Статья:

ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА НА РЫНКАХ ТЕПЛОВОЙ И ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ В РФ

Конференция: XLVI Студенческая международная научно-практическая конференция «Общественные и экономические науки. Студенческий научный форум»

Секция: Экономика

Выходные данные
Драгин Е.С., Кагат А.О. ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА НА РЫНКАХ ТЕПЛОВОЙ И ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ В РФ // Общественные и экономические науки. Студенческий научный форум: электр. сб. ст. по мат. XLVI междунар. студ. науч.-практ. конф. № 1(46). URL: https://nauchforum.ru/archive/SNF_social/1(46).pdf (дата обращения: 29.03.2024)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА НА РЫНКАХ ТЕПЛОВОЙ И ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ В РФ

Драгин Егор Сергеевич
студент, Национальный исследовательский университет МЭИ, институт электротехники, РФ, г. Москва
Кагат Алена Олеговна
студент, Национальный исследовательский университет МЭИ, институт электротехники, РФ, г. Москва

 

Потребление энергетических ресурсов – неотъемлемая часть жизни современного общества.

Объемы потребляемой энергии ежегодно растут: по прогнозам Минэнерго, спрос на электроэнергию в среднем будет увеличиваться ежегодно на 1%.

Электроэнергетику можно отнести к базовым секторам, развитие которых определяет развитие страны: уровень и качество энергоснабжения определяют производственную деятельность и культурно-бытовое обслуживание всего общества.

Прогноз потребления электроэнергии и тепла применяется в рамках управления режимами работы энергетического оборудования для обеспечения бесперебойного энергоснабжения конечных потребителей.

При этом потребление населения и промышленными предприятиями непостоянно: оно зависит от большого числа факторов.

Например, времени суток (день или ночь), температурного режима и погодных условий, а также специфичных паттернов поведения потребителей (в праздничные дни потребление выше, чем в обычное время) и других.

Соответственно, нагрузка, оказываемая на сети, распределяется неравномерно и в сочетании с высоким спросом может привести к перегрузкам и вынужденному прекращению подачи энергоснабжения.

В отношении тепловых генерирующих компаний производство электроэнергии и тепла является единым технологическим процессом, в следствие чего напрямую влияет на режимы работы оборудования и итоговые финансовые результаты компании в целом.

Спрос на электроэнергию в 2020 году сократился на 2,3% до 1050,4 млрд кВтч.

Снижение потребления напрямую связано с изменением климата, эпидемиологическими ограничениями и соглашением ОПЕК+. Последний из этих факторов привел к падению спроса на электроэнергию со стороны нефтегазодобывающих компаний на 11,9%, а предприятий по транспортировке нефтепродуктов и газоперекачивающих станций на 18%.

Эти факторы напрямую влияют не только на снижение прибыли крупных компаний, но и на увеличение тарифов на электроэнергию.

В десяти российских регионах тариф для населения вырос за 2020 год.

Тарифы на тепловую энергию утверждаются постановлениями местных органов самоуправления на несколько лет, таким образом основными факторами, влияющими на прогноз потребления тепловой энергии, являются: температура наружного воздуха, наличие новых абонентов.

В свою очередь ценообразование на электроэнергию на ОРЭМ складывается под воздействием спроса и предложения.

Так как нерегулируемая цена – это в большей степени себестоимость поставщика, то он заинтересован в снижении затрат на производство электроэнергии.

Учитывая зарегулированность рынка тепловой энергии, а прогнозирование потребления тепловой энергии базируется как правило на факторах, не зависящих от генерирующей компании, то в большей степени стоит уделить внимание прогнозированию электроэнергии, поскольку волатильность цены на данный энергоресурс и возможность точного прогноза могут значительно повлиять на увеличение прибыли.

Для поддержания положительной динамики развития компании применяются различные методы прогнозирования спроса на электроэнергию, как правило, они цикличны и имеют ограниченную информацию.

Для получения высокоточных прогнозов предлагается применить метод пространственной эконометрики.

Если регионы собирать в пространственные кластеры по уровню потребления электроэнергии, то будет обнаружена пространственная взаимосвязь, таким образом можно улучшить качество прогноза потребления электроэнергии регионом с помощью включения пространственной компоненты в модель.

Для российских регионов возможно выделить похожие поведенческие паттерны, характеризующие поведение потребителей электроэнергии.

Иными словами, основная гипотеза заключается в том, что близ лежащие регионы склонны потреблять электроэнергию схожим образом.

Это объясняется несколькими причинами.

Во-первых, регионы не являются изолированными и полностью автономными экономическими субъектами.

Межрегиональное взаимодействие может быть, как экономическим (совместное использование ресурсов, общие рынки, промышленные кластеры, отраслевые объединения и т.д.), так и социальным (межрегиональная мобильность населения, культурные ценности и нормы).

Во-вторых, потребление электричества в рядом расположенных регионах может быть похожим, поскольку существуют также внешние факторы, такие как климатические условия, температурный режим или часовые пояса.

В-третьих, существующая сеть линий электропередач связывает регионы между собой, то есть существует возможность перетока электроэнергии из одного региона в другой.

Такая же система существует в Бразилии, где было доказано наличие пространственных эффектов.

Этот факт дает основания предполагать, что и на российском рынке может быть доказана корреляция территориального расположения регионов с уровнем потребления электроэнергии [1] [Report on the Brazilian Power System], следовательно, учет пространственных взаимодействий позволит более точно прогнозировать объемы спроса на электроэнергию.

Поскольку предполагается, что пространственные зависимости обусловлены географическими характеристиками (существующие внешние факторы, например, климат), и являются следствием макроэкономических процессов (межрегиональное взаимодействие), то в данной работе рассматриваются пространственные взаимодействия глобально (на макроуровне).

Ожидается наличие пространственных взаимодействий на рынке электроэнергии, поскольку также используем агрегированные данные о спросе на электроэнергию в регионах России с 2011 по 2021 годы.

На практике, при использовании данного метода, при формировании краткосрочных и долгосрочных прогнозов удается достичь более низкий процент отклонений, что в свою очередь приводит к снижению затрат сбытовой компании, и тем самым увеличило ее прибыль в среднем на 1,5-2% в год.

Для конечных потребителей в перспективе - последствия выражаются в более доступных тарифах на электроэнергию, а именно снизятся постоянные и переменные затраты.

В целом система энергопоставок будет значительно эффективнее, что повысит общественное благосостояние.

 

Список литературы:
1. J. L. R. Araujo, T. B. Correia, A. M. Costa, E. A. S. MELO, “Energy contracting in Brazil and electricity prices”. In: Fereidoon P. Sioshansi. (Org.). Competition Electricity Market - Design, Implementation, Performance. 1 ed. Oxford: Elsevier, 2008, v. Vol II, p. 1-582.