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物联网技术 2024年第3期14卷 140-142页

作者：金永泽协合新能源有限公司北京100080

风力发电的功率受风速、风向等多个气象因素影响,因此风力发电的功率具有不稳定性和时变性,因而很难通过传统的算法和数学模型来预测。为此,结合小波神经网络和物联网架构设计一种大规模集中接入风电站功率自动预测方法。设计基于物联... 详细信息

风力发电的功率受风速、风向等多个气象因素影响,因此风力发电的功率具有不稳定性和时变性,因而很难通过传统的算法和数学模型来预测。为此,结合小波神经网络和物联网架构设计一种大规模集中接入风电站功率自动预测方法。设计基于物联网架构的风电站数据采集架构,利用无线传感器与射频标签等设备采集风力发电机组设备运行状态信息与风电站周边环境信息,所采集信息利用无线传感模块传输至网络服务层内实施处理与存储;客户端层构建基于小波神经网络的预测模型,将网络服务层内所存储的数据作为输入,通过网络初始化与训练输出功率预测结果。实验结果显示,该方法能够获取准确的功率预测结果。

关键词：小波神经网络物联网架构风电站功率自动预测数据采集小波基函数

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黄岗梁风电站融资租赁项目风险研究

黄岗梁风电站融资租赁项目风险研究

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作者：覃希南华大学

学位级别：硕士

在我国能源结构调整的大背景下,国务院、发改委、国家能源局及各省市地区推出了一系列支持风电行业发展的政策,在政策的保驾护航下,风电行业得以持续健康地发展。风电企业在能源行业的地位不断提高,风电企业的规模也不断扩大,对巨额资... 详细信息

在我国能源结构调整的大背景下,国务院、发改委、国家能源局及各省市地区推出了一系列支持风电行业发展的政策,在政策的保驾护航下,风电行业得以持续健康地发展。风电企业在能源行业的地位不断提高,风电企业的规模也不断扩大,对巨额资金的需求越来越迫切,传统的融资手段已经无法满足这些需求。而融资租赁将融资与融物结合在一起,模式灵活,为风电行业融资难题提供了新的解决途径,促进我国风电行业发展了同时,也有利于环境友好型社会的建设。本文以风电行业融资租赁项目为研究对象,主要研究内容如下:(1)对国内外融租租赁项目风险和风电行业融资风险相关理论进行梳理和总结;(2)结合融资租赁在我国发展现状和风电行业特征,对风电行业开展融资租赁进行可行性分析和风险分析;(3)构建风电行业融资租赁项目风险评估框架,框架的核心在于对租赁物的审核以及对项目本身租金偿付现金流的测算,当项目本身出现还款问题时,还需确保承租人及担保人有足够的能力和意愿来偿付项目租金,因此,本文的风险评估框架涉及四个方面:租赁物分析、项目租赁偿付能力分析、承租人分析、担保人分析;(4)以黄岗梁风电站融资租赁项目为例,通过上述思路对该项目进行具体分析,总结出项目的优势和风险;(5)针对项目风险提出具体对应的风控措施,结合YJ融资租赁公司自身特点对公司提出一系列风控建议。通过上述研究,本文得出如下结论:(1)宏观环境持续利好风电行业发展,风电站运营模式与融资租赁行业匹配度高,但风电站的运营也伴随着一定的风险,主要是国家补贴延迟风险、弃风限电风险、电力市场风险、技术风险;(2)构建出适用于实践的风电行业融资租赁风险评估框架,以租赁物审核和项目租金偿付现金流测算为核心,承租人担保人为双保险。(3)总结出融资租赁公司操作风电项目时的一系列风控措施。

关键词：风电站融资租赁风险研究新能源

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BZS风电站工程项目财务风险评价与控制研究

BZS风电站工程项目财务风险评价与控制研究

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作者：谭为长沙理工大学

学位级别：硕士

随着社会经济的飞速发展,各种能源的需求量也越来越大,在环境破坏严重的情形下,清洁能源的地位迅速提高,国家对清洁能源的扶持也越来越多,风力发电就是其中一种。风能属于可再生能源,无污染,且据世界气象组织估计,全球风能资源总量可达... 详细信息

随着社会经济的飞速发展,各种能源的需求量也越来越大,在环境破坏严重的情形下,清洁能源的地位迅速提高,国家对清洁能源的扶持也越来越多,风力发电就是其中一种。风能属于可再生能源,无污染,且据世界气象组织估计,全球风能资源总量可达到1300亿W,是全球可以开发利用的水能总量的10倍以上。风力发电不仅保护环境,还节约了其他不可再生资源,在节能环保的大背景下,我国风电站的建设越来越多。但是风力发电工程一般建设周期较长,需要强大的资金背景,对建设和安装以及设计的技术要求都很高,因此,在项目开始到竣工期间,一定有很多因素阻碍项目的正常运行,有些会拖慢工程的施工进度,降低施工质量,更甚者可能会让项目出现较大的安全隐患或者财务上的巨大损失。在此情况下,工程项目管理者对项目进行风险评价和控制是极为重要的,根据项目的实际情况,识别出项目可能存在的风险,对风险进行定性定量的分析,提出应对风险的有效对策,以达到对项目风险的有效控制,降低项目成本,达到更高的收益。论文将财务风险管理理论运用到风力发电项目中,通过大量的关于工程项目风险管理与控制的文献查阅,结合BZS风电站工程项目,首先运用德尔菲法与头脑风暴法相结合的方式对项目的财务风险进行识别和定性分析,然后运用层次分析法和功效系数法,根据BZS风电站工程项目的特点,从盈利能力和偿债能力的角度选取五个关键财务指标计算出财务风险评分,对项目财务风险进行定量分析,得出项目具有较小风险的结论,但是根据财务指标数据得出项目在成本费用方面存在的风险比较大。随后用沃尔评分法建立财务预警体系,给项目提供财务风险的预警评价方法,使项目能更好的规避风险。最后根据财务评价的结论从项目的内部与外部两个方面对项目财务风险控制提出相关措施建议,以达到对BZS风电站工程项目财务风险的有效控制。

关键词：风电站财务风险风险评价及控制层次分析法

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