新能源风电发展预测与评价模型研究

【摘要】：进入21世纪,能源安全和环境保护已成为全球化的问题。我国政府高度重视发展可再生能源,将其作为缓解能源供应矛盾、优化能源结构、减少温室气体排放和应对气候变化的重要措施,提出明确的发展目标和相应的激励政策,鼓励新能源的发展。而且明确“十二五”新能源产业发展重点是加快提高风电在能源供应中的比重,我国新能源风电产业从起步到大规模发展呈跳跃式前进,其开发利用过程也呈现多学科交叉的特点,因而需要对影响产业发展相关的技术、人才等关键因素进行研究,才能确保新能源风电产业的可持续健康发展。 新能源风电产业持续稳定发展,对技术进步提出了更高的要求,而技术进步与创新最终需要强有力的技术人才支撑。另一方面技术人才的技术水平不断提升,也会促进产业技术进步。因此,根据新能源风电产业发展的要求,进行新能源风电装机容量、发电负荷、技术人才需求、技术贡献率、技术进步程度等预测与评价研究,成为新能源风电产业发展重要支撑点。 本文就新能源风电发展中相关预测与评价进行了理论研究和实证分析,主要研究内容如下： (1)在对风电发展和技术进步现状与趋势分析的基础上,提出了基于生产函数法新能源产业技术进步贡献率评价模型；基于要素投入分析方法构建了技术人才技术进步贡献率模型；结合技术人才发展规律,基于因子分析方法提出了新能源技术人才技术进步程度评价模型,以促进技术进步。 (2)在对时间序列分析、灰色理论等相关预测理论分析和我国新能源产业发展规律研究的基础上,提出基于灰色理论新能源风电装机容量预测,在此基础上,考虑技术进步因素,提出基于灰色理论新能源人均装机容量预测,并以欧盟风能发展数据和就业人数对模型进行了验证。 (3)研究了新能源产业风电发展环境下的电力负荷预测模型,建立了基于优选组合的风电负荷预测模型,将时间序列预测模型,马尔可夫预测模型和灰色预测模型分别进行风电负荷的预测,用最优权组合模型将三种方法得到的预测结果进行组合,得到了很好的预测结果。并且对于其他新能源的负荷预测具有重要的参考性。 (4)根据新能源风电产业开发利用过程技术要求呈现多学科交叉特点,在传统人才结构的基础上,增加了技术人才载体类型、专业细分研究方向,提出了技术人才结构模型。并以专业细分研究方向为切入点,提出了技术人才结构聚类分析模型；基于贝叶斯网络分类器构建了新数据归类模型,在此基础上采取多维度复合方法对新能源产业技术人才结构进行分析。 (5)在对新能源产业产业发展中技术人才供给因素分析的基础上,提出了基于马尔可夫链和神经网络优化的技术人才供给预测模型,为新能源技术人才供给预测提供了理论方法支撑。 (6)根据风电装机容量和电力负荷预测结果,从制度体系建设一系列的政策建议；根据风电技术人才供需预测分析,提出了风电技术人才培养数量建议,并从人才发展角度提出了一系列的培养与发展建议,为新能源风电的持续健康发展提供政策参考。 【关键词】：新能源发展 风电产业 装机容量预测 人才需求预测 技术进步评价
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F426.2;F426.61
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstracts7-13
• Contents13-16
• 第1章 绪论16-30
• 1.1 选题背景和意义16-19
• 1.1.1 选题背景16-18
• 1.1.2 选题意义18-19
• 1.2 国内外研究动态19-27
• 1.2.1 国外研究现状19-23
• 1.2.2 国内研究现状23-27
• 1.3 本文研究内容27-30
• 1.3.1 研究内容27-28
• 1.3.2 论文的研究创新点28-29
• 1.3.3 研究方案29-30
• 第2章 新能源风电发展和技术进步评价30-62
• 2.1 我国新能源风电产业发展分析30-41
• 2.1.1 风电装机容量现状分析31-36
• 2.1.2 风电并网现状分析36-38
• 2.1.3 风电设备制造业现状分析38-40
• 2.1.4 风电产业发展趋势分析40-41
• 2.2 新能源风电技术进步分析41-52
• 2.2.1 风电技术现存问题分析41-42
• 2.2.2 风电技术进步趋势分析42-45
• 2.2.3 风电技术进步对技术人才技术要素分析45-52
• 2.3 新能源风电发展技术进步评价模型52-60
• 2.3.1 风电发展技术进步贡献率评价研究52-53
• 2.3.2 基于要素投入的技术人才技术进步贡献率研究53-55
• 2.3.3 新能源风电技术进步程度评价模型构建55-59
• 2.3.4 实证研究59-60
• 2.4 本章小结60-62
• 第3章 基于灰色理论风电装机容量预测62-77
• 3.1 基于DGM(2,1)风电装机容量预测模型62-70
• 3.1.1 时间序列与灰色理论预测方法比较62-65
• 3.1.2 预测方法选择65-69
• 3.1.3 基于DGM(2,1)风电装机容量预测模型69-70
• 3.2 基于GM(1,1)风电人均装机容量预测模型70-74
• 3.2.1 基于GM(1,1)风电人均装机容量预测模型70-72
• 3.2.2 风电产业发展中的技术人才需求预测72-74
• 3.3 实证研究74-76
• 3.4 本章小结76-77
• 第4章 基于优选组合的风力发电负荷预测77-87
• 4.1 电力负荷预测方法研究78-81
• 4.1.1 时间序列预测模型78
• 4.1.2 马尔可夫预测模型78-80
• 4.1.3 灰色预测模型80-81
• 4.2 基于优选组合的风电负荷预测模型研究81-86
• 4.2.1 最优加权组合模型81-82
• 4.2.2 实证分析82-86
• 4.3 本章小结86-87
• 第5章 新能源风电技术人才结构分析方法87-111
• 5.1 新能源风电技术人才结构模型87-90
• 5.1.1 技术人才结构模型构建87-89
• 5.1.2 技术人才结构模型特点89-90
• 5.2 技术人才信息调查与获取90-93
• 5.3 技术人才结构聚类分析模型93-103
• 5.3.1 技术人才分类模型93-95
• 5.3.2 技术人才分类算法95-98
• 5.3.3 技术人才聚类统计分析模型98-102
• 5.3.4 技术人才聚类算例分析102-103
• 5.4 基于贝叶斯网络分类器新数据分类模型103-106
• 5.4.1 基于K2算法的贝叶斯网络分类器模型构建104
• 5.4.2 算例分析104-106
• 5.5 复合结构分析方法106-110
• 5.5.1 两维复合分析方法107
• 5.5.2 多维复合分析方法107-108
• 5.5.3 案例分析108-110
• 5.6 本章小结110-111
• 第6章 新能源风电发展技术人才供给预测模型111-120
• 6.1 技术人才供给因素分析111-113
• 6.2 技术人才供给渠道分析113-114
• 6.3 技术人才供给现状分析114-115
• 6.4 基于马尔可夫链风电技术人才供给预测模型115-119
• 6.4.1 马尔可夫链模型构建115-117
• 6.4.2 神经网络优化供给预测算法过程117-118
• 6.4.3 算例分析118-119
• 6.5 本章小结119-120
• 第7章 新能源风电发展政策建议120-136
• 7.1 新能源风电发展政策建议120-123
• 7.2 新能源风电技术进步建议123-125
• 7.3 新能源风电技术人才培养数量建议125-126
• 7.4 新能源风电技术人才培养政策建议126-135
• 7.5 本章小结135-136
• 第8章 结论与展望136-138
• 8.1 论文的主要结论136-137
• 8.2 论文的不足与展望137-138
• 参考文献138-146
• 攻读博士学位期间发表的学术论文146-147
• 攻读博士学位期间参加的科研工作147-148
• 致谢148-149
• 作者简介149

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