Прогнозирование спроса на электроэнергию

из "Эффективная энергокомпания "

Маркетинговое исследование в сфере управления спросом на энергию имеет своей главной задачей обеспечить эту деятельность энергокомпании информацией о потенциале энергосбережения и возможностях регулирования режимов энергопотребления на потенциальных объектах управления. Кроме того, важно оценить эффективность механизма стимулирования рационального энергопотребления в действующих программах управления спросом. Такая информация необходима энергокомпании для решения проблемы оптимального распределения инвестиций между новыми вводимыми генерирующими мощностями и энергосберегающими технологиями у потребителей. [c.197]
Энергоснабжающей компании-дистрибьютору, имеющей сбытовые подразделения, требуется информация о перспективном спросе на энергию и мощность на потребительском рынке, о конкурентах в сфере торговли энергией, политике в области регулирования розничных тарифов, потребностях в энергосберегающих и других услугах в отдельных сегментах рынка и т.д. [c.197]
В зависимости от периода упреждения выделяют прогнозы электропотребления краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные, сверхдальние. [c.197]
С точки зрения развития энергокомпании особо важное значение имеют долгосрочные прогнозы электропотребления на срок 15-20 лет. [c.197]
При прогнозировании методом экстраполяции трендов применяются по возможности однородные статистические временные ряды показателей абсолютного потребления электроэнергии или одной из производственных относительных величин (электроемкости продукции, электровооруженности труда, душевого потребления и т.д.). [c.198]
Подбор функций (моделей тренда), их использование и верификация результатов осуществляются известными методами математической статистики. Наиболее широкое применение при прогнозировании электропотребления нашли линейная, экспоненциальная и логистическая модели трендов, т.е. функции электропотребления от параметра времени. Для линейной зависимости характерны снижающиеся темпы роста электропотребления, для экспоненциальной - постоянные, а для логистической - переменные. Метод экстраполяции применяется главным образом для краткосрочного прогнозирования. [c.198]
Экономико-математические модели включают однофакторную и многофакторную корреляции, а также более сложные комплексные эконометрические модели. При этом требуется дополнительный анализ для выбора экзогенных показателей, подлежащих включению в регрессивные модели. [c.198]
Для корреляционных моделей в качестве исходной информации берутся статистические ряды потребности в электроэнергии (или одного из производных показателей) и показателей экономического роста или эффективности производства (продукция, численность занятых, численность населения, основные фонды, производительность труда). [c.198]
Корреляционные методы, особенно многофакторные модели, представляют собой более высокую ступень прогнозирования по сравнению с простой экстраполяцией трендов. Опыт их использования показывает, что они в ряде случаев с успехом могут применяться для прогнозирования на 5 -10 и даже более - до 20 лет. Однако с увеличением периода упреждения прогноза зона его неопределенности увеличивается. [c.198]
Метод прямого счета (нормативный) предполагает прогнозирование удельных расходов электроэнергии, исчисленных на единицу продукции в натуральном или стоимостном выражении, единицу работы, одного жителя и т.д., и соответствующего объема продукции, работ, населения. Определение удельных расходов электроэнергии может основываться на выборе технологий, а в ряде случаев и на экстраполяции. Поэтому при использовании методов прямого счета для оценки сопоставимости прогнозов необходимо давать информацию о том, каким образом были получены удельные расходы электроэнергии экстраполяционными методами или путем оптимизации технологий. [c.198]
Обычно в практических целях в расчеты включают только основных потребителей, на которых в перспективе будет приходиться 60 - 70 % общего потребления электроэнергии, что, как показывает опыт, дает неплохой результат. [c.199]
Методы экспертных оценок более применимы в долгосрочном прогнозировании, когда статистические методы работают плохо. Однако их целесообразно использовать и для кратко- и среднесрочных прогнозов, в дополнение к формальным процедурам при нестабильном спросе, характерном для кризисных и переходных периодов в экономике страны. [c.199]
Опыт показывает целесообразность применения экспертных методов для сравнительной оценки роли различных факторов, определяющих динамику спроса на электроэнергию в обозримой перспективе. Экспертные оценки незаменимы при разработке многовариантных сценариев развития экономики региона, являющихся источником информации для формирования экономико-математических моделей, на основе которых осуществляется собственно прогноз будущего спроса на электроэнергию. [c.199]
При разработке экономико-математической модели энергопотребления в промышленном производстве были приняты следующие условия. [c.200]
Следует подчеркнуть, что включение в региональную модель объемных показателей выпуска продукции тех или иных отраслей определяется специализацией промышленного производства в данном регионе. В каждом отдельном случае круг рассматриваемых энергоемких производств может отличаться от приведенных выше. [c.200]
Предлагаемая модель анализа и прогнозирования энергопотребления в регионе относится к классу эконометрических и состоит из регрессивных уравнений и тождеств. Она позволяет проводить расчеты на каждый год прогнозного периода и формировать различные варианты тенденций энергопотребления, т.е. обладает динамическими свойствами. [c.200]
В модель введены следующие переменные. [c.201]
П - производительность труда в промышленности L - численность работающих в промышленности Э - технологическое электропотребление Эс - силовое электропотребление Эс - силовая электровооруженность труда кТ -коэффициент электрификации технологических процессов по полезной энергии kg - коэффициент газификации технологических процессов по полезной энергии Wп - потребление полезной энергии в высокотемпературных процессах g - потребление природного газа в технологических процессах m - потребление мазута в технологических процессах и - потребление угля в технологических процессах с - потребление кокса в технологических процессах. [c.201]

Вернуться к основной статье