CC BY
23
Т.М. Бугаева, Л.Д. Хабачев
Принципы построения имитационно-динамической модели прогнозирования потребления электроэнергии
Основная цель перспективного планирования развития электроэнергетических систем - это обоснование долгосрочных инвестиций в сооружение новых и реконструкцию (модернизацию) существующих энергетических объектов. Дорогостоящие решения о строительстве крупных электростанций и линий электропередачи приходится принимать за многие годы до того, как на рынке появится реальный спрос на них, а опоздание с принятием решений грозит большими социально-экономическими потерями. Это фундаментальное противоречие не может снять рынок, поскольку при любых формах его организации его сигналы будут опаздывать. Выход из положения состоит в организации специальных работ по перспективам развития электроэнергетики.
Грубые просчеты в определении потребности в электроэнергии чреваты либо торможением экономического роста, либо замораживанием значительных основных фондов. Появление в процессе реформирования отрасли многочисленных частных собственников и объектов электроэнергетики требует оценки потенциальных рынков сбыта электрической и тепловой энергии. Только уверенность в возможности сбыта производимой продукции и услуг по приемлемым ценам способна поддерживать инвестиционную привлекательность электроэнергетики. По этой причине ожидается существенный рост спроса на работы по прогнозированию динамики и структуры электропотребления как на региональном, так и на страновом уровнях.
В 2005 г. был утвержден новый Градостроительный кодекс РФ [1], в соответствии с которым должны быть разработаны схемы территориального планирования трех уровней: Российской Федерации, субъектов федерации и муниципальных образований. В соответствии с постановлением правительства РФ (протокол № 47 от 08.12.2005 г.) в качестве первого этапа разработки схемы территориального планирования разработана Генеральной схемы размещения объектов электроэнергетики до 2020 г., важнейшей основой которой является прогноз энергопотребления. Также прогнозирование потенциального спроса на электроэнергию является неотъемлемой частью разработки схем развития энергосистем.
Выполненные прогнозы перспективного электропотребления в современных условиях характеризуются существенной неоднозначностью. Министерство экономического развития РФ прогнозирует объем потребления к 2015 г. около 1380 млрд. кВтч, а Министерство промышленности и энергетики - на уровне 1424-1426 млрд. кВтч. Лишь к 2020 г. прогнозы обоих ведомств совпадают и составляют около 1700 млрд. кВтч. Прогноз Института энергетических исследований РАН более осторожен - к 2015 г. объемы потребления электроэнергии составят 1200-1280 млрд. кВтч. Основная причина столь существенных различий - неопределенность будущих условий развития экономики страны. Неопределенность характерна для экономической системы, которая переживает период структурных преобразований, связанных с формированием принципиально новой рыночной модели функционирования экономики страны.
Неоднозначность и сложность прогнозирования электропотребления в значительной степени обусловлены многообразием и изменчивостью влияющих факторов, связей и условий, отражающих взаимодействие различных секторов экономики и энергетического рынка.
Экономический спад 1991-1998 гг. привел к падению уровня потребления электроэнергии в стране на 25%. Наличие избытка мощности в этот период привело к ослаблению интереса к выполнению прогнозных и проектных работ по размещению объектов электроэнергетики. Начиная с 1999 г. потребление электроэнергии в стране растет, средний темп роста в 2004-2006 гг. составил 3% в год. Динамика потребления электроэнергии за период с 1990 г. по 2004 г. приведена в табл. 1.
Чтобы наиболее полно учесть основные тенденции изменения уровней электропотребления на перспективу целесообразно осуществлять прогнозирование в условиях взаимосвязанного развития отраслей народного хозяйства. Так, промышленное потребление следует разделять на спрос со стороны экспортных и внутренне-ориентированных отраслей. Динамика выпуска и потребления электроэнергии экспортно-ориентированных отраслей определяется конъюнктурой
Таблица 1
Потребление электроэнергии, млрд. кВтч
1990 1995 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Потреблено электроэнергии — всего 1073,8 840,4 809,1 832,1 863,7 875,4 878,4 902,9 924,3
Промышленность 625,9 440,2 412 430,3 455,9 462,8 462,5 479 490,7
Сельское хозяйство на производственные нужды 67,3 52,30 34,4 34,3 30,2 25,4 22,7 20,3 18
Транспорт 103,8 65,2 60 60,6 60,9 63,1 67,8 75,2 80,3
Строительство 18,8 12,4 9,1 9 10 9,9 9,4 9,3 9,5
потери в сетях общего пользования 84,2 84,2 93,2 96,2 101,6 105,5 107,6 110,5 112,6
Сектор услуг и бытовые нужды населения 173,8 186,1 200,4 201,7 205,1 208,7 208,4 208,6 213,2
на мировых рынках сырья. Для внутренне-ориентированных - существенным является внутренний спрос и объемы конкурирующего импорта. Рост электропотребления транспортом будет расти вслед за ростом физических объемов производства продукции экономикой России. Развитие экспортно-ориентированных отраслей и рост доходов от экспорта энергоносителей, металлов, продукции оборонного комплекса, обуславливающие рост доходов и повышение жизненного уровня населения, вызывают развитие внутреннего спроса на промышленную продукцию и услуги и соответствующее ускорение инвестиционного процесса в различных секторах экономки и увеличение энергопотребления. Производственное потребление электроэнергии сельским хозяйством тесно кореллирует с объемами животноводства, динамика которых зависит от реализации соответствующего национального проекта. Рост потребления по всем отраслям экономики будет компенсироваться внедрением энергосберегающих технологий, которые активно используются в развитых странах.
Таким образом, необходимым условием определения перспективных уровней потребления электроэнергии становится наличие обоснованных прогнозов социально-экономического развития страны на долгосрочную перспективу (до 2020-2030 гг.). Отсутствие долгосрочных прогнозов - главная проблема прогнозирования электропотребления. Одни и те же макроэкономические параметры могут иметь принципиально различную структуру в зависимости от сценария развития экономики. Соответственно, это будет порождать существенные отличия прогнозов энергопотребления, необходимого для обеспечения той или иной структуры экономики.
В основу прогнозирования должен быть положен сценарный подход, в рамках которого неопределенность будущих условий развития экономики раскрывается за счет использования совокупности заданных предположений, составляющих содержание сценария. Таким образом, прогнозирование проводиться по принципу «если... то...».
Модель, с помощью которой может быть получен прогноз электропотребления, должна решать следующие задачи:
1) модель должна основываться на системном подходе, т.е. отобразить наиболее существенные взаимосвязи между электропотреблением и показателями экономического роста, научно-технического прогресса, социального и демографического развития;
2) модель должна обеспечить отображение всех причинно-следственных связей между факторами в динамике;
3) развитие блоков прогноза спроса на электроэнергию по группам потребителей, достаточное для учета воздействия следующих групп факторов: динамики и изменения структуры экономики; технологических сдвигов, экологических и инфраструктурных ограничений; реакций потребителей на изменение цен на энергоносители;
4) модель должна уметь реализовать сценарный подход к прогнозированию: путем несложной имитации получить ряд прогнозных вариантов, отличающихся принятыми гипотезами относительно задаваемых показателей;
5) в модели необходимо предусмотреть проведение долгосрочного прогноза по всем исследуемым показателям на каждый год прогнозируемого периода.
Существует широкий комплекс методов долгосрочного прогнозирования электропотребления. Анализ этих методов подробно излагается в экономической литературе [2]. Применяемые подходы либо основаны на использовании концепции Единого топливно-энергетического баланса, либо предполагают расчет укрупненных удельных показателей потребления электроэнергии по отраслям народного хозяйства в сочетании с анализом влияния основных факторов характеризующих спрос на электроэнергию. Прогнозирование потребности в электроэнергии происходит в территориальном разрезе с дальнейшим агрегированием прогнозов по субъектам Федерации и стране в целом.
Во всех применяемых методах подчеркивается, что необходимым элементом долгосрочного прогнозирования перспективной потребности в электроэнергии становится согласованность
прогноза потребления электроэнергии и макроэкономического прогноза. Но используемые методики, как правило, не учитывают в явном виде такое свойство социально-экономических систем как наличие обратных связей.
Вместе с тем современные модели макроэкономического прогнозирования базируются на учете фактора обратных связей, описываемых круговыми потоками: «.. .совокупные расходы дают толчок росту занятости, выпуска и доходов; из этих доходов вновь финансируются расходы экономических агентов, которые снова возвращаются в виде дохода к владельцам факторов производства» (рис. 1) [3, с. 20]. Рассмотренная петля обратной связи - есть основа взаимосвязи всех переменных социально-экономических систем, что в наибольшей степени проявляется на уровнях страны либо крупных регионов.
совокупные доходы
занятость и совокупные расходы
совокупный (совокупный спрос)
выпуск
продукции
Рис. 1. Агрегированная модель круговых потоков
Учет обратных экономических связей при долгосрочном прогнозировании потребления электроэнергии может быть обеспечен при использовании для прогнозирования метода имитационного динамического моделирования, позволяющего осуществлять программное описание поведения и изменения структуры моделируемого объекта в динамике развития.
Существует четыре основных направления имитационного моделирования: моделирование динамических систем, дискретно-событийное моделирование, системная динамика и агентное моделирование [4]. В каждом из этих направлений развиваются свои инструментальные средства, упрощающие разработку моделей и их анализ. Для наивысшего уровня абстракции, к которому относится исследуемая проблема, наиболее пригоден метод получивший название «систем-
ная динамика», принципы которого были впервые сформулированы Дж. Форрестером [5]:
1) все изменения в любой системе обуславливаются «петлями обратной связи»;
2) динамику поведения сколь угодно сложного процесса можно свести к изменению значений некоторых «уровней» а сами изменения регулировать потоками, наполняющими и исчерпывающими уровни;
3) петли обратной связи в любой системе часто соединены нелинейно;
4) системная динамика способна наиболее адекватно отразить нетривиальное поведение сети взаимодействующих потоков и обратных связей.
Действительно, все экономические переменные можно классифицировать как:
- переменные запаса (в методологии системной динамики - «уровни»), которые могут быть
измерены только в определенный момент времени и характеризуют состояние объекта исследования на определенную дату - начало или конец года (государственный долг, объем капитала в экономике, общее число безработных и т. д.);
- переменные потока, которые измеряются в единицу времени (в месяц, в квартал, в год и т. п.) и характеризуют собственно течение экономических процессов во времени (размер потребительских расходов за год, объем инвестиций за год, число потерявших работу в течение квартала и т. д.).
Потоки вызывают изменения в запасах: накопление бюджетных дефицитов за ряд лет приводит к увеличению государственного долга; изменение запаса капитала в конце текущего года по сравнению с его величиной на конец прошлого года может быть представлено как поток чистых инвестиций за год.
Для разработки потоковых моделей создан развитый аналитический инструментарий и специализированные программные средства, что значительно облегчает разработку моделей данного типа. На сегодняшний день автору известны такие наиболее распространенные среды разработки имитационных моделей как STELLA (Ithink),
DYNAMO, VENSIM, POWERSIM. Они позволяют не только быстро создавать имитационные модели при помощи простых визуальных инструментов, но и проводить анализ работы созданных моделей и использовать данные модели для оценки воздействия управленческих решений на протекание социально-экономических процессов в моделируемой системе.
На основе анализа механизма экономического развития последних лет и опыта моделирования была разработана диаграмма причинно-следственных связей модели. Фрагмент диаграммы, отображающий процесс прогнозирования потребления электроэнергии в промышленности приведен на рис. 2.
Перечислим основные принципы построения модели.
1. Промышленное потребление электроэнергии в модели рассчитывается, исходя из показателей электроемкости промышленной продукции и объемов валового выпуска промышленности.
2. При моделировании электроемкости в качестве исходной переменной используются инвестиции в основной капитал промышленности. Как показали исследования, в большинстве случаев решающей оказывается связь электро-
Рис. 2. Фрагмент диаграммы причинно-следственных связей
ёмкости с инвестициями в основной капитал отрасли (рассчитанных в сопоставимых ценах). Дело в том, что побудительным мотивом для повышения энергоэффективности производства (или, в частном случае, снижения его энергоемкости) является повышение цен на энергоносители (поскольку надо обеспечить конкурентоспособность бизнеса). Однако цены являются только необходимым условием для изменения энергоемкостей. Средством для достижения этой цели (т.е. повышения энергоэффективности производства посредством реализации потенциала энергосбережения) являются инвестиции. Только наличие инвестиций обеспечивает достаточное условие для значимого повышения энергоэффективности любого сектора экономики. Поскольку эффект от вложений инвестиций получается не моментально (не в год вложений), то целесообразно принимать в расчет запаздывание между рассматриваемыми переменными.
3. В основе эконометрической оценки объемов промышленного выпуска лежат гипотезы о зависимости производства от внутреннего и внешнего спроса на продукцию и объема конкурирующего импорта.
Схема модели предполагает прогнозирование производства на основе спроса (внутреннего и внешнего). Во-первых, это позволяет реализовать гипотезу о рыночном равновесии (взаимном соответствии спроса и предложения). Во-вторых, в посткризисный период важным фактором, способствовавшим росту производства, было наличие незадействованных производственных мощностей и скрытого избытка рабочей силы на предприятиях. Данные резервы роста позволяли наращивать производство без существенных капиталовложений. Несмотря на то, что в настоящее время эти резервы роста в значительной степени исчерпаны, моделирование динамики производства на основе производственных функций было признано не целесообразным.
4. Внешний спрос моделируется на основе экзогенно задаваемой динамики экспорта.
5. Внутренний спрос характеризуется динамикой объемов розничной торговли, инвестиций. Влияние импорта на динамику производства промышленности учтено с помощью коэффициента, который представляет собой долю отечественных производителей во внутреннем спросе и задается в модели экзогенно.
6. Объемы валовой добавленной стоимости промышленности рассчитываются с помощью регрессионного уравнения. В число фак-
торов входят динамика валового выпуска, реального обменного курса (по индексу потребительских цен) и относительных цен в электроэнергетике (к индексу цен производителей). Такая спецификация позволяет учесть зависимость прибыли предприятий экспортного сектора от цен мирового рынка (в последние годы здесь сосредоточено от 70% до 80% доходов промышленности) и негативное влияние ускоренного роста тарифов на электроэнергию на рентабельность предприятий.
7. Прибыль экономики соответствует разности ВВП, оплаты труда, чистых налогов на производство и импорт и налога на прибыль.
8. Динамика оплаты труда задается в модели экзогенно. Ускоренный рост заработной платы (по сравнению с динамикой ВВП) повышает издержки производства, негативно влияет объем прибыли и инвестиционную активность предприятий.
9. При моделировании доходов населения учтены их основные компоненты: динамикой заработной платы и величина социальных трансфертов государства.
10. Повышение налоговых изъятий снижает доходы населения и предприятий, что, в свою очередь, приводит к снижению инвестиций и личного потребления.
11. При моделировании дефлятора ВВП в состав переменных-факторов включен индекс удорожания экспорта, который представляет собой произведение экзогенно заданных номинального курса рубля и дефлятора экспорта.
12. Регрессорами импорта являются внутренний спрос (объем розничной торговли, инвестиции) и реальный обменный курс.
13. Комбинации значений экзогенных факторов определяют исходные условия сценариев развития экономики в прогнозный период. Состав этих переменных обусловлен требованием отражения в модели факторов, определяющих динамику экономического роста.
Внешнеэкономические условия развития и поведение монетарных властей в модели учтены с помощью цен на основные экспортные товары, возможной динамики физических объемов экспорта, обменного курса.
Социально-экономическая политика правительства представлена: величиной налоговых ставок, динамикой тарифов на электроэнергию, государственными финансовыми обязательствами.
Экономическое поведение бизнеса нашло отражение в динамике заработной платы, объемах инвестиций в основной капитал.
Схема расчетов по модели основана на ряде замыкающихся контуров взаимодействия. Наиболее масштабный контур взаимодействий, позволяющий сбалансировать доходы, спрос и предложение, отражает общую идеологию построения модели. Полученные в результате расчетов значения компонентов совокупного спроса (платные услуги, оборот розничной торговли, инвестиции, экспорт и импорт) во многом определяют динамику производства. На основании этих данных прогнозируется объем производства по секторам экономики и строится счет производства по отраслям. Полученное в результате расчетов значение ВВП используется при прогнозировании доходов экономических агентов. На основании модельных значений доходов, в свою оче-
редь, строятся прогнозы спроса. Таким образом, контур замыкается.
Расчеты по модели опираются на специально разработанную развитую статистическую базу данных. Источниками первичных данных являются:
- Федеральная служба государственной статистики РФ (показатели производства, инвестиций, цен и др.);
- Федеральная служба таможенной статистики РФ (показатели внешней торговли);
- Банк России (показатели платежного баланса, монетарные показатели).
В настоящее время, в соответствии с разработанными принципами, закончено построение количественно-определенной модели и начаты экспериментальные расчеты.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Градостроительный кодекс Российской Федерации от 29.12.2004 № 190-ФЗ
2. Бесчинский А. А., Коган Ю. М Экономические основы электрификации. М.: Энергоатомиздат, 1983. 432 с.
3. Агапова Т. А., Серегина С. Ф. Макроэкономика: учебник / под общей ред. д.э.н., проф. Сидоровича.
М.: Издательство «Дело и Сервис», 2007. 496 с.
4. Борщев А. В. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика // Exponenta Pro, №3-4, 2004.
5. Форрестер Дж. Мировая динамика // Пер. на русск. яз. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы. 1978. 168 с.
Ю.П. Ямпольский
Разработка организационной структуры управления энергетическими активами финансово-промышленной группы
В статье приводится анализ структуры управления энергетическими активами финансово-промышленной группы и даны рекомендации по ее совершенствованию.
Происходящие в настоящее время структурные преобразованиями в электроэнергетике России способствуют тому, что многие частные компании и финансово-промышленные группы (ФПГ) становятся собственниками крупных энергетических активов, ранее входящих в структуру РАО "ЕЭС России". Некоторые из успешно развивающихся ФПГ активно занимаются вопросами сооружения новых объектов генерации и сетевой инфраструктуры. При этом возникает насущная потребность в качественном управлении этими активами как с точки зрения финансовых и технологических интересов ФПГ, так и с точки
зрения устойчивости функционирования самих объектов электроэнергетики. К сожалению, зачастую допускаются серьезные ошибки при принятии управленческих решений из-за отсутствия в достаточном количестве квалифицированных специалистов-энергетиков, адаптированных к новым условиям профессиональной деятельности. Сделаем попытку проанализировать наиболее часто допускаемые ошибки при управлении энергетическими активами на примере ФПГ «Евразия» и дать рекомендации по их устранению.
Финансово-промышленная группа «Евразия» ведет свою деятельность на российском рынке с 2003 года [1]. Стратегическими финансовыми партнерами Группы являются Банк Тураналем и Славинвестбанк. География интересов ФПГ «Евразия» весьма обширна: офисная и торговая не-
