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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
4销售电价结构设计4.1电价制度我国基本的销售电价制度包括单一制电价和两部制电价,随着需求侧管理日渐加强,部分省市实行销售侧分时电价、峰谷电价、丰枯电价、避峰电价等。4.1.1单一制电价单一制电价包括定额电价制度和电度电价制度。定额电价是按电器容量制定价格,按负荷容量收取电费。这种电价的制  相似文献   

2.
电价改革是电力体制改革的核心和关键。电价不改革,电价不能合理化,电价改革就会裹足不前。电价改革应当走在电力体制改革的前面。我国当前电价存在三大问题:一是电价水平严重偏低;二是电价结构严重扭曲;三是电价与其他能源比价严重不合理。这三大问题中最突出的是居民电价严重偏低。居民电价在各种电价中严重偏低是电价结构严重扭曲的主要原因,是各类电价实行交叉补贴的主要原因,居民电价与其他能源比价不合  相似文献   

3.
1关于阶梯电价实施阶梯电价是2012年电价改革的重头戏。电价改革是电力体制改革的核心和关键。电价不改革,电价不能合理化,电力体制改革就难以进行。电价改革应当走在电力体制改革的前面。我国当前电价存在三大问题:一是电价水平严重偏低;二是电价结构严重扭曲;三是电价与其他能源价格比价严重不合理。这三大问题中最突出的是民用电价严重偏低,使能源资源配置  相似文献   

4.
黄少中 《电气》2002,13(2):5-8
在深入评析中国现行电价水平、特点和存在问题的基础上,认为在“十五”期间电价改革的总体方向应适应电力体制改革的需要,建立上网电价、输配电电价、销售电价分环节的电价体系和相应的电价形成机制,进而从诸多影响电价升降因素的角度,预测了“十五”期间的电价水平走势。  相似文献   

5.
考虑多重周期性的短期电价预测   总被引:3,自引:1,他引:3  
考虑到电价各时段变化以及周末与工作日变化的差异,提出了区分周末的分时段短期电价预测模型。该模型首先将各日中同一时段的电价形成该时段的电价序列,再将各时段电价序列分为工作日电价序列和周末电价序列。这样形成了多个消除了日周期性和星期周期性的子电价序列,分别对各子电价序列进行预测以得到预测日电价。采用基于小波分析的广义回归神经网络对这些子电价序列分别进行提前一天的预测,各子电价序列的预测电价就形成了下一天的预测电价。采用该方法对西班牙电力市场电价进行了长时间的连续预测,并与已有的预测方法进行了详细的比较分析,研究表明该方法能够提供更准确的预测电价。  相似文献   

6.
<正>目前,我国的销售电价制度中,大工业用户实行两部制电价。大工业销售电价分容量电价和电量电价两部分。合理的两部制电价,容量电价和电量电价比重的设置应既能保证供电固定成本的回收,又能激励用户自觉平衡用电负荷,提高用电负荷率和合理用电。因此,容量电价  相似文献   

7.
国内点击     
湖北湖北省新的分时电价政策将于2004年4月开始执行。调整后的分时电价政策主要内容如下:①对电厂上网电量执行峰谷、丰枯以及季节性电价,其中峰谷电价的执行范围是全省装机容量10万kW以上、水电装机5万kW以上机组(部分蓄能水电站、调峰电厂除外),丰枯电价的执行范围是上省网的所有水电厂,季节性电价的执行范围是上省网的所有火电厂(企业自备电厂除外);②电厂上网电量的峰谷电价比为113%∶90%,丰枯电价比为110%∶90%,高峰季节电价上浮6%;③销售端分时电价构成由以往的峰谷电价+丰枯电价,调整为峰谷电价+季节性电价,其中峰谷电价的执行范围…  相似文献   

8.
准实时电价策略探析   总被引:4,自引:0,他引:4  
比较分析了固定电价、阶梯电价、分时电价、实时电价的特点,认为理想化的实时电价从技术角度上缺乏可操作性。鉴于我国现阶段国情,阶梯电价作为一种过渡性策略是完全必要的。提出一种准实时电价策略,也称D-1发布实时电价策略,指出准实时电价策略是智能电网条件下建设和培育智能需求的重要手段,并且从实施的技术条件来看,准实时电价方案也是现实可行的选择。  相似文献   

9.
浅谈区域电力市场环境下的电价机制   总被引:4,自引:0,他引:4  
刘科学 《现代电力》2004,21(3):52-55
电价是电力市场的杠杆和核心内容。计算交易电价(包括上网电价、输电电价、销售电价、辅助服务电价等)是电力市场的重要内容。将区域电力市场的理论研究与我国电力工业改革发展现状相结合,介绍了适合我国国情的上网电价、输配电电价和销售电价定价原则和定价方法。  相似文献   

10.
基于多因素小波分析的神经网络短期现货电价预测方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
一般采用小波分解的电价预测方法是将历史电价分解后分别预测,预测过程中没有引入其他电价影响因素,或者是直接引入未经小波分解的影响因素。提出一种小波分析与神经网络相结合的预测方法,将历史电价和历史负荷都进行小波多分辨率单尺度分解,分解成概貌电价、细节电价和概貌负荷、细节负荷。在此基础上,用历史概貌电价和概貌负荷序列训练BP神经网络,预测出未来的概貌电价;用历史细节电价和细节负荷序列训练BP神经网络,预测出未来的细节电价。将概貌电价和细节电价进行重构,得到最终的预测电价。对美国PJM电力市场的实际电价(LMP)进行预测,验证了该方法的有效性和可行性。  相似文献   

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