Методика прогнозирования помесячного расхода электрической энергии потребителей региона для мониторинга и принятия стратегических решений по электропотреблению

Переходный период в электроэнергетике, реструктуризация отрасли народного хозяйства положили начало формирования целевой модели рынка электрической энергии. Проблемы отрасли, такие как дефицит генерирующих мощностей, сетевые ограничения, ветхость оборудования, политизированность ценообразования заставили промышленные предприятия, организации и учреждения уделять большое внимание обеспечению электроэнергии для ведения основного вида деятельности. Ожидаемое на перспективу удвоение стоимости электрической энергии к 2011 году ставит перед потребителями вопросы, как обеспечивать свою потребность в энергоресурсах. По данным Министерства экономического развития и торговли РФ [64] рост тарифов на электрическую энергию составит в 2009 году 26%, в 2010 году тарифы вырастут на 22%, в 2011 году электрическая энергия подорожает на 18%.

Актуальность темы

исследования определяется увеличивающимся значением электрической энергии в развитии отраслей экономики. Так электропотребление России [14] в 2005 г. составляло 980 млрд. кВтч, в 2010 и 2020 гг. составит соответственно 1197 млрд. кВтч и 1710 млрд. кВтч. При этом меняется соотношение групп потребителей по величине расхода электрической энергии. Тогда для каждого предприятия актуально определить, сколько электрической энергии ему нужно заказать, учитывая вид его деятельности. Такой заказ необходимо делать по часам, на сутки, месяц, год с учетом сезонности [58, 66].

Экономическое развитие и многообразие отраслей хозяйственной деятельности в крупных городах — миллионниках и регионах России определяют величину и динамику их электропотребления [61, 63]. Для принятия стратегических решений по развитию инфраструктуры, обеспечивающей надежное и экономичное энергоснабжение предприятий, учреждений и организаций необходимо планировать и изучать распределения ресурса — электроэнергии между характерными группами потребителей. Дефицит электроэнергии в Москве, Санкт-Петербурге, ряде регионов России [24, 26] и как следствие ввод ограничений потребителей ставят вопросы за счет, каких предприятий и организаций происходит рост электропотребления, усиливается неравномерность графика нагрузки.

Построение рыночных отношений по принципу выделения нескольких секторов оборота электрической энергии как товара, предопределило первостепенную важность планирования электропотребления для потребителей электрической энергии. Необходимость планирования энергосбытовой деятельности производителей, энергосбытовых организаций и планирование потребления потребителями, как в отдельности, так и в совокупности выходит на первый план при закупках электрической энергии. Структура потребителей и динамика объемов потребления электрической энергии определяют экономику участников рынка.

Энергоемкость производимой продукции на предприятиях различных отраслей экономики в 2 и более раза [9, 28, 105, 113] превышает аналогичные показатели в развитых странах. Оценка внедряемых программ энергосбережения на предприятиях, организациях, программах организованных администрациями территориально-административных образований требует знания структуры электропотребления по различным направлениям экономической деятельности. Выполнение программ энергосбережения невозможно без понимания субъектного состава потребителей. Выявление и воздействие на группы потребителей, с избыточным расходом электроэнергии, опираясь на научно обоснованные методы, позволит в результате дать оценку программам энергосбережения.

Планирование электропотребления сообществ потребителей электроэнергии на данный момент сводится к формированию массива данных об электропотреблении за предшествующие периоды и на этой основе разрабатываются алгоритмы, программные продукты для расчета прогнозной величины потребления электрической энергии на определенный период времени. Каждый потребитель планирует свое электропотребление на основании имеющейся внутренней информации, не учитывая влияния внешних факторов. Прогноз электропотребления совокупности предприятий и организаций города, региона осуществляется на основании изучения и анализа временного ряда величин расхода электроэнергии и учета влияния внутренних и внешних факторов на изменение электропотребления. В большинстве случаев для прогнозирования потребляемых объемов электроэнергии применяется математический аппарат статистики [1, 4, 33, 57, 62, 84], а именно анализ временных рядов и составление регрессионных моделей. Для корректного прогноза расхода электрической энергии необходимо знать структуру [18, 19, 20, 41, 51, 94, 97] потребляющих объектов по величине электропотребления. Изменение структуры электропотребления связано как с влиянием внутренних и внешних факторов, так и с проявлением ценологических свойств в системе образованной потребителями и расходующей ресурс — электроэнергию. Выявление свойств устойчивости распределения объема электроэнергии между соответствующими группами потребителей или существующих закономерностей в ее изменении позволит выполнить прогноз расхода электрической энергии, опираясь на математический аппарат [20, 21, 50, 51, 54] гиперболических //-распределений. При прогнозировании структуры потребителей прогнозируется и величина электропотребления.

Разработка методики прогнозирования помесячного расхода электрической энергии каждой из групп потребителей региона, опирающейся на существующие методики прогнозирования (анализ временных рядов, составление регрессионных моделей и др.) и ценологические представления самоорганизации позволит верифицировать результаты прогноза электропотребления региона в целом и дать оценку изменению расхода электроэнергии каждой группы учитывая как внутренние, так и внешние факторы, влияющие на динамику электропотребления. Результаты прогноза обеспечат принятие научно обоснованных решений при мониторинге баланса электропотребления, оценки результатов энергосбережения и формировании стратегий.

Цель работы заключается в разработке методики прогнозирования помесячного расхода электрической энергии сообщества групп потребителей региона для мониторинга баланса электропотребления, оценки результатов энергосбережения и принятия стратегических решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Сформировать статистическую выборку потребителей электрической энергии региона, включающую потребителей с различными видами деятельности.

2. Выполнить классификацию потребителей электрической энергии путем выделения групп потребителей по видам их деятельности.

3. Адаптировать математический аппарат вероятностных представлений для анализа непостоянных массивов исследуемых данных.

4. Проверить статистические модели, использующие структуру потребителей электрической энергии региона по их групповой принадлежности и величине расхода электрической энергии.

5. Выявить устойчивые статистические и ценологические зависимости изменения величины расхода электрической энергии группами потребителей.

6. Сформировать алгоритм прогнозирования помесячного расхода электрической энергии различными группами потребителей региона на год вперед по месяцам.

7. Предложить количественные характеристики взаимозависимости каждой из исследуемых групп для выдачи рекомендаций потребителям и исполнительной власти.

Объектом исследования в работе приняты данные о помесячных расходах электрической энергии различными потребителями города Москва с января 2004 г. по август 2006 г. При выполнении работы на основе собранного статистического материала применялись методы теории вероятностей и математической статистики, ценологическая теория. Моделируя структуру потребителей по выбранному признаку (величине потребляемой электрической энергии), выявлялись математические зависимости и на их основе определялись ключевые параметры.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Для целей мониторинга и энергосбережения впервые формализовано выделение объемов помесячного электропотребления потребителей мегаполиса (свыше 70 тыс. потребителей).

2. Доказано, что ранговые распределения групп потребителей региона по величине расхода электроэнергии принадлежат к классу устойчивых негауссовых безгранично делимых распределений.

3. Показано, что устойчивость рангового распределения моделируется гиперболическим Н-распределением, задаваемым характеристическим показателем.

4. Установлено свойство самоорганизации элементов сообщества групп потребителей, выражающееся в сезонном изменении значения характеристического показателя.

5. Разработана методика расчета расхода электроэнергии сообщества групп потребителей региона по месяцам на год вперед на основании выявленных устойчивых статистических и ценологиче-ских зависимостей изменения величины расхода электрической энергии групп потребителей.

Практическая ценность работы заключается в разработке методики по классификации групп, в создании алгоритма выполнения расчета прогноза расхода электроэнергии совокупностью групп потребителей региона по месяцам на год вперед для мониторинга баланса электропотребления, оценки результатов энергосбережения и принятия стратегических решений. Алгоритм расчета описан языком программирования и создан программный продукт. Осуществлена замена прогноза расхода электроэнергии группами потребителей на основании имеющегося статистического временного ряда и экспертных оценок на научно-обоснованную методику выполнения прогноза с учетом свойств самоорганизации потребителей при распределении ресурса — электроэнергии.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались и получили положительную оценку на конференциях: Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием, посвященная 100-летию со дня рождения проф. А. А. Федорова (Москва, 2007 г.) — XII конференция по философии техники и технетике (Москва, ноябрь 2007 г.) — XIV международная научно-практическая конференция-семинар «Электрохозяйство потребителей в новых условиях функционирования энергетики», секция электроэнергетика (Москва, МЭИ, ноябрь 2008 г.). Высокая оценка методики прогноза и полученных результатов дана специалистами крупной региональной энергосбытовой компании — ОАО «Тюменская энергосбытовая компания».

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в семи печатных работах [34, 35, 46, 68, 67, 70, 109], две из которых в печатных изданиях, рекомендованных ВАК.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.

Структурные изменения в потреблении электрической энергии, происходящие в условиях реструктуризации электроэнергетики, приводят к диспропорции динамики электропотребления отдельных отраслей экономики, городов, регионов. В данных условиях важной задачей является изучение и математическое описание существующих закономерностей при распределении энергетического ресурса — электроэнергии между группами потребителей, принадлежащих к различным видам хозяйственной деятельности, под влиянием происходящих преобразований в электроэнергетике и экономике страны. При выполнении работы изучена структура электропотребления г. Москва (около 70 000 потребителей, распределенных по характерным группам), выявлены закономерности, выражающиеся в устойчивости структуры рангового распределения групп потребителей по величине расхода электрической энергии. Математическое описание выявленных закономерностей позволило выполнить прогноз электропотребления групп потребителей региона по месяцам на среднесрочную перспективу.

В работе получены и защищаются следующие результаты:

1. На основе помесячной динамики расхода электроэнергии сообщества предприятий, организаций и учреждений мегаполиса за 32 календарных периода и выборки около 70 000 потребителей, выполнена классификация по признаку принадлежности к определенному виду деятельности, так что первоначально 260 подгрупп потребителей были сведены в 32 группы.

2. Установлено, что потребители электрической энергии региона находятся в едином социально-экономическом пространстве под влиянием разнообразных экономических, социальных, директивных и других факторов. В структуре электропотребления региона помимо наличия общей тенденции изменения электропотребления (роста или снижения), существует явление постоянной смены рангов групп потребителей по величине расхода электрической энергии.

3. Доказано, что ранговые распределения групп потребителей по величине расхода электроэнергии принадлежат к классу устойчивых безгранично делимых распределений, моделируемых гиперболическим ранговым Н — распределением, которое описывается двумя параметрами: величиной расхода электроэнергии группы потребителей с первым рангом W1 и характеристическим показателем /3, имеющим устойчивое значение в течение исследуемого периода.

4. Адаптирован математический аппарат вероятностных представлений и ценологической теории для анализа непостоянных массивов исследуемых данных и их прогнозирования. Сформированы математические модели прогнозирования структуры расхода электроэнергии потребителей региона, распределенных по характерным группам, на основании динамики первого рода.

5. Разработан алгоритм выполнения прогноза расхода электроэнергии совокупностью групп потребителей региона по месяцам на год вперед, на языке программирования Visual Basic for Applications и создан программный продукт, оформляемый как интеллектуальная собственность.

6. Проведен структурно-топологический анализ изменения структуры расхода электроэнергии групп потребителей региона. Показано, что при наблюдаемом изменении рангов групп потребителей региона сохраняется устойчивость соотношения потребляемых ресурсов по группам потребителей, которое количественно выражается характеристическим показателем /?. Прогноз структуры расхода электроэнергии и выполнение структурно-топологического анализа рекомендуется использовать потребителям и исполнительной власти при принятии стратегических решений и внедрению программ энергосбережения.

7. Разработана «Методика прогнозирования помесячного расхода электрической энергии потребителей региона для мониторинга баланса электропотребления, оценки результатов энергосбережения и принятия стратегических решений», которая на основе совмещения математического аппарата статистики, теории вероятности и ценологической теории позволяет выполнить прогноз расхода электроэнергии групп потребителей р"егиона с учетом внутренних, внешних факторов и свойств самоорганизации системы элементов с множеством слабых взаимосвязей.