作为国民经济基础能源产业的重要组成部分,电力行业在国家经济发展战略规划中有着无可替代的重要地位。然而上市的电力企业在实际经营中面临着种种的财务风险,若处理不及时或者处理不当将可能引发财务危机。因此,研究电力企业财务风险的评价和预警机制,有利于将其财务风险造成的危害降到最小程度,同时财务风险评价和预警也具有较大的应用价值。本文以电力企业财务风险为研究对象,提出了电力企业财务风险评价与预警方法。首先,介绍了本课题的研究背景及意义,对国内外学者的研究成果进行了综述,并概述了本文的研究框架和内容,对相关理论知识进行了详细介绍。其次,以我国现有的上市电力企业为目标,通过分析上市电力企业财务风险的成因,并从五个方面构建电力企业财务风险评价指标体系。再次,根据确定的电力企业财务风险评价指标体系,运用全局主成分的改进逼近理想解法建立风险评价模型,并将附加动量法和自适应学习速率的数学模型与BP神经网络结合,提高收敛精度。随后,运用相关数据进行分析和验证,并将该方法应用至电力企业财务风险预警模型中,运用电力企业财务数据进行验证,证明该方法的有效性。最后,总结本文的研究成果并展望后续的课题研究方向和内容。本论文的研究成果有利于改善我国电力企业的财务管理现状,特别在财务风险评价与预警方面能直接指导企业,在电力企业的日常管理中具有广阔的实用前景。