Помощь студентам в учебе
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТАРИФА НА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЮ НА ОСНОВЕ АДДИТИВНОЙ МОДЕЛИ
|
АННОТАЦИЯ 2
ВВЕДЕНИЕ 4
1. СТРУКТУРА РЫНКА ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ РФ 7
2. МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ОРЭМ 16
2.1 Анализ поведения экономического объекта 16
2.2 Способы определение доминантных драйверов цен на
электроэнергию и мощность в России 19
2.3 Механизмы анализа энергетических рынков России на основе
выбора наиболее верифицируемых моделей 20
3. АНАЛИЗ ЧАСОВЫХ ЗНАЧЕНИЙ ТАРИФА РЫНКА НА СУТКИ
ВПЕРЕД ДЛЯ ОЭС УРАЛА 24
3.1 Определение трендовой составляющей 25
3.2 Определение сезонных составляющих 28
3.3 Построение аддитивной модели прогнозирования 33
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 39
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 41
ВВЕДЕНИЕ 4
1. СТРУКТУРА РЫНКА ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ РФ 7
2. МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ОРЭМ 16
2.1 Анализ поведения экономического объекта 16
2.2 Способы определение доминантных драйверов цен на
электроэнергию и мощность в России 19
2.3 Механизмы анализа энергетических рынков России на основе
выбора наиболее верифицируемых моделей 20
3. АНАЛИЗ ЧАСОВЫХ ЗНАЧЕНИЙ ТАРИФА РЫНКА НА СУТКИ
ВПЕРЕД ДЛЯ ОЭС УРАЛА 24
3.1 Определение трендовой составляющей 25
3.2 Определение сезонных составляющих 28
3.3 Построение аддитивной модели прогнозирования 33
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 39
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 41
Топливно-энергетический комплекс России всегда играл важную роль в экономике страны. За годы реформ в связи с резким падением объемов производства в других отраслях экономики его роль еще более возросла.
В настоящее время ТЭК является одним из устойчиво работающих производственных комплексов российской экономики. Он определяющим образом влияет на состояние и перспективы развития национальной экономики, обеспечивая около 1/4 производства валового внутреннего продукта, 1/3 объема промышленного производства и доходов консолидированного бюджета России, примерно половину доходов федерального бюджета, экспорта и валютных поступлений.
На сегодняшний день энергетический рынок России далек от той модели, которая планировалась при принятии решения о его создании и представляет собой математическую модель, в которую включены множество «ручных» корректировок - сглаживание цен, контроль за поданными заявками, ограничение маржи, ограничение возможности возврата инвестиций, государственное регулирование. Декларируемое снижение тарифов на электроэнергию в результате создания конкурентной генерации и сбыта энергии и установление цен на уровне минимума средних и предельных затрат, т.е. экономически оптимальном для общества использовании факторов производства, не достигнуто.
Цены на энергию для конечных потребителей в России уже сравнялись с западным уровнем.
Сложилось большое разнообразие подходов к теоретическому осмыслению действующих моделей рынков энергии в стране и расчету их выходных параметров. Практическая значимость подобных исследований, особенно в части ценовых прогнозов и оценки перспективного энергопотребления, высока как для производителей, так и для потребителей энергии. В условиях либерализации оптового рынка электроэнергии особенно важным для энергетических компаний становится прогноз цен, 4
уровни потребления и формирование оптимальной стратегии поведения. Компании вынуждены работать в условиях неопределенности. В сложившейся ситуации конкурентным преимуществом для участников рынка становится использование высокоэффективных систем прогнозирования цен и объёмов энергопотребления, формирования стратегии управления затратами. В этих условиях с особой актуальностью встают вопросы разработки соответствующих научно-методических механизмов.
Задача прогнозирования цен на электроэнергию является новой для России в связи с тем, что отечественный рынок является одним из самых молодых рынков электроэнергии и мощности. Особенность поставленных задач для России состоит в том, что энергетический рынок не устоялся и по мере реформирования алгоритм расчета цен подвергается изменениям [28].
Цель работы: построение аддитивной модели прогнозирования часовых тарифов рынка на сутки вперед с учетом специфики рынка электроэнергии и мощности.
Исходя из цели работы, поставлены следующие задачи:
1. Изучить структуру оптового рынка электроэнергии и мощности
2. Изучить процесс формирования тарифов на оптовом рынке электроэнергии и мощности
3. Построить трендовую составляющую аддитивной модели
4. Выявить и построить сезонные составляющие
5. Построить аддитивную модель с учетом внешних факторов
Объект исследования - субъекты электроэнергетики.
Предмет исследования - экономические отношения, возникающие в процессе управления энергозатратами при работе на ОРЭМ РФ.
Структура и объем работы
В первой главе описана структура рынка электроэнергетики, его специфичность, механизмы осуществления торгов на оптовом рынке электроэнергии и мощности, а так же процессы формирования тарифов рынка на сутки вперед и балансирующего рынка.
Во второй главе рассмотрена существующие на сегодняшний день методик прогнозирования тарифов на рынке электроэнергетики, способы определение доминантных драйверов цен на электроэнергию и мощность в России, основные математические методы анализа энергетических рынков России на основе выбора наиболее верифицируемых моделей.
В третьей главе с помощью математического аппарата доказано наличие тенденции, определен порядок полинома трендовой составляющей, построены возможные варианты авторегрессионной и факторной моделей. С помощью функции автокорреляции определены 3 типа сезонных составляющих, построена модель каждой.
В заключении приведены основные результаты, полученные в ходе выполнения работы.
В настоящее время ТЭК является одним из устойчиво работающих производственных комплексов российской экономики. Он определяющим образом влияет на состояние и перспективы развития национальной экономики, обеспечивая около 1/4 производства валового внутреннего продукта, 1/3 объема промышленного производства и доходов консолидированного бюджета России, примерно половину доходов федерального бюджета, экспорта и валютных поступлений.
На сегодняшний день энергетический рынок России далек от той модели, которая планировалась при принятии решения о его создании и представляет собой математическую модель, в которую включены множество «ручных» корректировок - сглаживание цен, контроль за поданными заявками, ограничение маржи, ограничение возможности возврата инвестиций, государственное регулирование. Декларируемое снижение тарифов на электроэнергию в результате создания конкурентной генерации и сбыта энергии и установление цен на уровне минимума средних и предельных затрат, т.е. экономически оптимальном для общества использовании факторов производства, не достигнуто.
Цены на энергию для конечных потребителей в России уже сравнялись с западным уровнем.
Сложилось большое разнообразие подходов к теоретическому осмыслению действующих моделей рынков энергии в стране и расчету их выходных параметров. Практическая значимость подобных исследований, особенно в части ценовых прогнозов и оценки перспективного энергопотребления, высока как для производителей, так и для потребителей энергии. В условиях либерализации оптового рынка электроэнергии особенно важным для энергетических компаний становится прогноз цен, 4
уровни потребления и формирование оптимальной стратегии поведения. Компании вынуждены работать в условиях неопределенности. В сложившейся ситуации конкурентным преимуществом для участников рынка становится использование высокоэффективных систем прогнозирования цен и объёмов энергопотребления, формирования стратегии управления затратами. В этих условиях с особой актуальностью встают вопросы разработки соответствующих научно-методических механизмов.
Задача прогнозирования цен на электроэнергию является новой для России в связи с тем, что отечественный рынок является одним из самых молодых рынков электроэнергии и мощности. Особенность поставленных задач для России состоит в том, что энергетический рынок не устоялся и по мере реформирования алгоритм расчета цен подвергается изменениям [28].
Цель работы: построение аддитивной модели прогнозирования часовых тарифов рынка на сутки вперед с учетом специфики рынка электроэнергии и мощности.
Исходя из цели работы, поставлены следующие задачи:
1. Изучить структуру оптового рынка электроэнергии и мощности
2. Изучить процесс формирования тарифов на оптовом рынке электроэнергии и мощности
3. Построить трендовую составляющую аддитивной модели
4. Выявить и построить сезонные составляющие
5. Построить аддитивную модель с учетом внешних факторов
Объект исследования - субъекты электроэнергетики.
Предмет исследования - экономические отношения, возникающие в процессе управления энергозатратами при работе на ОРЭМ РФ.
Структура и объем работы
В первой главе описана структура рынка электроэнергетики, его специфичность, механизмы осуществления торгов на оптовом рынке электроэнергии и мощности, а так же процессы формирования тарифов рынка на сутки вперед и балансирующего рынка.
Во второй главе рассмотрена существующие на сегодняшний день методик прогнозирования тарифов на рынке электроэнергетики, способы определение доминантных драйверов цен на электроэнергию и мощность в России, основные математические методы анализа энергетических рынков России на основе выбора наиболее верифицируемых моделей.
В третьей главе с помощью математического аппарата доказано наличие тенденции, определен порядок полинома трендовой составляющей, построены возможные варианты авторегрессионной и факторной моделей. С помощью функции автокорреляции определены 3 типа сезонных составляющих, построена модель каждой.
В заключении приведены основные результаты, полученные в ходе выполнения работы.
Несмотря на достаточно большое количество работ, посвященных вопросу краткосрочного прогнозирования электропотребления, и значимые результаты проведенных исследований, задача повышения эффективности моделей и методов прогнозирования электропотребления сохраняет высокую актуальность для участников спотового рынка электроэнергии.
Большинство исследований сводятся к решению задачи формирования прогнозов на основе факторов и сред, влияющих на величину прогнозного графика электропотребления в рыночной среде. Однако затраты участников оптового рынка на покупку электроэнергии на балансирующем рынке зависят не только от величин отклонений, но и от почасовых размеров штрафов балансирующего рынка, учет которых в процессе формирования прогнозного графика электропотребления может в значительной степени снизить затраты участников на покупку и продажу электроэнергии.
Существующие методы прогнозирования электропотребления ориентированы на характер и специфику отдельных электропотребляющих объектов и не способны подстраиваться под различные группы участников оптового рынка. Вследствие постоянных структурных изменений графиков электропотребления, состава и степени влияния факторов действующих на электропотребление точность прогнозирования существенно возрастёт, если в модели будет предусмотрена возможность регулярной диагностики для оперативного учета изменений.
Разработанный методический подход к прогнозированию тарифа рынка на стуки вперед поможет участникам оптового рынка электроэнергии и мощности в значительной мере снизить риск попадания на балансирующий рынок и тем самым получить финансовую экономию при продаже или покупке электроэнергии. Построенная аддитивная модель прогнозирования часовых значений тарифа рынка на сутки вперед учитывает специфику рынка электроэнергии и мощности, обладает низкой и сравнимую с аналогами ошибку аппроксимации, содержит 3 сезонных составляющих, выявленных на основе автокорреляционной функции. В качестве трендовой составляющей выступает авторегрессионная функция часовых значений тарифа РСВ с лагом в 1 и внешний фактор объема потребления электроэнергии. Выбор трендовой составляющей обуславливается высоким значением коэффициента детерминации.
Полученный математический инструментарий рекомендуется к применению в операционной деятельности субъектов электроэнергетики, так как на его основе возможно формирование оптимальной стратегии поведения для снижения энергетических издержек в высококонкурентном сегменте спотового рынка.
Большинство исследований сводятся к решению задачи формирования прогнозов на основе факторов и сред, влияющих на величину прогнозного графика электропотребления в рыночной среде. Однако затраты участников оптового рынка на покупку электроэнергии на балансирующем рынке зависят не только от величин отклонений, но и от почасовых размеров штрафов балансирующего рынка, учет которых в процессе формирования прогнозного графика электропотребления может в значительной степени снизить затраты участников на покупку и продажу электроэнергии.
Существующие методы прогнозирования электропотребления ориентированы на характер и специфику отдельных электропотребляющих объектов и не способны подстраиваться под различные группы участников оптового рынка. Вследствие постоянных структурных изменений графиков электропотребления, состава и степени влияния факторов действующих на электропотребление точность прогнозирования существенно возрастёт, если в модели будет предусмотрена возможность регулярной диагностики для оперативного учета изменений.
Разработанный методический подход к прогнозированию тарифа рынка на стуки вперед поможет участникам оптового рынка электроэнергии и мощности в значительной мере снизить риск попадания на балансирующий рынок и тем самым получить финансовую экономию при продаже или покупке электроэнергии. Построенная аддитивная модель прогнозирования часовых значений тарифа рынка на сутки вперед учитывает специфику рынка электроэнергии и мощности, обладает низкой и сравнимую с аналогами ошибку аппроксимации, содержит 3 сезонных составляющих, выявленных на основе автокорреляционной функции. В качестве трендовой составляющей выступает авторегрессионная функция часовых значений тарифа РСВ с лагом в 1 и внешний фактор объема потребления электроэнергии. Выбор трендовой составляющей обуславливается высоким значением коэффициента детерминации.
Полученный математический инструментарий рекомендуется к применению в операционной деятельности субъектов электроэнергетики, так как на его основе возможно формирование оптимальной стратегии поведения для снижения энергетических издержек в высококонкурентном сегменте спотового рынка.
