Филатов А.Ю., Смирнова Е.О. Иркутский государственный университет

1. Прогнозирование основных характеристикрынка электроэнергии «на сутки вперед» и разработка стратегии поведения участников Филатов А.Ю., Смирнова Е.О. Иркутский государственный университет alexander.filatov@gmail.com, smirnovevgen-91@mail.ru XV конференция НИУ ВШЭ по проблемам развития экономики и общества, 3 апреля 2014

2. Введение. Электроэнергетический рынок 2003 г. – реформа энергетической отрасли, либерализация рынка

3. Введение. Электроэнергетический рынок Оптовый рынок Розничный рынок «Прочие» потребители РСВ БР Насе-ление РД РСВ – Рынок на сутки вперед РД – Регулируемые договоры БР – Балансирующий рынок

4. Постановка проблемы Иллюстрация принципов загрузки электростанций и формирования цены РСВ Невостребованное дорогое предложение Электроэнергия, проданная «на сутки вперед» Заявки покупателей Цены в заявках Равновесная цена рынка Неудовлетворенный спрос Заявки поставщиков Объемы э/э в заявках Прогнозирование цен на электроэнергию необходимо компаниям для: 1. Эффективного управления режимом работы электростанций. 2. Обоснования своей финансовой стратегии на рынке. 3. Заключения СД и фьючерсов по экономически обоснованным ценам.

5. Исходные данные Параметры временных рядов

6. Особенности цен на электроэнергию Возврат к среднему значению. Высокая волатильность. Наличие аутлаеров. Наличие сезонных колебаний.

7. Среднесрочное прогнозирование.Суточные данные Итоговая модель: Значимые факторы: • t - тренд; • - дни недели; • - праздники; • - работа СШГЭС • - дневная температура окружающего воздуха; • - длина светового дня; • - цены на газ и нефть; • - курс евро. Модель авторегрессии AR(1): Фактические и прогнозные значения цен на электроэнергию за 2008 – 2011 г.г.

8. Сценарии прогноза и разработка стратегии заключения СД ! Недостаток РСВ – высокие ценовые риски Выход – заключение долгосрочных свободных договоров СД - самостоятельное определение контрагентов, цен и объемов ! Проблема – цена сделки? Задача – заключение СД по экономически обоснованной цене Возможные сценарии прогноза: Сценарий «минимальных цен» (нефть -40%; газ -40%; евро +10%) Базовый сценарий ( нефть, газ, евро = const) Сценарий «максимальных цен» (нефть +20%; газ +20%; евро -5%) Y(t)ожид – средневзвешенная ЦРСВ Стратегия заключения СД: 1. Если Yожид. * 0,95 ≤ YРСВ ≤ Yожид. * 1,05 Yдог. = Yожид. 2. Если Yожид. * 0,95 ≥ YРСВ Yдог. = Yожид. * 0,95 – 0,5 * (Yожид. * 0,95 - YРСВ ) 3. Если Yожид. * 1,05 ≤ YРСВ Yдог. = Yожид. * 1,05 + 0,5 * (YРСВ - Yожид. * 1,05)

9. Закон распределения ошибки прогнозирования и заключение фьючерсных контрактов Пример: Фьючерс – договор (обязательство сторон) с отсрочкой исполнения, но фиксацией в момент биржевой сделки: объема сделки, срока исполнения и цены. Критерий Пирсона: Функция плотности распределения нормального закона: Проверка: = 225,76 >> = 33,41 Альтернатива – логистическое распределение: Проверка: =77,73 > = 33, 41 Формула расчета:

10. Дистрибутивно – лаговые модели (ДЛМ). Модель Койка Общий вид ДЛМ с конечным лагом в kпериодов: Пусть , 0<λ<1 Тогда: Итоговая модель: , Этапы: 1. Определение влияния тренда и цикличности. 2. Применение модели Койка для газа. 3. Учет влияния внешних факторов.

11. Прогнозирование среднесуточных объемов продаж Логистическая функция для долгосрочного прогноза значения средних за полугодие уровней продаж: Рис. Динамика объемов продаж электроэнергии Модель множественной регрессии: где – дамми-переменные для полугодовых участков – цена РСВ.

12. Прогнозирование почасовых цен РСВ. MA(3): MA(5): Рис. Фактические и прогнозные значения цен на электроэнергию за 2010г.

13. Модель экстраполяции по максимуму подобия (почасовое прогнозирование) Исходная последовательность: Задача экстраполяции в точках: Исходный вектор: Мера подобия: Функция подобия: Максимум подобия: : Экстраполяция: Ошибка: ;

14. Методикапочасового прогнозирования цен:

15. Зависимость точности экстраполяции исследовательского отрезка от параметра М

16. Спасибо за внимание!