京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第20742号 / 情博第656号 / 新制||情||113(附属図書館) / 京都大学大学院情報学研究科通信情報システム専攻 / (主査)教授 原田 博司, 教授 守倉 正博, 教授 大木 英司 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM

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本文共一冊，約三萬餘言，分成六章，第一章緒論：說明研究動機、研究目的、範圍 及本文結構。第二章文獻回顧：回顧國內電力需求預測方法、日本及美國康瑪艾迪森 電力公司電力需求預測方法。第三章研究方法與預測模式：預測台灣地區２５種產業 及住宅部門未來１５年（民國７５年至８９年）電力需求，共分六章，第一節研究架 構：說明電力需求預測工作分為三階段（一）利用各業生產指數或國內生產毛額及售 電量歷史資料、並投入產業成長與其用電結構之先驗知識，建立季節性轉移函數一干 擾項模式（二）詢問專家獲得未來結構變化有關之先驗知識，以評估模式之可度（三 ）整合模式預測與先驗預測產生後驗預測，共利用此預測值，求尖峰負載預測。第三 節模式之參數估計：說明非線性函數參數估計方法。第四節模式預測：說明如何求得 模式預測值及建立模式預測信賴區間。第五節干預變數與衝擊反應函數：說明干預變 數型式，類舉三種不同型式之干預效果。第六節貝氏預測方法：說明與推導後驗預測 值為先驗預測值與莫式預測值之加權平均。 第四章電力需求－貝氏ARZMA 方法之應用。說明如何自變數選取，產業專家問卷設計 、專家意見摘要至產生後驗預測值實際計算步驟。第五章實證分析：舉一產業自產業 回顧、產業成長模式之設立與預測、產業電力需求回顧至產業電力需求模式之設計與 預測，並說明尖峰負載預測過程，另附２５種產業及住宅部門之預測趨勢圖。第六章 結論與建議。

長久以來，電力消費與尖峰負載預測之方法不外乎使用迴歸模式及時間序列模式。其選用之自變數往往很多，如國民生產毛額(GNP)、價格、冷氣機台數、冷氣度(Cooling Degree Days)、冷氣時…等，因而使得整個預測模式相當複雜。吾人嘗試簡單以「溫度」單一變數來解釋電力消費與尖峰負載，作迴歸模式與時間序列模式並比較各模式的優劣，尋最適模式適配於『電力消費與溫度』、『尖峰負載與溫度』，並且以台灣地區為例，作實證分析研究，研究結果顯示溫度因素在電力消費上確實佔重要地位。文中溫度因素之單位，選用最具代表性之冷氣度(CDD)來表示，方便吾人探討。

隨著經濟的發展，國民所得增加生活水準的提昇，電力的重要性與日俱增，而最適電價的訂定，則成為政府當局及學者們所關切的課題。因此，本文旨在分別就資訊對稱與資訊不對稱下靜態兩種情況，進行最適電價管制模型之研究，以期達到社會福利最大化之目標。 本研究首先對於電力事業所具備的特性，加以闡述。同時由於電力事業係屬公用事業，電價的影響層面又既深且廣，並具有自然獨占之屬性，因此政府管制當局通常採取價格管制措施介入市場。本文將就常見之單一定價模式及尖離峰定價模式，作一扼要說明。 其次，先就探討資訊不對稱之相關文獻，稍作概述。並將針對資訊對稱與不對稱下，產生道德障礙、逆選擇、和成本浮報等問題之靜態最適電價模型，與產生道德障礙之動態最適電價模型，作深入探討。且將就所得結果之政策涵義，作一評論。最後，對未來研究發展之方向提出建議。

付記する学位プログラム名: グローバル生存学大学院連携プログラム / 京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(経済学) / 甲第22223号 / 経博第611号 / 新制||経||292(附属図書館) / 京都大学大学院経済学研究科経済学専攻 / (主査)教授 諸富 徹, 講師 五十川 大也, 教授 岡 敏弘 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Economics / Kyoto University / DFAM

本論文內容共一冊，約四萬餘言，共分為五章。 第一章：緒論 由於未來至公元二○○○年經濟成長對電力需求的需要，以目前發電能量，可否配合 的評估，即電力長期負載預測，至為重要，故本文擬以統計的預測方法，根據自民國 五十八年一月至七十四年九月各產業別（分二十五類）月份電力售電量及住宅電燈售 電量時間數列資料，以二元變量時間數列模式，預測未來公元二○○○年各產業別用 電需求，並透過學者專家，大用電戶對能源使用替代性，未來產業結構性變化，技術 進步的先驗知識以問卷方式加以分析，以調適純由資料預測結果所無法反應的前述先 驗知識。 第二章：首先探討一元變量（UNIVARIATE）自我迴歸，移動平均整合模式（ARZ MA） 。第一節：（１）自我迴歸模式（AR）的自我相關函數（ACF ），相關函數（PACF） 。（２）移動平均模式（MA）的ACF 及PACF。（３）自我迴歸移動平均（ARMA）的AC F 及PACF。第二節：當隨機時間數列非平穩型如何經由差分（DIFFERENCING）轉換（ TRANSFORMATION），形成一般化的自我迴歸，移動平均整合模式。第三節：說明要設 計一預測體系，便是要建立一統計模式，建立過程是反覆試行的，其中包括利用 ACF 及PACF確認模式，其次用（１）最大概似估計法（MIE ）（２）有條件最少平方法（ ３）無條件最少平方法（４）非線性估計法。估計模式節參數，再其次是模式的偵測 檢查，最後利用此模式預測未來的觀察值。 第三章：轉換函數分析（TRANSFER FUNCTION ANALYSIS）簡介二變量（LIVARIATE ） 隨機過程。 第一節二變量AR（PROCESS ）設定、估計、預測、轉換函數模式的探討。第二節利用 交叉共變異，相關係數函數確認轉換模式，並作估計偵測，第三節：預測方法的介紹 。 第四章：討論台灣地區各產業別未來至公元二○○○年的展望及未來用電需求成長， 第一節各產業別解釋變數（生產指數GDP ），回顧與預測結果分析。第二節各產業別 未來用電需求預測結果分析，和台電所作長期負載預測報告作比較。第三節用電需求 預測文獻回顧。第五章：結論與建議，並附產業預測結果和成長趨勢圖、問卷表。

本論文共一冊約十萬言，分七章廿七節。 第一章 結論，敘述研究的動機與目的，研究的方法與經過，並說明工作豐富化的意 義。 第二章 工作豐富化的理論基礎，說明管理理論的發展，由組織中人員的行為探討員 工工作的動機，並追尋工作豐富化的思想淵源，比較工作擴大化與工作豐富化的區別 。 第三章 工作豐富化之基本內涵，說明工作豐富化理論產生的原因、實施的對象、成 功的條件、所遭遇的障礙及克服的方法。 第四章 工作豐富化實施的方法，由各家學者的看法做一般性的分析，按組織診斸、 分部化組織設計、工作分析與設計、工作簡化、工作輪調、工作授權，逐步說明工作 豐富化實施的方法。 第五章 實施工作豐富化之案例，以紐約貝克士信託銀行、英國帝國化學工業公司、 哈曼國際產業公司、台電新莊區營業處，以及親身的工作經驗來作說明。 第六章 台灣電力公司台北市區營業處實施工作豐富化之探討，係以個案研究的方式 ，根據問卷調查結果來分析該處員工對工作豐富化及其他相關措施的認識，探討該處 實施工作豐富化之可行性。 第七章 結論，以工作豐富化之建議，提供該處及欲採行此理論之組織可行的指標。

在真實網路中，一個節點或連結的損壞可能會造成網路大規模崩解，這現象亦出現在過去許多電力系統的大停電事件中。因此由網路的觀點對電力系統是否安全和穩定之研究一直是備受探討。在本論文中使用複雜網路方法對台灣電力網路進行脆弱性分析，並由攻擊者的角度使用多重攻擊策略探討網路脆弱性。 本論文中使用了拓樸性效率脆弱性(efficiency vulnerability)和四種連鎖性失效模型針對台灣電力網路進行分析，其中包含三種靜態負載的連鎖性失效模型(static load cascading failure model)和一種動態負載的連鎖性失效模型(dynamic load cascading failure model)，藉由這些不同觀點檢視台灣電力網路的脆弱性。 以上模擬皆為攻擊單一連結，但若以攻擊者的觀點，其可以同時對多個連結進行破壞，因此最後部分為如何有效對網路造成傷害的多重攻擊策略，我們應用此攻擊策略於隨機網路(random network)以及無尺度網路(scale-free network)測試其有效性，最後將此攻擊策略應用於台灣電力網路，並從結果中透露出台灣電力網路相當脆弱。

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