【摘 要】
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电网资产是国有资产的重要组成部分。随着电力体制改革的深入,新形势下输配电价的制定与电网资产直接挂钩,这无疑对电网资产管理水平提出了更高的要求。如何科学评价电网企业资产管理水平,寻找各部门资产管理的短板,实现资产精准管控,是当今电网企业在电改新形势下的重要研究课题。首先构建了电网资产管理水平评价的指标体系。通过分析电网资产管理现状和特点,分析并筛选出以反映电网资产流失程度的电网资产帐实相符率作为管理
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电网资产是国有资产的重要组成部分。随着电力体制改革的深入,新形势下输配电价的制定与电网资产直接挂钩,这无疑对电网资产管理水平提出了更高的要求。如何科学评价电网企业资产管理水平,寻找各部门资产管理的短板,实现资产精准管控,是当今电网企业在电改新形势下的重要研究课题。首先构建了电网资产管理水平评价的指标体系。通过分析电网资产管理现状和特点,分析并筛选出以反映电网资产流失程度的电网资产帐实相符率作为管理水平核心指标,总结并量化其主要影响因素,建立了电网资产管理水平评价指标体系。提出了基于多元线性回归算法的电网资产管理水平评价方法。以账实相符率作为自变量,以4项主要影响指标作为因变量,建立多元线性回归模型,探究账实相符率与主要影响指标的线性关系。模型开展拟合优度和显著性检验,并将输入某电网企业资产管理实际数据,实现对账实相符率的预测与校验。还提出了基于BP神经网络算法的电网资产管理水平评价方法。利用BP神经网络具有逼近任意非线性函数的能力,本文设计三层BP神经网络模型,运用经验公式和试探法确定隐层神经元个数,将某电网企业资产管理数据样本分为训练数据和测试数据,创建BP神经网络并设置多次迭代训练,校验测试结果的精确度。通过实际案例,对电网资产管理水平评价的多元线性回归方法和BP神经网络方法进行了比较,并基于JAVA语言设计开发了电网资产管理水平评价系统。系统分为历史数据录入模块、评价模型选择模块、评价结果模块和指导与建议模块。系统根据评价结果,智能向用户提供资产管理指导与建议。通过以上分析得出以下结论:（1）基于BP神经网络的资产管理水平评价模型与多元线性回归模型相比具有更好的预测结果。（2）基于BP神经网络和多元线性回归算法的电网资产管理水平评价方法实现了电网资产管理水平的量化评价,为电网资产管理提供有效管理手段。（3）本文提出的电网资产管理水平评价方法可预测电网企业在未来一段时间的电网资产管理水平,为电网配置资产管理资源提供有效的指导和方法。
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