清洁能源背景下的电能用户管理体系创新

前言

1.绪论

1.1.研究背景及意义

1.1.1.研究背景

1.1.2.研究意义

1.2.研究内容及技术路线

1.2.1.研究方法

1.2.2.研究内容

1.2.3.技术路线

2.研究文献与理论基础

2.1.国内外相关研究综述

2.1.1.国外相关研究综述

2.1.2.国内相关研究综述

2.1.3.小结

2.2.清洁能源相关理论

2.2.1.清洁能源概念

2.2.2.能源替代理论

2.3.电力用户管理相关理论

2.3.1.影响因素分析方法

2.3.2.电力需求预测方法

2.3.3.数据挖掘相关理论

2.4.本章小结

3.电力公司清洁能源用户管理的现状和环境分析

3.1.电力公司清洁能源管理的现状

3.2.电力公司清洁能源管理宏观环境分析

3.2.1.政策环境

3.2.2.经济环境

3.2.3.社会环境

3.2.4.技术环境

3.3.电力公司清洁能源管理的微观环境分析

3.3.1.企业自身内部分析

3.3.2.电力用户分析

3.3.3.清洁能源采暖用户方式分析

3.3.4.供应商分析

3.3.5.竞争者分析

3.4.本章小结

4.电力公司清洁能源采暖用户调研分析

4.1.调研前期准备

4.1.1.电力用户管理情况调研分析

4.1.2.调研目的、方法及问题设计

4.2.问卷运行情况

4.2.1.试调研

4.2.2.专家反馈

4.2.3.入户调研

4.2.4.正式调研

4.3.调研结果分析

4.3.1.描述性统计分析

4.3.2.用户投资运行成本分析

4.4.电力公司清洁能源发展存在问题分析

4.4.1.电力公司清洁能源发展公司侧存在问题

4.4.2.电力公司清洁能源发展用户侧存在问题

4.5.本章小结

5.电力公司清洁能源用户用能意愿影响因素提取

5.1.研究方法选择

5.2.用户意愿影响因素分析样本选择

5.3.用户意愿影响因素提取

5.3.1.影响因素提取原则

5.3.2.影响因素提取

5.4.用户用能意愿影响因素分析

5.4.1.“因子分析法“基本思想

5.4.2.数据预处理

5.4.3.影响因素初始分析

5.4.4.关键影响因素提取与分析

5.5.用户用能意愿影响因素分析结果解释

5.6.本章小结

6.电力公司清洁能源用户细分

6.1.细分模型构建

6.1.1.清洁能源居民用户细分模型构建思路

6.1.2.清洁能源用户细分模型构建的目标和原则

6.1.3.用户细分变量提取

6.1.4.用户细分模型构建

6.2.数据收集

6.3.数据预处理

6.3.1.One-Hot编码

6.3.2.Binary编码

6.4.用户细分聚类

6.4.1.实现工具

6.4.2.K值的确定

6.4.3.K-means算法聚类

6.5.用户细分聚类结果解释

6.6.基于清洁能源采暖用户价值的居民用户细分结果

6.7.本章小结

7.清洁能源用户用电趋势预测

7.1.清洁能源用户供给侧管理预测

7.1.1.多元线性回归预测模型构建

7.1.2.预测结果分析

7.2.清洁能源用户需求侧管理预测

7.2.1.基于发电量的运行趋势分析

7.2.2.基于用电量的运行趋势分析

7.2.3.基于冬季*大负荷的运行趋势分析

7.3.本章小结

8.提升清洁能源用户管理效果的配套措施

8.1.优化“确村确户”工作机制

8.1.1.优化“确村确户”台账制度

8.1.2.严格“确村确户”完成质量

8.1.3.构建畅通的政企沟通平台

8.2.完善电采暖推广模式

8.2.1.电采暖设备配置标准

8.2.2.电采暖直接交易政策

8.3.优化清洁能源采暖用户惠民政策

8.3.1.清洁能源用户采暖改造及运行补贴政策

8.3.2.房屋节能保温补贴政策

8.4.提供电采暖营销优质服务

8.4.1.加强电采暖宣传力度

8.4.2.构建电采暖主动服务

8.4.3.优化电采暖绿色通道

8.5.增强电力用户管理体系差异化

8.5.1.“大型用户”管理对策与建议

8.5.2.“中型用户”管理对策与建议

8.5.3.“小型用户”管理对策与建议

8.6.本章小结

9.总结

参考文献