Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10995/66466
Title: Определение значимых факторов при прогнозированииобъема потребления электроэнергии по объединенной энергосистеме Урала на основе регрессионного анализа
Other Titles: Definition of the Significant Factors for Consumption Volume Forecasting of the Electric Energiesfor the United Energy System of the Ural Based on Regression Analysis
Authors: Мохов, В. Г.
Демьяненко, Т. С.
Mokhov, V. G.
Demyanenko, T. S.
Issue Date: 2017
Publisher: Издательство Уральского университета
Citation: Мохов В. Г.Определение значимых факторов при прогнозированииобъема потребления электроэнергии по объединенной энергосистеме Урала на основе регрессионного анализа / В. Г. Мохов, Т. С. Демьяненко // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. — 2017. — Том 16. — № 4. — С. 642-662.
Abstract: The subject of the study is the United Energy System of the Urals for the Wholesale Electricity and Capacity Market of Russia. The scope of the study is organizational and economic relations in the process of transition from the centralized system of electric power management in Russia being implemented by JSC RAO UES of Russia, to a market system of electric generation and distribution of electric power. The article investigates the reaction of electricity consumers to tariff changes in the period after the reform of JSC RAO UES of Russia. The actual data of the System Operator of the Unified Energy System of Russia shows how the values of electricity demand elasticity indicators change as the youngest competitive market of electric power and capacity shifts to the stationary mode of operation: inelastic consumption turns into price-elastic consumption. The method of predicting the volume of consumption using correlation-regression analysis was used for the study. Based on the construction of a multifactor regression model, it has been proved that significant factors in forecasting the volume of electricity consumption are the day-ahead marketprice, average daily ambient temperature and work/non-working days of the week. The inclusion of the last two factors in the model (in comparison with the pair-regression analysis) led to an increase in the coefficient of determination from 0.017 to 0.89 and reduced the approximation error from 9.09% to 3.32%. The study showed that the transition to a competitive market for the production of electricity in Russia in fact took place not in 2008, but in 2014. The results of the research are of high practical importance for participants in the electric power industry in Russia. The constructed model essentially improves the accuracy of forecasting the main market parameters, and due to the specifics of the domestic energy market operation, the error in the consumption forecast leads to a significant increase in costs due to the current system of hourly penalties of the balancing market.
Объектом исследования выступает Объединенная энергосистема Урала Оптового рынка электрической энергии и мощности России (ОРЭМ). Предметом исследования являются организационно-экономические отношения в процессе перехода от централизованной системы управления электроэнергетикой России, осуществляемого ОАО «РАО “ЕЭС России”», к рыночной системе электрической генерации и распределения электроэнергии. В статье исследована реакция потребителей электрической энергии на изменение тарифов в период после реформирования ОАО «РАО “ЕЭС России”». На фактических данных Системного оператора Единой энергетической системы России показано, как меняются значения показателей эластичности спроса на электроэнергию по мере перехода самого молодого в мире конкурентного рынка электрической энергии и мощности в стационарный режим работы: потребление из неэластичного приближается к эластичному по цене. Для исследования использована методика прогнозирования объема потребления с помощью корреляционно-регрессионного анализа. На основе построения многофакторной регрессионной модели доказано, что значимыми факторами при прогнозировании объема потребления электрической энергии являются тариф рынка на сутки вперед, среднесуточная температура окружающей среды и рабочие/нерабочие дни недели. Включение последних двух факторов в модель (по сравнению с парно-регрессионным анализом) привело к увеличению коэффициента детерминации с 0,017 до 0,89 и снизило ошибку аппроксимации с 9,09 до 3,32 %. Исследование показало, что переход к конкурентному рынку производства электроэнергии в России фактически был осуществлен не в 2008 г., а в 2014 г. Результаты исследования имеют высокую практическую значимость для субъектов электроэнергетики России, т.к. построенная модель существенно повышает точность прогнозирования основных параметров рынка, а в силу специфики организации работы отечественного энергорынка ошибка в прогнозе потребления приводит к существенному росту затрат за счет действующей системы почасовых штрафов балансирующего рынка.
Keywords: FORECASTING
CONSUMPTION
UNITED ENERGY SYSTEM OF THE URALS
WHOLESALE ELECTRICITY AND CAPACITY MARKET OF RUSSIA
DAY-AHEAD MARKET
BALANCING MARKET
DEMAND ELASTICITY
MODEL
CORRELATION-REGRESSION ANALYSIS
SIGNIFICANT FACTORS
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ПОТРЕБЛЕНИЕ
ОБЪЕДИНЕННАЯ ЭНЕРГОСИСТЕМА УРАЛА
ОРЭМ
РЫНОК НА СУТКИ ВПЕРЕД
БАЛАНСИРУЮЩИЙ РЫНОК
ЭЛАСТИЧНОСТЬ СПРОСА
МОДЕЛЬ
КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
ЗНАЧИМЫЕ ФАКТОРЫ
URI: http://hdl.handle.net/10995/66466
ISSN: 2412-5725
DOI: 10.15826/vestnik.2017.16.4.031
Origin: Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. — 2017. — № 4
Appears in Collections:Вестник УрФУ. Серия экономика и управление

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
vestnik_2017_4_009_.pdf709,97 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.