可再生能源发电投资风险分析与评估模型
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| ·研究背景 | 第15-17页 |
| ·研究目的和意义 | 第17-18页 |
| ·国内外研究综述 | 第18-22页 |
| ·可再生能源投资的研究领域 | 第18-21页 |
| ·电力投资建设的研究领域 | 第21-22页 |
| ·本文的内容和创新点 | 第22-25页 |
| ·论文研究内容 | 第22-23页 |
| ·论文研究的创新点 | 第23-25页 |
| 第2章 风险管理基本理论方法 | 第25-42页 |
| ·风险识别 | 第25-26页 |
| ·风险度量 | 第26-31页 |
| ·风险表现形式 | 第26-27页 |
| ·风险度量模型 | 第27-31页 |
| ·风险预测 | 第31-34页 |
| ·专家预测方法 | 第31页 |
| ·AR(P)预测模型 | 第31-32页 |
| ·自回归条件异方差模型 | 第32页 |
| ·风险组合预测模型 | 第32-33页 |
| ·贝叶斯网络模型 | 第33-34页 |
| ·风险控制 | 第34-37页 |
| ·风险控制方式 | 第34-35页 |
| ·风险控制过程 | 第35-36页 |
| ·风险控制内容 | 第36-37页 |
| ·风险控制导向 | 第37页 |
| ·风险决策 | 第37-39页 |
| ·风险评价 | 第39-42页 |
| 第3章 可再生能源发电项目投资风险识别 | 第42-67页 |
| ·可再生能源发电项目投资个性风险 | 第42-53页 |
| ·风力发电项目投资条件与风险 | 第42-46页 |
| ·太阳能发电项目投资条件与风险 | 第46-48页 |
| ·水力发电项目投资条件与风险 | 第48-51页 |
| ·生物质能发电项目投资条件与风险 | 第51-53页 |
| ·可再生能源发电项目投资共性风险 | 第53-59页 |
| ·全寿命周期管理理论 | 第54-55页 |
| ·全寿命周期共性风险指标体系 | 第55-59页 |
| ·基于解释结构模型的共性风险分析 | 第59-66页 |
| ·解释结构模型 | 第59-61页 |
| ·共性风险结构模型 | 第61-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第4章 可再生能源发电投资风险控制模型 | 第67-85页 |
| ·区域间可再生能源投资组合模型 | 第67-74页 |
| ·投资组合模型 | 第67-69页 |
| ·可再生能源投资组合模型 | 第69-71页 |
| ·算例分析 | 第71-74页 |
| ·不同调度模式下机组投资效益分析模型 | 第74-82页 |
| ·发电调度模型 | 第75-79页 |
| ·节能减排效益分析 | 第79-81页 |
| ·可再生能源机组贡献度分析 | 第81-82页 |
| ·可再生能源协调投资政策建议 | 第82-84页 |
| ·可再生能源投资与化石能源的协调 | 第82页 |
| ·可再生能源投资与电网的协调 | 第82-83页 |
| ·可再生能源投资与需求侧的协调 | 第83页 |
| ·可再生能源投资与基金资助的协调 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第5章 可再生能源开发投资风险决策模型 | 第85-108页 |
| ·基于GA-BP神经网络的造价预测模型 | 第85-93页 |
| ·GA-BP神经网络 | 第85-88页 |
| ·基于GA-BP神经网络的预测模型 | 第88-90页 |
| ·算例仿真 | 第90-93页 |
| ·基于实物期权的投资风险决策模型 | 第93-99页 |
| ·传统净现值投资决策模型 | 第93-94页 |
| ·基于实物期权的投资决策模型 | 第94-96页 |
| ·算例分析 | 第96-99页 |
| ·基于灰色聚类分析的投资风险决策模型 | 第99-106页 |
| ·灰色聚类分析 | 第99-101页 |
| ·投资风险及实施方案分析 | 第101-102页 |
| ·基于灰色聚类分析的项目投资决策模型 | 第102-106页 |
| ·不同决策模型对比 | 第106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 第6章 可再生能源投资风险评价模型 | 第108-123页 |
| ·投资风险评价概述 | 第108-111页 |
| ·投资风险评价目的 | 第108-109页 |
| ·投资风险评价指标 | 第109-110页 |
| ·投资风险评价流程 | 第110-111页 |
| ·基于粗糙集的风险评价模型 | 第111-115页 |
| ·粗糙集基本概念 | 第111-112页 |
| ·信息决策系统 | 第112页 |
| ·粗糙集属性离散化 | 第112-114页 |
| ·粗糙集属性约简 | 第114-115页 |
| ·粗糙集属性重要度 | 第115页 |
| ·实例仿真 | 第115-121页 |
| ·基础数据 | 第115-117页 |
| ·离散化处理 | 第117-118页 |
| ·属性约简 | 第118-119页 |
| ·指标权重 | 第119-120页 |
| ·风险评价 | 第120-121页 |
| ·本章小结 | 第121-123页 |
| 第7章 结论与展望 | 第123-126页 |
| ·结论 | 第123-124页 |
| ·展望 | 第124-126页 |
| 参考文献 | 第126-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第133-134页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第134-135页 |
| 作者简介 | 第135页 |
