
| 第四章 基于小波分析的神经网络模型的电价预测方法研究 | 第30-46页 |
| ·BP 神经网络 | 第30-33页 |
| ·BP 神经网络的基本原理 | 第30-31页 |
| ·BP 神经网络的学习规则 | 第31-33页 |
| ·小波分析处理 | 第33-35页 |
| ·小波变换的原理 | 第33-34页 |
| ·小波多分辨率分析的技术原理 | 第34-35页 |
| ·基于小波分析处理的 BP 神经网络的电价预测实证分析 | 第35-46页 |
| ·模型的结构及参数 | 第35-42页 |
| ·预测的结果及分析 | 第42-46页 |
| 第五章 基于现阶段的我国发电企业竞价策略研究 | 第46-59页 |
| ·基于 MCP 的分时竞价策略研究 | 第46-55页 |
| ·构造模型 | 第46-50页 |
| ·策略的流程 | 第50页 |
| ·算例分析 | 第50-55页 |
| ·竞价策略与节能减排导向的结合 | 第55-59页 |
| ·节能优先模式 | 第56-57页 |
| ·能耗惩罚电价模式 | 第57页 |
| ·能耗约束模式 | 第57-59页 |
| 第六章 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第64页 |
