Разработка комплекса моделей долгосрочного прогнозирования потребления электроэнергии в Китайской Народной Республике Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Разработка комплекса моделей долгосрочного прогнозирования

потребления электроэнергии в Китайской Народной Республике

Науменко Дмитрий Олегович Г лавный специалист ЗАО «ПРОГНОЗ» naumenko @рго gnoz.ru

Аннотация

В статье рассмотрены задачи прогнозирования потребления электроэнергии на макроуровне. Приведен обзор отечественных и зарубежных разработок. Представлены основные результаты разработки комплекса моделей прогнозирования потребления электроэнергии в Китайской Народной Республике в долгосрочном периоде, методы и подходы, использованные при создании комплекса. Приведены схемы моделей, основные уравнения, входящие и результирующие показатели, сценарные прогнозы. Даны краткие выводы по применимости разработанных инструментальных средств.

Ключевые слова

Прогнозирование, потребление электроэнергии, долгосрочный период, подходы и методы прогнозирования, комплекс моделей, Китайская Народная Республика.

Введение

Электроэнергия является одним из наиболее значимых продуктов промежуточного потребления страны и составляет весомую долю в затратах практически всех отраслей экономики. Дефицит электроэнергии в отдельных регионах и тем более в стране в целом неизбежно приводит к ограничению экономического роста [7].

Прогнозные долгосрочные оценки динамики электропотребления в развивающихся странах приобретают особую актуальность, так как являются важнейшим неотъемлемым элементом планов по долгосрочному развитию

электроэнергетики и основой сбалансированного роста различных секторов экономики в будущем.

Масштабно проводимые реформы в сфере электроэнергетики КНР предъявляют к качеству прогнозов такие требования, как моделирование сценарных и интегральных долгосрочных прогнозов, возможность анализа последствий управляющих воздействий и изменений макроэкономических параметров.

Реализация подобных возможностей может быть осуществлена за счет разработки модельных комплексов, необходимость в которых неоднократно подчеркивалась ведущими отечественными учеными [1, 6, 8]. Вместо

построения одной большой сложной и трудоемкой для анализа модели, включающей в себя всю значимую информацию об исследуемом процессе, рациональным является альтернативный подход в виде разработки комплекса более простых моделей, отражающего различные аспекты потребления электроэнергии в экономике Китая.

В отечественной литературе проблема долгосрочного прогнозирования потребления электроэнергии в КНР является малоизученной. Отдельные аспекты данной проблемы освещены в работе д.э.н. - А.Н. Анисимова [1], и в основном касаются использования эконометрических методов для моделирования динамики выработки электроэнергии. В своей работе он предложил использовать показатели объема промышленного производства, валового общественного продукта или национального дохода в качестве основных объясняющих переменных при оценке динамики спроса на электроэнергию.

Из зарубежных работ необходимо отметить исследование, проведенное главным экономистом Азиатского банка развития Bo Q. Lin [11], который разработал и опубликовал прогноз долгосрочного потребления электроэнергии в КНР с 2002 по 2010 гг. с применением эконометрического анализа, при этом сценарные и интегральные прогнозы не рассчитывались.

Группа ученых Немецкого Института экономических исследований и Берлинского Технологического института под руководством профессора Christian von Hirschhausen [12] разработала модели долгосрочного потребления электроэнергии КНР отрезке времени с 1997 по 2010 гг. Методологическим подходом явилось использование эластичности потребления электроэнергии по доходу и по цене для прогнозирования электропотребления в стране, секторах и энергосетях. Все параметры в моделях являлись экзогенными и задавались в качестве сценарных предпосылок, которые оставались постоянными на протяжении всего периода прогнозирования. Для каждой модели были выделены свои сценарии развития экономики: по темпам роста ВВП для прогнозирования спроса на электроэнергию в целом по Китаю (медленный -4.0%, средний - 6.5% и быстрый рост - 9.0%); по скорости изменения структуры экономики для модели, дезагрегирующей электропотребление всей страны по секторам (медленное изменение, быстрое изменение). Особенность работы - учет структурных изменений в различных секторах экономики при прогнозировании электропотребления КНР.

Однако, в вышеописанных работах были использованы модели, не охватывающие всего набора допустимых подходов по долгосрочному прогнозированию электроэнергии, математические методы использовались, как правило, только для анализа и моделирования отдельных аспектов потребления электроэнергии; отсутствовали интегрированные разработки, включающие экономико-математические модели и информационные базы, необходимые для формирования сценарных прогнозов и выработки управленческих решений.

Автором была поставлена цель - с использованием альтернативных подходов разработать комплекс моделей долгосрочного прогнозирования электропотребления КНР, на основе которого произвести расчеты потребления электроэнергии для различных сценариев развития экономики.

Для достижения поставленной цели потребовалось решение следующих задач: разработка моделей, интеграция их в единый комплекс, построение хранилища данных статистической информации на основе аналитического

комплекса «Прогноз-5» [10], интеграция комплекса моделей с хранилищем данных с последующим сценарным расчетом прогнозов долгосрочного электропотребления КНР.

Для решения данных задач были использованы официальные данные Национального бюро статистики КНР, размещенные на открытом Интернет-ресурсе бюро [14] за период с 1990 по 2010 гг., отечественные и зарубежные литературные источники, а также аналитический комплекс «Прогноз-5» для обработки результатов исследования и расчета долгосрочных прогнозов электропотребления экономики КНР. Использован метод прямого счета, метод конечного потребления по секторам и регионам, эконометрические методы.

Результаты разработки

Автором разработан комплекс моделей прогнозирования электропотребления для Института исследования экономики при Государственной электроэнергетической корпорации Китая, включающий в себя следующие модели с условными названиями, предложенными автором: «модель электроемкости экономики», «модель электропотребления секторов экономики» и «модель регионального электропотребления».

Схематично взаимодействие моделей в комплексе представлено на рис. 1.

Управляемые и экзогенные параметры:

1. Управляемые параметры:

Аналоговая политика ^бюджетная политика ^инвестиционная

политика ^денежно-кредитная политика >политика занятости

2. Экзогенные параметры

>объемы иностранных инвестиций

МОДЕЛЬ

ЭЛЕКТРОЕМКОСТИ

ЭКОНОМИКИ

Параметры мировой экономики, налоговая, бюджетная, инвестиционная, денежно-кредитная политики, политика занятости

Инвестиционная,

промышленная

политики

Валовой | внутренний

Электроемкость _ секторов, среднедушевое потребление электроэнергии

Добавленная стоимость,

— доходы домохозяйств

МОДЕЛЬ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ СЕКТОРОВ ЭКОНОМИКИ

Численность і населения

Валовой внутренний — продукт

МОДЕЛЬ

РЕГИОНАЛЬНОГО

ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ

Результаты:

Общее потребление

электроэнергии в экономике

ВВП и добавленные

стоимости

Инвестиции

Занятость

Гос.расходы и гос.доходы Доходы домохозяйств Индексы цен

Электропотребление секторов экономики Электропотребление сельских и городских домохозяйств Среднедушевые располагаемые доходы Коэффициент урбанизации

- Потребление электроэнергии провинциями и регионами

- Валовой региональный продукт

- Численность населения провинций

Рис. 1. Схема взаимодействия комплекса моделей

Между моделями существуют тесные взаимосвязи, которые осуществляют логическое, информационное и алгоритмическое единство. Комплекс моделей включает в себя около 300 уравнений, из них 100 -эконометрического, 200 - балансового типов. Каждая модель отражает свой аспект потребления электроэнергии в экономике Китая. Ниже представлено краткое описание каждой из моделей.

Модель электроемкости экономики

Модель электроемкости экономики предназначена для прогнозирования потребления электроэнергии в Китае при помощи метода прямого счета с использованием укрупненной структуры ключевых компонент, которые рассчитываются с использованием эконометрических методов, гармонично вписанных в систему уравнений модели.

Необходимо отметить, что метод прямого счета и его модификации получили наибольшее распространение в прогнозных оценках энергопотребления (в т. ч. электропотребления) [5, 7, 9]. В нем используется информация об укрупненных удельных нормах или обобщенных показателях расхода электроэнергии, а также плановые или прогнозные данные об объемах производства или развития отраслей народного хозяйства [2]. Поскольку достоверность прогнозов объемов производства и изменения удельных норм на отдаленную перспективу всегда остается недостаточно высокой, результаты расчетов электропотребления на перспективу обычно приводят в виде диапазона уровней (например, максимальный, средний и минимальный), или сценариев [2]. Точность метода прямого счета увеличивается в сочетании с эконометрическим подходом.

Модель электроемкости экономики представляет собой систему уравнений, отражающих взаимосвязи между реальным сектором, государственным сектором и домохозяйствами. Укрупненная схема модели электроемкости приведена на рис. 2.

Основными входящими группами показателей являются: налоговая политика (НДС, налог на бизнес), бюджетная политика (дефицит бюджета),

денежно-кредитная политика (ставки по депозитам юридических лиц), параметры мировой экономики (иностранные инвестиции), прочие параметры модели (доли занятых в секторах экономики, доли инвестиций в сектора экономики, нормы амортизации основного капитала в секторах экономики).

Ключевыми результирующими показателями являются: потребление электроэнергии в КНР, объем ВВП и составляющих его добавленных стоимостей секторов экономики, а также его электроемкость, инвестиции в основной капитал, численность занятых по секторам и доходы домохозяйств.

Средняя 3/П

Численность занятых в экономике

Численность

населения

Доходы

домохозяйств

Доли секторов экономики в ВВП

ВВП

Добавленная

стоимость

' Электроемкость I

I домохозяйств и ]

! секторов экономики !

......................1

I

♦

Электроемкость ВВП

Электропотребление

Г осударственные доходы

Г осударственные расходы

------------------1

Инвестиции в

основной капитал

Иностранные инвестиции, ставки по депозитам, нормы амортизации

Ставки

налогов

Дефицит

бюджета

Рис. 2. Укрупненная схема модели электроемкости экономики

<

^Х46[1] = Х47Ю*Е48И + Х49[1]*Е50[г] * Х51[1]*Е52[1] + Е53[1]

1п(Х27[1]) = 22,6028 + 0,1964 * 1д(Х2Щ) + 1,3673 * 1п(Х1[1])

1п(Х28[1]) = -1,1214 + 0,8354 * 1п(Х4М) + 0,3746 * 1п(Х23[1])

1п(Х29[1|) = -17,5502 + 0,1484 * ]д(Х6М) + 2,6739 * 1п(Х25[1])

^ДХ8[1;])2 = 2791,3347 + 1,4934 * ^(ЕЩМ] + Ш3[М] + Х28[М]) -790,9831 * Ш5[М]

йЩХ43 [1]) = - 570,4238 + 1230,8059 * йЩХ30[1]/ Х3ОД)

pch(X44 И)3 = -3,4862 + 0,8996 * рсЦХ43И * Х3[1]/10000) + 0,3384 * рсИХ27[М])

йЩХ40 [1]) = -784,0328 + 1,3966 * да(и41М * (Х27[ф ^+Х28[ф) + 5,5316 * да(и42М * Х29[ф

(1)

2 R DW Fstat

- - -

0,99 1,82 432,09

0,99 1,91 206,58

0,99 1,35 2247,98

0,96 1,79 137,09

0,97 2,01 241,19

0,89 2,18 62,75

0,95 1,50 133,26

где X1[t] - численность занятых в сельском хозяйстве, 10 тыс.чел;

Х3[^ - численность занятых в экономике человек, 10 тыс. чел;

Х4[^ - численность занятых в промышленности, 10 тыс.чел;

Х6[^ - численность занятых в сфере услуг, 10 тыс.чел;

Х8[^ - инвестиции в основной капитал, 100 млн. юаней;

Е10[^ - иностранные инвестиции в основной капитал, 100 млн. юаней;

Ш3[^ - государственные инвестиции в основной капитал, 100 млн. юаней; Ш5[^ - ставка по депозитам юр.лиц на 3 года, %;

Х21[^ - инвестиции в основной капитал в сельское хозяйство с учетом амортизации (накопленный итог), 100 млн. юаней;

Х23[^ - инвестиции в основной капитал в промышленность с учетом амортизации (накопленный итог), 100 млн. юаней;

Х25[^ - инвестиции в основной капитал в сферу услуг с учетом амортизации (накопленный итог), 100 млн. юаней;

1 Напротив каждого уравнения приведена таблица с оценками некоторых статистических характеристик, полученных с помощью метода наименьших квадратов

2 шщхщф = хщ] - хщы]

ХЩї] - ХЩї-1] ІЛЛ

3 Рс^ХЩф =------гтт— -------100

XN[t -1]

Х27[^ - добавленная стоимость сельского хозяйства, 100 млн. юаней;

Х28[^ - добавленная стоимость промышленности, 100 млн. юаней;

Х29[^ - добавленная стоимость сферы услуг, 100 млн. юаней;

Х30[^ - ВВП (методов добавленных стоимостей), 100 млн. юаней; и41[^ - ставка налога на добавленную стоимость, %;

Ш2[^ - ставка налога на бизнес, %;

Х43[^ - средняя заработная плата, юаней;

Х44[^ - доходы домохозяйств, 100 млн. юаней;

Х46[^ - электроемкость ВВП, квч / 10000 юаней;

Х47[^ - доля сельского хозяйства в ВВП;

Е48[^ - электроемкость сельского хозяйства, квч / 10000 юаней;

Х49[^ - доля промышленности в ВВП;

Е50[^ - электроемкость промышленности, квч / 10000 юаней;

Х51^] - доля сферы услуг в ВВП;

Е52[^ - электроемкость сферы услуг, квч / 10000 юаней;

Е53[^ - потребление электроэнергии на члена домохозяйства, кВч / 10000 юаней.

Обозначение каждой переменной состоит из численной и буквенной части. Число обозначает порядковый номер показателя внутри комплекса моделей, буква обозначает тип показателя:

• X - моделируемая переменная, значения которой рассчитываются в моделях;

• и - переменная, отражающая одно из управляющих воздействий правительства;

• Е - экзогенная переменная, которая обычно задается в качестве сценарной предпосылки на периоде прогнозирования.

Модель электропотребления секторов экономики

Модель электропотребления секторов экономики построена по принципу, который уходит корнями в метод конечного использования, однако в данной

модели потребители электроэнергии представлены в укрупненном виде, т.е. агрегированы до уровня секторов экономики и домохозяйств.

Метод конечного использования основан на предпосылке, что спрос на электроэнергию является производным спросом. Т.е. электроэнергия рассматривается не сама по себе, а в связи с источниками ее потребления [13].

Несомненным преимуществом метода конечного использования является его способность учитывать вопросы изменения технологий и энергоэффективности в явном виде, что позволяет отслеживать изменения сквозь всю модель и анализировать влияние на величину общего спроса [13]. Также важно отметить относительную простоту идентифицируемости уравнений модели, которые в большинстве случаем представляют собой простые уравнения балансового типа. Однако, с другой стороны, подобная детализация требует значительных массивов данных.

Как уже отмечалось выше, электроэнергия потребляется на определенные нужды. Эта особенность учитывается в моделях при помощи удельных единиц потребления электроэнергии. Таким образом, по своей природе метод конечного использования включает в себя в явном виде те взаимосвязи, которые в эконометрических моделях учитываются имплицитно. Примером таких взаимосвязей могут служить изменения эффективности техники, количества приборов, интенсивности их использования и т.п. [13].

Метод конечного использования является одним из направлений более широкого типа моделей, построенных по принципу «снизу-вверх», известных в зарубежной литературе как bottom-up models.

Модель электропотребления секторов экономики представляет собой систему уравнений, описывающих динамику потребления электроэнергии в секторах экономики. Для упрощения модели отрасли также объединены в три основные группы: сельское хозяйство, промышленность, и сфера услуг. Схема взаимовлияния показателей модели электропотребления секторов экономики приведена на рис. 3.

Основными входящими группами показателей являются величины добавленных стоимостей секторов, объемы инвестиций в инфраструктуру строительной отрасли, площади строительства, отражающие экономическую активность в экономике, а также численность и доходы населения, играющие основную роль в моделировании электропотребления сектора домохозяйств.

Ключевыми результирующими показателями модели являются объемы потребляемой электроэнергии в секторах экономики, сельским и городским населением Китая, а также величины их электроемкостей.

Добавленная стоимость сферы услуг

Электропотребление в сфере услуг

Добавленная

стоимость

промышленности

.....1.........

I

Добавленная

стоимость

сельского

хозяйства

Электропотребление в сельском хозяйстве

Добавленная

стоимость

отраслями

промышленности

Электропотребление в промьпщ рнности

Производство и распределении э/э.

Добывающие

отрасли газа и воды

Перерабатывающие Строительная

отрасли отрасль

Добавленная стоимость в строительстве

Производство

цемента

Площади

строительства

Инвестиции в пн фрастру кту ру строительной отрасли

Доходы

домохозяйств

Л.

Индекс цен производителей

Индекс

потребительских

цен

--------1---------

Среднедушевые

располагаемые

доходы

домохозяйств

Численность

населения

Сельское

население

Коэффициент

урбанизации

Г ородское население

Электропотребление

Электропотребление

домохозяйствами

Электропотребление сельским населением

Электропотребление городским населением ї Ї -------- I

Рис. 3. Укрупненная схема модели электропотребления секторов экономики

Г 2 R DW Fstat

Х54ОД = 159,4694 + 0,0250 * Е27[1] 0,95 2,10 213,17

Х55[г] = 115,0248 + 0,0095 * Е29ОД + 0,7497 * Х55[1-1] 0,99 2,13 1715,75

Ж(Х56М) = - 61,1096 + 0,8955 * ЩЕ28И) 0,99 2,07 16302,58

а1£Г(Х57[1]) = 4,5800 + 0,2368 * ЩЕ28И) 0,90 2,33 241,16

Ж(Х8[ф4 = 2791,3347 + 1,4934 * Ж(Е10[М] + и13[1-1] + (2) Х58М = 12988,1700 + 7,5665 * X57[t] + 0,6898 * ЩШ9^-2]) 0,99 2,43 839,23

ln(X60[t]) = -4,7799 + 0,8430 * 1п(Х58[ф + 0, 0754 * 1п(и61[1]) 0,99 1,98 1501,76

Х66[г] = АИМА(2,2,1) 0,86 1,83 27,79

Х77[г] = - 0,0041 + 0,0201 * X75[t] / Е34[г] /100 + 0, 0011 * 1п(Х28М + X29[t]) 0,99 1,35 735,70

Ж(Х78М) = - 0,0002 + 0,0003 * Х68ОД + 0, 0063 Х76[г] / . Е34[1] 0,88 2,07 66,90

где Е27[^ - добавленная стоимость сельского хозяйства, 100 млн. юаней; Е28[^ - добавленная стоимость промышленности, 100 млн. юаней;

Е29[^ - добавленная стоимость сферы услуг, 100 млн. юаней;

Е34[^ - индекс потребительских цен;

Х54[^ - электропотребление в сельском хозяйстве, 100 Гвч.;

Х55[^ - электропотребление в сфере услуг, 100 Гвч.;

Х56[^ - добавленная стоимость отраслей промышленности, 100 млн. юаней; Х57[^ - добавленная стоимость в строительной отрасли, 100 млн. юаней; Х58[^ - производство цемента, 10000 тонн.; и59^] - площади строительства,10000 кв.км;

Х60[^ - потребление электроэнергии в строительстве, 100 Гвч.;

иб1^] - инвестиции в инфраструктуру строительной отрасли, 100 млн. юаней;

Х66[^ - коэффициент урбанизации населения, %;

Х68[^ - численность сельского населения, 10000 чел.;

Х75[^ - среднедушевые реальные располагаемые доходы городского населения, юаней;

4 ащхщф = хщ] - хщы]

Х76[^ - среднедушевые реальные располагаемые доходы сельского населения, юаней;

Х77[^ - среднедушевое потребление электроэнергии в городской местности,

10 000 квч/чел.;

Х78[^ - среднедушевое потребление электроэнергии в сельской местности,

10 000 квч / чел.

Модель регионального электропотребления

Модель регионального электропотребления предназначена для прогнозирования потребления электроэнергии в провинциях Китая, которые затем агрегируются до макроуровня. Хотя в основе региональных прогнозов заложены похожие методики моделирования процесса потребления электроэнергии, данная модель анализирует изучаемый процесс со стороны провинций Китая, позволяя рассмотреть его еще с одной точки зрения.

Организация двухуровневого (страна - провинции) процесса прогнозирования потребления электроэнергии, предполагающего дополнение макропрогнозов с помощью данных провинций Китая является необходимым условием повышения качества прогнозов [3,4].

Модель представляет собой систему уравнений, описывающих динамику потребления электроэнергии в провинциях Китая, объединенных затем в шесть регионов, агрегирующих далее электропотребление до национального уровня. Схема взаимовлияния показателей модели регионального электропотребления приведена на рис. 4.

Рис. 4. Укрупненная схема модели регионального электропотребления

Система уравнений (3) модели регионального электропотребления :

Х138И6 = -1,1165 * AR[1] - 0,5141 * AR[2] - 0,3699 * МА[1] + 0,6300 * МА[2]

Х185И7 = 0,5609 * АЩ1] + 0,2802 * МА[1]

X229[t] = 0,0056 + 0,1667 * Х263М / X185[t] + 0,7612 * Х229[М]

X281[t] = X229[t] * X185[t]

(3)

2 R DW Fstat

0,70 1,74 26,93

0,54 1,94 52,22

0,99 1,92 2778,91

- - -

где X138[t] - доля ВРП провинции Нинся в ВВП Китая;

Х185[^ - численность населения провинции Нинся, 10000 чел;

Х229[^ - среднедушевое потребление электроэнергии в провинции Нинся,

10 000 квч/чел.;

Х263[^ - ВРП провинции Нинся, 100 млн. юаней;

Х281[^ - потребление электроэнергии в провинции Нинся, 100 ГВч.

Основным входящим показателем является объем валового внутреннего продукта страны, который дезагрегируется на объемы ВРП, согласно экстраполированным долям провинций, нормированным на прогнозном периоде для соблюдения целостности данных. Допустимость подобной методики обоснована отсутствием резких скачков в динамике долей ВРП в ВВП и достаточной прогностической силой описывающих их уравнений. Использование долей регионов и их экстраполяция или прогнозирование является часто используемым подходом для решения подобных задач [3, 13].

Помимо объемов валового регионального продукта в модели также учтен демографический фактор в виде численности населения провинций, который прогнозируется с помощью трендов, преимущественно полиномиальных (четвертой степени) и линейных. Данные методики являются широко распространенными в мировой практике, тем более что для показателей численности населения накоплены более длинные ряды.

5 Для примера расчета модели регионального электропотребления приведены уравнения для провинции Нинся.

6 модель АШМА(2,2,2)

7 модель АШМА(1,1,1)

Величина потребления электроэнергии в провинциях рассчитывается с помощью произведения численности населения на душевой показатель электропотребления, который моделируется с помощью ВРП на душу населения.

Ключевыми результирующими показателями данной модели являются объемы потребленной электроэнергии провинциями Китая.

Таким образом, данная модель также гармонично сочетает в себе метод прямого счета и эконометрический инструментарий. Это позволяет применительно к данной модели сократить количество входящих переменных до всего лишь одного фактора - ВВП, несмотря на обилие расчетов, обусловленное количеством провинций Китая.

Сценарный расчет прогнозов долгосрочного электропотребления КНР

С использованием разработанного автором комплекса моделей был произведен сценарный расчет прогнозов долгосрочного потребления электроэнергии в Китае. Сценарий 1 соответствует плановым показателям, отраженным в 5-летних государственных планах, публикуемых официальным информационным агентством правительства КНР [15]. Сценарий 2 (3) отличается отклонениями входящих переменных относительно сценария 1 в лучшую (худшую) сторону.

Таблица 1.

Прогнозы электропотребления КНР для различных моделей и сценариев развития экономики с использованием изолированного и комплексного

варианта расчета, 100 ГВч.

Модель Сценарий Вариант расчета8 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Фактические данные 34541,4 37028,4 41879,1

Модель электроемкости экономики Сценарий 1 Изолированный 33747,4 36774,6 39611,1 42094,5 44398,9 46544,7

Комплексный 36449,9 40228,8 44661,7 49107,3 53355,6 57914,3

Сценарий 2 Изолированный 33982,7 36766,2 39445,2 41913,8 44309,8 45991,0

Комплексный 36606,6 40523,8 45097,9 49729,9 54283,5 59293,3

8 Комплексный вариант расчета: модели рассчитываются одновременно, при этом часть экзогенных переменных становится моделируемой. Изолированный вариант предполагает независимый расчет каждой модели.

Сценарий 3 Изолированный 33501,1 36756,4 40882,3 43494,0 45823,1 47823,8

Комплексный 36294,6 39860,5 44135,8 48492,2 52547,8 56821,7

Модель электропотребления секторов экономики Сценарий 1 Изолированный 36786,3 40006,5 45100,0 49451,0 53305,7 57375,5

Комплексный 36449,9 40228,8 44661,7 49107,3 53355,6 57914,3

Сценарий 2 Изолированный 36870,4 40201,7 45391,9 49982,2 54094,2 58555,3

Комплексный 36606,6 40523,8 45097,9 49729,9 54283,5 59293,3

Сценарий 3 Изолированный 36698,6 39888,7 44854,2 49061,0 52655,1 56221,0

Комплексный 36294,6 39860,5 44135,8 48492,2 52547,8 56821,7

Модель регионального электропотребления Сценарий 1 Изолированный 37083,0 40535,4 46553,0 50381,8 54402,5 58569,4

Комплексный 36217,9 40876,4 45823,0 51009,8 56472,4 62131,5

Сценарий 2 Изолированный 37083,0 40535,4 46553,0 50711,6 55142,8 59803,9

Комплексный 36444,2 41179,1 46159,7 51705,3 57646,0 63902,9

Сценарий 3 Изолированный 37083,0 40535,4 46553,0 50052,1 53668,9 57356,6

Комплексный 36032,9 40408,5 45207,3 49773,9 54463,2 59199,2

Заключение

Описанный модельный комплекс позволяет получать долгосрочные прогнозы прогнозирования потребления электроэнергии Китая. В сочетании со сценарным подходом данный модельный комплекс представляет собой эффективный инструментарий, способный повысить качество прогнозов и принимаемых на уровне государственной политики решений.

Комплекс моделей и его программная реализация были использованы при создании подсистемы моделирования и прогнозирования развития электроэнергетики в Институте исследования экономики при Г осударственной электроэнергетической корпорации Китая, где автор проводил обучение специалистов института программному комплексу в сентябре 2008 года.

Предложенный комплекс моделей и программные разработки на основе аналитического комплекса «Прогноз-5» являются, по-видимому, универсальным инструментом для прогнозирования долгосрочного потребления электроэнергии и могут быть применены для других экономик мира.

Список литературы

1. Анисимов А.Н. Эконометрический анализ развития КНР / АН СССР. - М.: Наука, 1991. - 104 с.

2. Белобров В., Калибердин А., Тепленичев А., Эдельман В. Прогнозирование

нагрузок в электрических сетях: анализ отечественного опыта //

Энергорынок. - 2007. - № 5 (42).

3. Веселов Ф.В., Волкова Е.А., Макарова А.С., Терентьев Ю.Г. Среднесрочное прогнозирование развития электроэнергетики в рыночных условиях // В сборнике: «Пятые Мелентьевские теоретические чтения». -Москва, 2004.

4. Институт энергетических исследований РАН - Результаты исследований. http://www.esco-ecosys.ru/2005 10/art67.pdf (дата обращения: 30.08.2011)

5. Куленов Н.С. Электрификация жилищ (методы и модели прогнозирования).

- Алма-Ата: Наука, 1984.

6. Малахов В.А. Подходы к прогнозированию спроса на электроэнергию в России // Проблемы прогнозирования. - 2009. - № 2.

7. Методология разработки перспектив развития электроэнергетики http://www.eriras.ru/institute-publications/13/19

(дата обращения: 31.08.2011).

8. Методы и модели прогнозных взаимосвязей энергетики и экономики / Ю.Д. Кононов, Е.В. Гальперова, Д.Ю. Кононов и др. - Новосибирск: Наука, 2009.

- 178 с.

9. Современные проблемы электрификации быта / Отв. ред. Ю.М. Коган. - М.: Наука, 1987.

10. Свидетельство Российского агентства по патентам и товарным знакам № 2005610980 от 22.04.2005 об официальной регистрации программы для ЭВМ «Аналитический комплекс “Прогноз-5” (АК “Прогноз-5”)».

11. Bo Q. Lin. Electricity Demand in the People’s Republic of China: Investment Requirment and Environmental Impact. - ERD Working Paper No. 3. - 2003.

12. Christian von Hirschhausen, Michael Andres. Long-Term Electricity Demand in China - From Quantitative to Qualitative Growth? 2000. Energy Policy, №28, pp. 231-241.

13. Northern York Region Electricity Supply Study Submission to the Ontario Energy Board. - Exhibit B: Load Forecast & CDM Options Northern York Region. - Canada. - 2005.

14. http://www.stats.gov.cn/english/statisticaldata/index.htm

15. http://www.xinhuanet.com/