CC BY
42
СТРАТЕГИЯ ПОВЕДЕНИЯ ГЕНЕРИРУЮЩЕЙ КОМПАНИИ НА ОПТОВОМ РЫНКЕ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ
УДК 658
Анна Алексеевна Микешина
Аспирантка кафедры «Прикладная математика» МЭСИ Тел.: 8-926-270-57-52 E-mail: [email protected]
Статья посвящена постановке задачи по разработке стратегии поведения продавца (генератора) электроэнергии на оптовом рынке. Она включает в себя статистическую и фундаментальную модели прогнозирования цен, оптимальное управление генерирующим
оборудованием, а так же прогнозирование поведения конкурентов.
Ключевые слова: рынок на сутки вперед, прогнозирование цен, включенное генерирующее оборудование, функция благосостояния.
Anna Mikeshina
The post-graduate student of chair «Applied mathematics» MESI Tel.: [email protected], E-mail: 8-926-270-57-52
STRATEGY OF BEHAVIOUR OF GENERATING COMPANY IN THE WHOLESALE MARKET OF THE ELECTRIC POWER
Article is devoted problem statement on working out of strategy of behaviour of the seller (generator) of the electric power in the wholesale market. It includes statistical and fundamental models of forecasting of the prices, optimum control of the generating equipment, and as forecasting of behaviour of competitors.
Keywords: the market for days forward, forecasting of the prices, the generating equipment in gear, well-being function.
1. Введение
Оптовый рынок электрической энергии и мощности (ОРЭМ) - рынок особых товаров (электрической энергии и мощности) в рамках Единой энергетической системы России с участием крупных производителей и покупателей, а также иных лиц, получивших статус субъекта оптового рынка.
Электроэнергия как товар обладает специфическими особенностями, которые значительно отличают организацию ОРЭМ от других рынков:
1. совпадение по времени производства и потребления электроэнергии, равенство объемов генерации и потребления в каждый момент времени;
2. невозможность сделать запасы продукта;
3. невозможность заранее зафиксировать объемы генерации и потребления;
4. невозможность определить, кто произвёл электроэнергию, использованную определенным потребителем.
На других рынках кратковременный дисбаланс между производством и потреблением не приводит к потере устойчивости рынка, ОРЭМ же может нормально функционировать только при условии, что в каждый момент времени обеспечивается баланс производства и потребления.
2. Новая модель ОРЭМ, принцип действия рынка на сутки вперед
1 сентября 2006 года постановлением Правительства введена в действие новая модель ОРЭМ. Она предполагает существования трёх секторов торговли электроэнергией:
1) Долгосрочные двусторонние договора;
2) Рынок на сутки вперёд (РСВ);
3) Балансирующий рынок (БР).
На рынке долгосрочных двусторонних договоров торговля осуществляется по регулируемым договорам и свободным двусторонним договорам. Объемы электроэнергии, не покрытые данным сегментом рынка, продаются на рынке «на сутки вперед» (РСВ). Основой РСВ является проводимый ОАО «Администратор торговой системы» конкурентный отбор ценовых заявок поставщиков и покупателей за сутки до реальной поставки электроэнергии с определением цен и объемов поставки на каждый час суток. При возникновении отклонений от запланированных на сутки вперед объемов поставки, участники покупают или продают их на балансирующем рынке.
Предполагается, что с 1 января 2011г. электрическая энергия в полном объеме будет поставляться по свободным (нерегулируемым) ценам, поэтому прогнозирование этих цен является актуальной задачей. Ошибки в прогнозах могут обернутся для генераторов недополучением прибыли при торговле на рынке, а так же неэффективным использованием ресурсов. Соответственно решение задачи создания системы портфельного менеджмента для участника ОРЭМ (в нашем случае генератора, поставщика электроэнергии) разбивается на несколько подзадач:
1. Прогнозирование цен на ОРЭМ (реализация фундаментальной и статистической модели);
2. Выбор параметров включенного генерирующего оборудования, планирование оптимальной загрузки мощностей;
3. Разработка стратегии игры на ОРЭМ.
На РСВ торговля электроэнергией происходит по цене, устанавливающейся под влиянием спроса и предложения. Равновесная цена электрической энергии определяется на основании ценовых заявок поставщиков и ценовых заявок покупателей электрической энергии соответствующей ценовой зоны с учётом необходимости обеспечения перетоков электрической энергии. Проведение конкурентного отбора заявок и определение планового производства и потребления электроэнергии участниками рынка включает три основных этапа. На первом этапе «Администратор торговой системы» получает от «Системного оператора» актуализированную расчётную модель энергосистемы, включающую в себя схему, выбранный состав работающего оборудования, ограничения и другие параметры. На втором этапе поставщики подают ценовые заявки для каждого часа операционных суток, в которых указана цена, по которой он может продавать объём электроэнергии не выше указанного для каждой группы точек поставки постав-
№6, 2010
190
щика. Покупатели также для каждого часа операционных суток подают заявки, отражающие их готовность купить в группе точек поставки электроэнергию по цене и в объеме, не выше указанных в заявке. «Администратор торговой системы» на основании данных, полученных от «Системного оператора», и заявок участников рынка определяет для каждой ценовой зоны почасовые равновесные цены и объемы выработанной и потреблённой электроэнергии, формируя торговый график. При проведении конкурентного отбора «Администратор торговой системы» включает в торговый график объёмы электроэнергии поставщиков, на которые в заявках указана наиболее низкая цена, и объёмы электроэнергии покупателей, на которые указана наиболее высокая цена. Равновесную цену определяет максимальное ценовое предложение электростанции, заявленные объемы электроэнергии которой ещё востребованы рынком.
Таким образом, для системного оператора формирование равновесной цены и объема можно выразить графически (Рис.1.).
Заявки от генераторов выстраиваются по возрастанию цены, от покупателей по убыванию, соответственно решение задачи двустороннего аукциона - это точка пересечение «лесенок» спроса и предложения. Цена с* - равновесная. Все участники двустороннего аукциона рассчитываются за проданные/купленные объемы по цене с*.
У любого поставщика с ценой в заявке, меньшей с*, и у любого покупателя с ценой в заявке, большей с*, все заявленные ими объемы принимаются, в остальных случаях заявки считаются не принятыми.
3. Постановка задачи
Для начала разберемся с первой частью поставленной задачи - Прогнозирование цен на ОРЭМ (реализация фундаментальной и статистической модели).
Прогнозирование цен на оптовом рынке электроэнергии (речь идет о рынке на сутки вперед - РСВ), в отличие от рынка ценных бумаг, невозможно производить исключительно методами стохастической финансовой математики, здесь необходимо решение задачи оптимизации, учитывающей сетевые ограничения в системе.
Что касается статистической модели - это ARMA-, ARIMA-модели с дополнительной надстройкой по анализу
V объем
Рис. 1. Формирование равновесной цены и объема
специфических факторов-триггеров, которые, в свою очередь, выявляются и оцениваются методами статистического анализа.
Более сложной является построение фундаментальной модели, в которой необходимо воспроизвести торги на PCB, проводимы коммерческим оператором. Модель предполагает моделирование рынка по принципу зонального ценообразования с ограничением на перетоки между зонами. Отличие состоит лишь в том, что не все параметры модели, известные системному оператору, находятся в открытом доступе для генератора, соответственно информация о генерации и ценах определяется на основании исторических данных.
Основные особенности математической модели PCB:
1. Участники в общем аукционе конкурируют за полный объем выработки поставщиков/потребления потребителей на основе поданных ценовых заявок.
2. Ценообразование: маржинальное узловое с учетом потерь и системных ограничений.
3. Расчет аукциона производится в один шаг с достижением максимума целевой функции благосостояния рынка.
Соответственно функция благосостояния выглядит следующим образом:
У cV - У cV =
Lu j J Lu 1 1
jenoKyn ¡еПрод
I (■
jenoKyn
К
c. - c
j
%
кой сложной модели мы бы не наблюдали, а просто решили бы задачу равенства спроса и предложения).
В основе аукциона лежит модель с неким множеством узлов N и соединяющих их ветвей А, с каждым узломф связаны множества Оф и С(ф)-продавцов и покупателей [3].
Тогда общий вид задачи:
1) тахЬсЛ-^Р}
Р. ^ Р+
(с - с.
¡еПрод
При этом, в задаче существует достаточно много ограничений: прежде всего это ограничения на перетоки между узлами (этим и объясняется то, что для каждого узла формируется своя цена, ведь не будь ограничений, ника-
2) P-^I
(i, j )es
3) I Pj + I Pg - I Pc = 0
i geG(j) ceC(i)
1) Собственно задача, где с-индекс цен и объемов покупателей, а g - продавцов.
2) Ограничения на перетоки.
3) Балансовые ограничения в узлах.
Задача, которую мы рассматриваем, должна решаться с точки зрения генератора, т.е. нам достоверно известны параметры лишь одного участника рынка (наши), а остальные мы можем вычислять лишь фрагментарно, пользуясь открытой информацией. При этом для скрытых от нас данных необходимо использовать стохастический анализ, подставляя в модель усредненные переменные, соответственно точность прогноза будет несколько ниже, чем для системного оператора.
4. Заключение
Итого, разработав и автоматизировав и статистическую и фундаментальную модели, автор надеется значительно снизить вероятность «непо-падения» в торги на РСВ, а так же снизить материальные затраты генератора.
Литература
1. Стрелков С.В., Мастяева И.Н.
Экономика, Статистика и Информатика
№6, 2010
191
«Распределение рискового капитала на основе кооперативных игр». «Экономика и математические методы» т. 46, в.3, ЦЭМИ РАН, 2010г.
2. Зуев Г.М., Ефимова Д.М. «Элементы стратегического планирования инвестиционного оценивания». - М.: «Финансы и кредит», №2, 2008г.
3. Nagurney A. Network Economics:
A Variational Inequality Approach. Dordrecht, Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 1999.
References
1. Strelkov SV, Mastyaeva IN "Distribution of venture capital on the basis of cooperative games." "Economics and Mathematical Methods" v. 46, B.3, CEMI
RAS, 2010.
2. Zuev GM, Efimov DM "Elements of the strategic planning of investment evaluation. - M. : "Finance and credit», № 2, 2008.
3. Nagurney A. Network Economics: A Variational Inequality Approach. Dordrecht, Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 1999.
№6, 2010
