автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Методика прогнозирования помесячного расхода электрической энергии потребителей региона для мониторинга и принятия стратегических решений по электропотреблению



На правах рукописи

ПАХОМОВ Андрей Викторович

МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОМЕСЯЧНОГО РАСХОДА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ РЕГИОНА ДЛЯ МОНИТОРИНГА И ПРИНЯТИЯ СТРАТЕГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПО ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЮ

Специальность 05.09.03 - «Электротехнические комплексы и системы»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

з о АПР

Москва-2009

003468337

Работа выполнена на кафедре «Электроснабжение промышленных предприятий» Московского энергетического института (Технического университета)

Научный руководитель - доктор технических наук,

профессор КУДРИН Борис Иванович

Официальные оппоненты - доктор технических наук,

ЛЯХОМСКИЙ Александр Валентинович

кандидат технических наук, ОШУРКОВ Михаил Геннадьевич

Ведущая организация - ОАО «Тюменская энергосбытовая компания»

Защита состоится 22 мая 2009 г. в аудитории М-611 в 12 час. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.157.02 Московского энергетического института (технического университета) по адресу: 111250, Москва, Красноказарменная ул., 13.

Отзыв на автореферат (в двух экземплярах, заверенные печатью) просим направлять по адресу. 111250, Москва, Красноказарменная ул., 14, Ученый Совет МЭИ (ТУ).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МЭИ (ТУ).

Автореферат разослан 20 Д-И^-^О^Я 2009 г.

Ученый секретарь

Диссертационного совета Д 212.157.02 к.т.н., доцент / " Цырук С.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Переходный период в электроэнергетике, реструктуризация отрасли народного хозяйства положили начало формирования целевой модели рынка электрической энергии. Проблемы отрасли, такие как дефицит генерирующих мощностей, сетевые ограничения, ветхость оборудования, политизированность ценообразования заставили промышленные предприятия, организации и учреждения уделять большое внимание обеспечению электроэнергии для ведения основного вида деятельности. Ожидаемое на перспективу удвоение стоимости электрической энергии к 2011 году ставит перед потребителями вопросы, как обеспечивать свою потребность в энергоресурсах. Актуальность темы исследования определяется увеличивающимся значением электрической энергии в развитии отраслей экономики. Так в соответствии с генеральной схемой размещения объектов электроэнергетики до 2020 года электропотребление России в 2005 г. составляло 980 млрд. кВтч в 2010 и 2020 гг. составит соответственно 1197 млрд. кВтч и 1710 млрд. кВтч. При этом изменяется соотношение групп потребителей по величине расхода электрической энергия. Тогда для каждого предприятия актуально определить, сколько электрической энергии ему нужно заказать, учитывая вид его деятельности. Такой прогноз необходимо делать на сутки, месяц, год.

Экономическое развитие и многообразие отраслей хозяйственной деятельности в крупных городах России определяют величину и динамику их электропотребления. Для принятия стратегических решений по развитию инфраструктуры, обеспечивающей надежное и экономичное энергоснабжение предприятий, учреждений и организаций необходимо планировать и изучать распределение ресурса - электроэнергии между характерными группами потребителей. Дефицит электроэнергии в ряде регионов России и, как следствие, ввод ограничений потребителей ставят вопросы за счет каких предприятий и организаций, происходит рост электропотребления, усиливается неравномерность графика нагрузки.

Построение рыночных отношений по принципу выделения нескольких секторов оборота электрической энергии как товара, предопределило первостепенную важность планирования электропотребления для потребителей электрической энергии. Необходимость планирования энергосбытовой деятельности производителей, энергосбытовых организаций и планирование потребления потребителями, как в отдельности, так и в совокупности выходит на первый план при закупках электрической энергии.

Энергоемкость производимой продукции на предприятиях различных отраслей экономики в 2 и более раза превышает аналогичные показатели в развитых странах. Оценка внедряемых программ энергосбережения на предприятиях, организациях, учреждениях требует знания структуры электропотребления по различным направлениям экономической деятельности. Выполнение программ энергосбережения невозможно без понимания субъектного состава потребителей.

Поэтому актуально прогнозирование помесячного расхода электрической энергии групп потребителей региона, опирающееся как на существующие методики прогнозирования (анализ временных рядов, составление регрессионных моделей и др.), так и на новые ценологические представления самоорганизации, что позволит верифицировать результаты прогноза электропотребления региона в целом и дать оценку изменению расхода электроэнергии каждой группы. При этом важно учитывать внутренние и внешние факторы, влияющие на динамику электропотребления. Результаты прогноза дадут возможность принимать научно - обоснованные решения по вопросам электропотребления.

Цель работы.

Разработка методики прогнозирования помесячного расхода электрической энергии сообщества групп потребителей региона для мониторинга баланса электропотребления, оценки результатов энергосбережения и принятия стратегических решений.

В соответствии с поставленной целью решены следующие задачи:

1. Сформирована статистическая выборка потребителей электрической энергии региона, включающая всех потребителей - юридических лиц Москвы.

2. Выполнена классификация потребителей электрической энергии путем выделения групп потребителей по видам их деятельности.

3. Адаптирован математический аппарат вероятностных представлений для анализа непостоянных массивов исследуемых данных.

4. Выполнена проверка статистических моделей, использующих структуру потребителей электрической энергии региона по их групповой принадлежности и величине расхода электрической энергии.

5. Выявлены устойчивые статистические и ценологические зависимости изменения величины расхода электрической энергии группами потребителей.

6. Сформирован алгоритм прогнозирования помесячного расхода электрической энергии различными группами потребителей региона на год вперед по месяцам.

7. Выполнен анализ взаимозависимости электропотребления каждой из исследуемых групп для выдачи рекомендаций потребителю и исполнительной власти.

Методы исследования.

При выполнении работы применялись методы теории вероятностей и математической статистики, ценологическая теория. Моделируя структуру потребителей по выбранному признаку (величине потребляемой электрической энергии), выявлялись математические зависимости и на их основе определялись ключевые параметры. Теоретические исследования сопровождались разработкой различных математических моделей, реализованных в виде программных средств.

Выводы и предложения основываются на анализе статистических данных о помесячных расходах электрической энергии различными потребителями города Москва за период с января 2004 г. по август 2006 г.

Научная новизна работы:

1. Для целей мониторинга и энергосбережения впервые формализовано выделение объемов помесячного электропотребления потребителей мегаполиса (свыше 70 тыс. потребителей).

2. Доказано, что ранговые распределения групп потребителей региона по величине расхода электроэнергии принадлежат к классу устойчивых негауссовых безгранично делимых распределений.

3. Показано, что устойчивость рангового распределения моделируется гиперболическим Я-распределением, задаваемым характеристическим показателем.

4. Установлено свойство самоорганизации элементов сообщества групп потребителей, выражающееся в сезонном изменении значения характеристического показателя.

5. Разработана методика расчета расхода электроэнергии сообщества групп потребителей региона по месяцам на год вперед на основании выявленных устойчивых статистических и ценологических зависимостей изменения величины расхода электрической энергии групп потребителей.

Практическая ценность работы заключается в разработке методики по классификации групп, в создании алгоритма выполнения расчета прогноза расхода электроэнергии совокупностью групп потребителей региона по месяцам на год вперед для мониторинга баланса электропотребления, оценки результатов энергосбережения и принятия стратегических решений. Алгоритм расчета описан языком программирования и создан программный продукт. Осуществлена замена прогноза расхода электроэнергии группами потребителей на основании имеющегося статистического временного ряда и экспертных оценок на научно-обоснованную методику выполнения прогноза с учетом свойств самоорганизации потребителей при распределении ресурса - электроэнергии.

Реализация полученных результатов.

Методика прогнозирования помесячного расхода электрической энергии групп потребителей региона используется в ОАО «Нижегородская сбытовая компания» при мониторинге баланса электропотребления и принятии стратегических решений; в работе первого этапа разработки среднесрочного долгосрочного прогноза электропотребления на 2020,2030,2050 года для ценологической оптимизации структуры генерирующих мощностей и электрических сетей по России и в региональном разрезе.

Апробация работы.

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались и получили положительную оценку на конференциях: Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием, посвященная 100-летию со дня рождения проф. A.A. Федорова (Москва, МЭИ, 2007 г.); XII конференция по философии техники и технетике (Москва, МЭИ, ноябрь 2007 г.); XIV международная научно-практическая конференция-семинар «Электрохозяйство потребителей в новых условиях функционирования энергетики», сек-

ция электроэнергетика (Москва, МЭИ, ноябрь 2008 г.). Результаты, полученные в работе, докладывались на кафедре ЭПП МЭИ (ТУ) в 2007,2008 гг.

Публикации. Из 9 публикаций основные результаты диссертационной работы опубликованы в 7 печатных работах, две из которых в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа изложена на 123 страницах машинописного текста с 12 таблицами и 27 иллюстрациями. Список использованной литературы включает 122 наименования работ отечественных и зарубежных авторов. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и 7 приложений. Приложения представлены на 61 странице.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность проблем прогнозирования расхода электроэнергии потребителей и анализа структуры электропотребления по характерным группам потребителей региона для мониторинга баланса электропотребления, оценки результатов энергосбережения и принятия стратегических решений, формулируются цели и задачи исследования.

В первой главе рассматриваются основные тенденции изменения электропотребления по отраслям экономики в России и мире. Рассмотрена региональная структура электропотребления на примере города Москва. Выделена проблематика классификации потребителей по характерным группам и текущее состояние изучения динамики расхода электроэнергии по отдельным группам потребителей регионов. Показана различная динамика расхода электроэнергии отдельных групп потребителей, как рост, так и снижение их электропотребления, на фоне общего прироста расхода электроэнергии региона.

Обосновано, что детализация и классификация потребителей (промышленных предприятий, организаций и учреждений) позволяют выявить существенные изменения баланса расхода электрической энергии различными подотраслями народного хозяйства, изучение которых позволит верифицировать результаты прогнозирования расхода электроэнергии потребителями региона. Знание закономерностей структуры электропотребления региона позволит эффективно проводить мониторинг баланса электропотребления, оценку результатов энергосбережения и принимать стратегические решения.

Вторая глава посвящена анализу и выбору математического аппарата для моделирования динамики расхода электроэнергии потребителями региона и ее ранговой структуры по величине электропотребления.

Исходная статистика работы представляет собой временной ряд из тридцати двух помесячных значений расходов электрической энергии около 70000 потребителей региона. Ввиду нового подхода в выполняемой работе к изучению около 70000 потребителей региона на начальном этапе исследования следует применить классические методы статистического анализа. На основании сделанного предположения о существовании конечного математического ожида-

ния выполнена проверка гипотезы о распределении вероятностей непрерывной случайной величины (величины расхода электроэнергии), описываемого нормальным распределением.

Основным инструментом анализа и прогнозирования электропотребления выступает математическое моделирование. В работе рассмотрены наиболее часто используемые методы при прогнозировании объемов потребления электрической энергии: корреляционно-регрессионный анализ и анализ временных рядов.

Первоначальным этапом в определении функциональной зависимости изменения расхода электроэнергии для каждой из выделенных групп потребителей, учитывая выраженную сезонность данных об электропотреблении, является проведение расчета среднего индекса сезонности методом центрированной скользящей средней:

-'-----цч

" 2' + + + 1У,>~>+ + Щ'-<+ + + + + + + 2 ' где Щ - расход электроэнергии ¡-группой за .¡-ый период; - индекс сезонности ¡-группы за §-ый период (£ - соответствующий календарный месяц §=1..12); п - число календарных месяцев в исследуемом периоде.

Путем исключения из статистических данных расхода электроэнергии каждой из выделенных групп индексов сезонности

• К

(2)

<5

проводится изучение основной тенденции. Далее с помощью метода характеристик прироста для каждой из групп потребителей подбираются кривые роста.

Потребители электрической энергии г. Москва находятся в единых территориально-административных границах, под влиянием социальной и экономической сфер города. Предприятия, учреждения, организации, представленные значениями расходов электрической энергии в исходной выборке, осуществляют различные виды деятельности: промышленное производство; сфера услуг; здравоохранение; образование; жилищно-коммунальное обслуживание и т.д. Исследовав распределение величины расхода электроэнергии региона между группами потребителей, образованными путем классификации потребителей по признаку осуществления одинаковых видов деятельности, и выявив существующие закономерности, выполняется прогноз электропотребления на среднесрочную перспективу.

Для изучения структуры электропотребления региона рассмотрены этапы ценологического рангового Я - анализа. Выполнено моделирование рангового распределения потребителей электроэнергии, групп потребителей по величине расхода электроэнергии гиперболическим ранговым Я-распределением. Гиперболическое ранговое Я-распределение по параметру, где в порядке убывания параметра располагают элементы-особи в обычно применяемой записи:

Процедура прогнозирования на основании ценологического моделирования ряда значений электропотребления заключается в исследовании динамики 1-го рода показателей и ^ или 2-го рода - структурно-топологической динамики, т.е. описание моделями динамики электропотребления выделенных групп потребителей с учетом их взаимного влияния.

Исследование зависимостей !¥]-/($ и -/0) (динамики 1-го рода) формализуется поверхностью, описываемой формулой:

= (4)

где г - временной ряд. Ценолишческий метод прогнозирования на основании изучения динамики 1-го рода заключается в прогнозировании площади под ранговым Я-распределением, скорректированной во времени конфигурации поверхности.

Для более точного прогнозирования и верификации прогноза по потребителям необходимо использовать структурно-топологическую динамику - динамику второго рода, заключающуюся в отказе от рангового анализа и рассмотрении точек рангового распределения в функции времени как случайных процессов. Высокий коэффициент к'онкордации (согласованности) позволяет синтезировать структурно-топологическую динамику ранговой поверхности:

- ДО;

^ = /(0; (5)

{я, = ДО-

где - значения точек на ранговой поверхности.

Третья глава посвящена обработке собранного статистического материала, формированию прогнозных моделей и моделированию ранговых распределений потребителей электроэнергии и их групп. Выполнена классификация около 70000 потребителей региона по характерным группам. Осуществлено моделирование рангового распределения потребителей электроэнергии и выявлено наличие устойчивых закономерностей. Выявленным закономерностям дана оценка, используя ценологическую теорию.

Анализ данных помесячных расходов электроэнергии потребителями города Москва выявил несоответствие их нормальному закону распределения. У выборки значений отсутствует конечное математическое ожидание и дисперсия.

При исследовании распределения помесячных расходов электрической энергии между потребителями, произвели ранжирование всех элементов (потребителей) по величине расхода каждым потребителем электрической энергии за календарный месяц. График рангового распределения по параметру потребителей электрической энергии за январь 2004 года изображен на рис. 1. Количество элементов выборки изменяется в течение исследуемого периода (±3%) по

причине постоянных процессов создания, ликвидации, объединения юридических лиц города Москва. Потребители, изменяющие общее количество элементов выборки, относятся к потребителям с малым расходом электроэнергии. При ранговом анализе они объединены в виртуальную касту элементов образующих распределение. Виртуальная каста элементов рангового распределения не оказывает влияния на его форму, а значит и на математическую модель, описывающую распределение. Математическое описание рангового распределения величины месячного расхода электроэнергии потребителей имеет вид математической модели гиперболического рангового Я-распределения по параметру (3).

56

50

1

I 40

|

I 29

£

$

| 19

О 10000 20000 30000 40000 60000 60000 70000 аоооо

Величине р*»г*

Рис. 1. График рангового распределения величины месячного расхода электрической энергии

потребителей за январь 2004 г.

Множество потребителей выборки (~70000) делает практически невозможным прогноз изменения электропотребления всего сообщества на основе изучения динамики электропотребления каждого члена выборки.

В работе выполнена классификация потребителей электроэнергии по признаку - виду хозяйственно-экономической деятельности. В результате классификации образовано первоначально 260 подгрупп, которые объединены в 32 группы, по которым в дальнейшем проводилось изучение динамики электропотребления за исследуемый период (табл. 1).

Таблица 1

Пример формирования группы абонентов при классификации

Номер группы Наименование группы (сфера деятельности) Наименование подгруппы

1 Организации автомобильной сферы автомобильные стоянки

гаражи

гаражные кооперативы

гск

автомойки

парковки

автосервисы

шиномонтажные сервисы

автомастерские

автозаправочные станции (АЗС)

»■ " ; ! ■ ... . - ^

• « • • $ ¡Г.-,::

Сформированная классификация юридических лиц города Москва носит субъективный и конвенциальный характер. Разнообразие видов экономической, производственной сфер деятельности такого мегаполиса как Москва предлагает безграничное число вариаций классификации потребителей электрической энергии, и каждый вид классификации зависит лишь от цели и лица ее производящего.

В итоге в границах единого социально-экономического пространства Москвы произведено выделение групп потребителей по признакам, характеризующим режим и динамику их электропотребления. Такое видение необходимо для организации мониторинга, который начинается в соответствии с планом энергетического развития г. Москва и осуществлении прогноза.

Ценологическая оценка изменения ранговой структуры, сформированной

:та II1ГI. Т * ГТЛ\ТТ IТ а Л 114 ГТГ* ГГТ/ГЛ<1ГЛ ГГ*Ч.-Т*Г»Г"1ТТ ПТПОГЛ Притри ГГтВЛТТТТТТЯ ПХ.ТППГГ-

...... . ¡--*------ " 1 ~ •---- *---• - " -------«««»^^^.^«.«.мт---- ---------------*

нить прогноз расхода электрической энергии исследуемой выборки потребителей.

Проранжировав группы потребителей по параметру (величина месячного расхода электрической энергии каждой из выделенных при классификации групп) построили кривую, описывающую ранговое распределение данных групп (рис. 2).

<-

1в

1 2 а 4 ■ • т * | к и и и II и 1т ни я 91 и и и и х р а я м м а

Ранг группы

Рис. 2. График рангового распределения групп потребителей в январе 2004 года

Функции, математически описывающие ранговые распределения величины месячного расхода электроэнергии потребителей, представляют собой математические модели гиперболического рангового Я-распределения по параметру, которые представлены в табл. 2 (в млн. кВтч).

Таблица 2

Математические функции, описывающие гиперболические ранговые Я-распределения (по

каждому анализируемому периоду в млн. кВтч)

Месяц 2004 год 2005 год 2006 год

1 2 3 4

январь V/ = 338г"-'" XV = 321Г'"''54 \У = 341г-"'™

февраль XV = 334г"и'"|< XV = 331г'°'765 Ш = 342г-"-'м

март \¥ = 357г"и'ж и^ЗбЗг-"''8"

апрель \У = 307г-"'"' XV = 301^'"

май = 299г"и'ш w = гэгг4"81 W = 297г~"'""

и

Продолжение табл. 2

1 2 3 4

июнь V/ = 297г"'ш W = ЗООг4*'*10 XV = ЗОЗг'11'51"

июль = 313г"щш = ЗИг"-"-"

август < и N1 -№ = 327г'ида1 = 320г41''"'

сентябрь = згог41'"3 = 323Таь"

октябрь = 3371^ V/ = 335,-0''»8

ноябрь АУ = 347г*°''й2 \У = 354г'"''">

декабрь = ЗбОг"''84 W = 371ги'"8

Гиперболическое ранговое Я-распределение по параметру групп потребителей электрической энергии г. Москва, описываемое формулой (5), характеризуется двумя характеристическими показателями и /?. Графики изменения Ж/ и представлены на рис.3, 4.

Рис. 3. График изменения характеристического показателя IV/ на протяжении периода январь 2004 - август 2006 гг.

Рис. 4. График изменения характеристического показателя /? на протяжении периода январь 2004 - август 2006 гг.

Динамика изменения показателя Ж/ ?а отчетный период отражает наличие циклов. Цикличность изменения величины расхода электроэнергии группой потребителей с первым рангом (Крупные промышленные предприятия) объясняется зависимостью энергоемкости производственного процесса от сезонных колебаний. Помимо цикличности наблюдается наличие функциональной зависи-

мости, отображающей постепенный рост величины расхода электроэнергии группой потребителей с первым рангом за рассматриваемый период.

Динамика изменения показателя ¡1 за рассматриваемый период также характеризуется наличием сезонных колебаний. Перераспределение рангов между группами потребителей в разные времена года приводит к изменению формы кривой гиперболического рангового распределения и, как следствие, к изменению показателя /?. В целом диапазон изменения показателя р составляет 15,43 % (0,741-0,855). Исследование сезонных колебаний значений рангового показателя рангового распределения показало, что наибольшее влияние на сезонные изменения оказывают погодные условия (летом ранговый показатель выше, чем зимой) и временные сезонные ограничения. Летом значение р находится в диапазоне 0,81-0,855, а зимой 0,74-0,79. Значения показателя Р за аналогичные месяца изменяются в пределах 1-1,5 %, что позволяет сделать вывод об устойчивости структуры ценоза, состоящего из групп потребителей электроэнергии региона. Помимо цикличности выявлено наличие функциональной зависимости, отображающей изменение величины показателя Р за рассматриваемый период (январь 2004 - август 2006 гг.). При определении выраженной тенденции изменения показателя /? делается вывод о переходе к новым устойчивым соотношениям крупное-среднее-мелкое групп потребителей по величине расхода электрической энергии.

В четвертой главе на основе выполненного анализа, моделирования статистических данных и выявленных ценологических закономерностей разработана методика прогнозирования помесячного расхода электроэнергии групп потребителей региона.

Для выбора функциональной зависимости, описывающей изменение во времени расхода электроэнергии каждой из групп потребителс-я, построены графические изображения динамики электропотребления групп (рис. 5, 6, 7).

////////////////////////////////

~1.0рг*>«М1«а1 »адммабжмя

г-} Ор<м««ци» <м

—3 >ц><«»м|мя0*ум«см*««бр*м*ам>я

Рис. 6. Графики ежемесячного изменения расхода электроэнергии каждой из групп потребителей с потреблением от 13 до 70 млн.кВт-ч (2004-2006 гг.)

////////////////////////////////

Рис. 7. Графики ежемесячного изменения расхода электроэнергии каждой из групп потребителей с потреблением менее 13 млн.кВт-ч (2004-2006 гг.)

Анализ графиков ежемесячного изменения расхода электроэнергии, показал, что в каждой группе наблюдается цикличность (сезонность) расхода электрической энергии в зависимости от календарного периода времени.

Пример прогнозных моделей, сформированных после анализа временных радов для каждой группы потребителей, представлены в табл. 3.

Таблица 3

Наименование группы Прогнозная модель (в млн. кВтч)

Крупные промышленные предприятия Ж= 0,151-/ +325,191-/да;

Организации железнодорожного транспорта, метрополитен ^=0,201-/ +197,307-/™

Организации сферы бытовых услуг (коммунальные службы) № = 0,137-/ + 182,239-/™

Организации торговли ^ = 0,888-/+ 178,373-/,™

Юридические организации № = 0,001 -/ + 0,464-/м

Предприятия агропромышленного комплекса № = -0,0001-/ + 0,060-/»,

Прогнозирование структуры помесячного распределения объема электроэнергии между группами потребителей заключается в определении соотношения крупное-среднее-мелкое групп потребителей по величине электропотребления. Прогноз структуры выполнили, используя динамику первого рода, определив форму гиперболического рангового Я-распределения на период прогноза. Динамика первого рода рангового распределения групп потребителей электроэнергии описывается формулой (4).

Для формирования закономерностей динамики первого рода W(r,t) был выполнен анализ зависимостей W¡ = /(f) и /? = f(t), который показал цикличность и наличие трендов в изменении расхода электроэнергии группой потребителей (Крупные промышленные предприятия), а также характеристического показателя структуры гиперболического рангового Я-распределения по параметру групп потребителей электрической энергии г. Москва (показатель р). Б табл. 3 представлена математическая модель изменения Wl=f(t), сформированная на основании анализа временного ряда.

Аналогично прогнозу помесячного расхода электроэнергии группами потребителей определили прогнозную модель р = f(t). Прогнозная модель показателя р = /(í)c учетом коэффициента сезонности описывается формулой Р = -0,001-f + 0,812 •/,(„ (6)

где t - период прогноза; l¡>(t) - индекс сезонности соответствующего периода.

Динамика изменения показателя /?, выраженная линейной моделью (6) характеризуется постоянным множителем перед переменной времени (периода) t. Данный множитель близок к нулевому значению, поэтому делается вывод об устойчивости структуры (крупное-среднее-мелкое) потребления электроэнергии группами потребителей, полученных в результате классификации.

Определив прогнозные модели показателей W¡ и Д сформировали окончательный вид (4) прогнозной функции гиперболического рангового Я-распределения по параметру (расход электроэнергии) групп потребителей электрической энергии г. Москва на 2007 год. Расход электроэнергии совокупностью групп потребителей рассчитывается путем интегрирования прогнозной функции гиперболического рангового Я-распределения за период времени (календарный месяц) по всем рангам.

_/70Л5И + 325Д91-/в,,, у ; J .№) i -0,01)11*0,812!,<„ ' \Ч

г-1 ' г- 1 '

где г - ранг соответствующей группы; п - количество групп.

Прогноз величины месячного потребления электрической энергии выборки в целом на основе динамики первого рода рангового Я-распределения является достаточно точным. Использование динамики первого рода рангового К-распределения при прогнозе расхода электрической энергии для конкретной группы потребителей возможно только в случае неизменное^ ранга данных групп и расположении эмпирических величин расход? Электроэнергии на аппроксимирующей кривой гиперболического p3Tñí ового Я-распределения. В действительности данное допущение дает значительную ошибку при прогнозе, так

I

как не учитывается межгрупповые соотношения в расходах электроэнергии в течение рассматриваемою периода и практического не совпадения аппроксимирующей и эмпирической кривой рангового распределения. Поэтому, для более точного прогнозирования отдельных групп потребителей г. Москва использовано совмещение методов математической статистики (анализ временных рядов) и метод ценологического анализа - структурно-топологическую динамику.

Динамика второго рода в нашем случае представляет собой динамику изменения объема потребления электроэнергии каждой группы. Прогнозирование на основе структурно-топологической динамики - это прогнозирование траектории объема электропотребления каждой группы потребителей (табл. 3) и верификация прогноза путем анализа соответствия прогнозных значений расхода электроэнергии форме гиперболического рангового //-распределения, полученной на основании динамики первого рода.

Графически динамика второго рода представлена в виде ранговой по верх-нос та (рис. 8} для выделенных 32 групп потребителей за период фактического электропотребления (январь 2004-август 2006 гг.) и периода прогноза (сентябрь 2006-декабрь 2007 гг.).

Рис. 8. Поверхность гиперболического рангового //-распределения

При помощи сформированных линей но-регрессионных моделей определены прогнозные величины помесячного расхода электроэнергии каждой группой, а значит и их ранги по величине электропотребления. Сумма прогнозных расходов электроэнергии равна прогнозной величине элеюропотребления всей выборки потребителей. Для установления адекватности произведенного прогноза расхода электрической энергии группами потребителей при помощи динамики первого рода выполнили аналогичные прогнозы на основе сформированных регрессионных моделей на 2006 г. с одной стороны как сумма прогнозных расходов электроэнергии каждой группой потребителей, с другой - на ос-

нове единой прогнозной модели для всех потребителей, относящихся к различным группам. Результаты прогноза расхода электроэнергии представлены в табл. 4.

Таблица 4

Показатели точности выполнения прогноза_

Год Месяц Фактический расход э/э, млн. кВтч Прогнозные величины расхода электроэнергии потребителями выборки, млн. кВтч

Динамика первого рода Отклонение лро-гаоэаст факта, % модели временного ряда

Сумма прогнозов величины расхода каждой группы Отклонение прогноза от факта, % Прогноз суммарной величины расхода всех групп Отклонение прожоза от факта, %

1 2 3 4 5=(4-ЗКЗ б 7=<6-ДО 8 9»(8-3)/3

2006 январь 2 117,44 2 057,40 -2,84% 2068,84 -2,30% 2 043,82 -3,48%

февраль 2 072,53 2045,93 -ив*/. 2060,03 -0,60% 2 034,87 -1,82%

март 2 088,29 2101,19 0,62% 2118,41 1,44% 2 091,50 0,15%

апрель 1 845,94 1 902,94 3,09% 1 927,26 4,41% 1 898,72 2,86%

май 1 716,62 1 732,13 0,90% 1 770,40 3,13% 1 739,81 1,35%

июнь 1 682,48 1 690,55 0,48% 1 734,77 3,11% 1 704,43 ио%

июль 1 680,33 1684,69 0,26% 1733.18 3,15% 1 701.82 1,28%

август 1 708,39 1 727,26 1,10% 1 774,59 337% 1 742,88 2,02%

Среднее 1,17% 2,45% «8%

Сравнение точности прогнозирования расхода электрической энергии потребителями региона разными методами, представленное в табл. 4 позволило сделать вывод, о том, что, основываясь на принципах существования самоорганизации потребителей электрической энергии в процессе распределения ресурса (электроэнергии) для ведения хозяйственно-экономического вида деятельности можно наиболее точно определить динамику распределения данного ресурса между группами и выполнить прогноз расхода электроэнергии совокупностью потребителей региона.

При анализе структурно-топологической динамики выявили, что на протяжении трех лет значительный рост электропотребления наблюдается у группы потребителей - организации торговли. Основной причиной устойчивого увеличения электропотребления указанных групп является рост в экономике города за исследуемый период, на который наиболее динамично реагируют организации сферы торговли. У большинства выделенных в результате классификации, групп потребителей наблюдается устойчивый рост электропотребления за исследуемый период в диапазоне 5-10% вслед за развитием экономики города. Снижение или относительная устойчивость величины расхода электроэнергии отдельных групп связана с применением энергосберегающих программ, изменением технологий или оборудования для ведения основного вида деятельности. Например, группа потребителей - организации водоснабжения сократила расход электроэнергии в течение исследуемого периода за счет организации систем учета воды у конечного потребителя, экономии воды потребителями и замены оборудования станций перекачки воды на установки с меньшим расходом электроэнергии.

Анализ структурно-топологической динамики групп потребителей показывает наличие межгрупповых изменений рангов при сохранении устойчивости гиперболического рангового //-распределения. Таким образом, выявлено свойство самоорганизации групп потребителей мегаполиса при распределении ограниченного ресурса - электрической энергии.

В результате проведенной работы сформирована методика прогнозирования расхода электрической энергии групп потребителей региона по месяцам на год вперед, которая состоит из следующих этапов:

1. Сбор статистической информации о расходах электрической энергии совокупности потребителей региона, образующих систему элементов со слабыми связями между собой.

2. Выделение сообщества элементов и составление перечня составляющих исследуемого сообщества.

3. Классификация и деление потребителей на группы по принадлежности к виду хозяйственной деятельности.

4. Моделирование структуры расхода электроэнергии групп потребителей гиперболическим ранговым //-распределением.

5. математическое описание рангового распределения потребителей электроэнергии по величине расхода электроэнергии.

6. Прогноз характеристических показателей функции гиперболического рангового //-распределения на период прогноза.

7. Анализ структурно-топологической динамики рангового распределения групп потребителей по величине расхода электрической энергии.

8. Расчет прогноза помесячного расхода электрической энергии потребителей региона, используя математическую модель гиперболического рангового Н-распределения динамики первого рода.

Методика прогнозирования расхода электрической энергии группами потребителей региона представляет собой алгоритм действий и вычислений, который возможно реализовать посредством программного кода. Для автоматизации процедуры расчета при прогнозировании помесячного расхода электроэнергии потребителями создан программный продукт на языке Visual Basic for Applications (VBA).

В приложениях приведены результаты анализа статистического материала помесячных расходов электроэнергии потребителями г. Москвы, детализированная классификация групп и подгрупп потребителей, графики и модели кривых роста электропотребления для каждой из групп потребителей, результаты прогноза расхода электроэнергии группами потребителей, графики ранговых распределений прогнозных величин расхода электроэнергии групп потребителей, а также программный код программы прогнозирования помесячного расхода электрической энергии групп потребителей региона.

Основные выводы по работе:

1. На основе помесячной динамики расхода электроэнергии сообщества предприятий, организаций и учреждений мегаполиса за 32 календарных периода и выборки около 70000 потребителей, выполнена классификация по признаку принадлежности к определенному виду деятельности, так что первоначально 260 подгрупп потребителей были сведены в 32 группы.

2. Установлено, что потребители электрической энергии региона находятся в едином социально-экономическом пространстве под влиянием разнообразных

экономических, социальных, директивных и других факторов. В структуре электропотребления региона помимо наличия общей тенденции изменения электропотребления (роста или снижения), существует явление постоянной смены рангов групп потребителей по величине расхода электрической энергии.

3. Доказано, что ранговые распределения групп потребителей по величине расхода электроэнергии принадлежат к классу устойчивых безгранично делимых распределений, моделируемых гиперболическим ранговым Я-распределением, которое описывается двумя параметрами: величиной расхода электроэнергии группы потребителей с первым рангом W) и характеристическим показателем ß, имеющим устойчивое значение в течение исследуемого периода.

4. Адаптирован математический аппарат вероятностных представлений и це-нологической теории для анализа непостоянных массивов исследуемых данных и их прогнозирования. Сформированы математические модели прогнозирования структуры расхода электроэнергии потребителей региона, распределенных по характерным группам, на основании динамики первого рода.

5. Разработан алгоритм выполнения прогноза расхода электроэнергии совокупностью групп потребителей региона по месяцам на год вперед, на языке программирования Visual Basic for Applications и создан программный продукт, оформляемый как интеллектуальная собственность.

6. Проведен структурно-топологический анализ изменения структуры расхода электроэнергии групп потребителей региона. Показано, что при наблюдаемом изменении рангов групп потребителей региона сохраняется устойчивость соотношения потребляемых ресурсов по группам потребителей, которое количественно выражается характеристическим показателем ß. Прогноз структуры расхода электроэнергии и выполнение структурно-топологического анализа рекомендуется использовать потребителям и исполнительной власти при принятии стратегических решений и внедрении программ энергосбережения.

7. Разработана «Методика прогнозирования помесячного расхода электрической энергии групп потребителей региона для мониторинга баланса электропотребления, оценки результатов энергосбережения и принятия стратегических решений», которая на основе совмещения математического аппарата статистики, теории вероятности и ценологической теории позволяет выполнить прогноз расхода электроэнергии групп потребителей региона с учетом внутренних, внешних факторов и свойств самоорганизации системы элементов с множеством слабых взаимосвязей.

Основные положения диссертации отражены в следующих публикациях:

1. Кудрин Б.И., Пахомов A.B. Классификация потребителей электрической энергии мегаполиса с целью прогнозирования электропотребления региона II Промышленная энергетика. 2009. №1. С. 2-5.

2. Пахомов A.B. Ценологическое исследование структуры помесячного потребления электроэнергии (на примере г. Москва) / В кн. Электрификация

металлургических предприятий Сибири. Вып. 13. - М.: Издательский дом МЭИ, 2007. С. 339-342.

3. Игумнещев В.А., Малафеев A.B., Пахомов A.B., Игнатенко C.B. Анализ структуры потерь электроэнергии в электрических сетях Магнитогорского промышленного узла (МПУ) / Сб. докл. Т.2. Материалы 63 научно-технической конференции по итогам научно-исследовательских работ за 2003-2004 гг. -Магнитогорск: Изд-во МГТУ, 2004. С. 91-93.

4. Заславец Б.И., Игуменщев В.А., Малафеев A.B., Пахомов A.B., Игнатенко C.B. Оптимальное регулирование напряжения на подстанциях ОАО «ММК» за счет изменения коэффициентов трансформации / Сб. докл. Т.2. Материалы 63 научно-технической конференции по итогам научно-исследовательских работ за 2003-2004 гг. - Магнитогорск: Изд-во МГТУ, 2004. С. 102-106.

5. Пахомов A.B. Прогноз расхода электроэнергии на основе ценологического исследования структуры потребителей мегаполиса // Электрика. 2008. № 11. С. 25-31.

6. Пахомов A.B. Прогнозирование расхода электрической энергии групп потребителей региона / В кн. Интерпретация ценологических представлений. Материалы XII конференции по философии техники и технетике (Санкт-Петербург, Москва, ноябрь 2007 г.) и ряда других. Вып. 39. "Ценологические исследования". -М.: Технетика, 2008. С. 244-246.

7. Пахомов A.B., Кашарная Ю.В., Иваничев A.B. Мониторинг и прогнозирование расхода электроэнергии групп потребителей мегаполиса / Технетика и це-нология: от теории к практике. - М.: МОИП МГУ - Технетика, 2009. С. 265270.

Подписано в печать k 04 ■ ОР/'.Зак. Л Тир. WO Пл Полиграфический центр МЭИ(ТУ) Красноказарменная ул.,д. 13

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СТРУКТУРНЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ В УСЛОВИЯХ РЕСТРУКТУРИЗАЦИИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ.

1.1. Тенденции изменения электропотребления в России и развитых странах.

1.2. Региональные особенности электропотребления.

1.3. Ценообразование на рынке электроэнергии.

1.4. Доступ потребителей на рынок электроэнергии.

1.5. Прогнозирование расхода электроэнергии потребителей региона в условиях реформы рынка.

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ.

2.1. Классические методы статистического анализа и прогнозирования.

2.2. Корреляционно-регрессионный анализ.

2.3. Анализ временных рядов.

2.4. Исследование системы как совокупности элементов и математические закономерности безгранично-делимых распределений

2.5. Моделирование структуры дискретных объектов с использованием Н - распределения.

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ МАССИВА ИНФОРМАЦИИ О ПОМЕСЯЧНОМ РАСХОДЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ РАЗЛИЧНЫМИ ПОТРЕБИТЕЛЯМИ РЕГИОНА.

3.1. Проверка гипотезы о нормальном законе распределения значений расхода электрической энергии потребителями региона.

3.2. Анализ разнообразия и классификация потребителей электроэнергии по выбранному признаку.

3.3. Формирование и анализ гиперболического рангового Н -распределения потребителей электрической энергии и их семейств по параметру.

3.4. Анализ характеристических показателей гиперболического рангового Н - распределения групп потребителей электроэнергии региона.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕЛИЧИНЫ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ ГРУПП ПОТРЕБИТЕЛЕЙ РЕГИОНА.

4.1. Прогнозирование на основании использования анализа временных рядов.

4.2. Прогнозирование структуры распределния объема электроэнергии между группами потребителей на основании ценологического Н-анализа.

4.3. Анализ изменения величины потребления электрической энергиии и структурно-топологической динамики семейств потребителей под влиянием городских программ развития.

4.4. Основные положения методики прогноза потребления электрической энергии групп потребителей региона.

4.5. Программное описание методики прогнозирования расхода электрической энергии групп потребителей региона.

Переходный период в электроэнергетике, реструктуризация отрасли народного хозяйства положили начало формирования целевой модели рынка электрической энергии. Проблемы отрасли, такие как дефицит генерирующих мощностей, сетевые ограничения, ветхость оборудования, политизированность ценообразования заставили промышленные предприятия, организации и учреждения уделять большое внимание обеспечению электроэнергии для ведения основного вида деятельности. Ожидаемое на перспективу удвоение стоимости электрической энергии к 2011 году ставит перед потребителями вопросы, как обеспечивать свою потребность в энергоресурсах. По данным Министерства экономического развития и торговли РФ [64] рост тарифов на электрическую энергию составит в 2009 году 26 %, в 2010 году тарифы вырастут на 22 %, в 2011 году электрическая энергия подорожает на 18%. Актуальность темы исследования определяется увеличивающимся значением электрической энергии в развитии отраслей экономики. Так электропотребление России [14] в 2005 г. составляло 980 млрд. кВтч, в 2010 и 2020 гг. составит соответственно 1197 млрд. кВтч и 1710 млрд. кВтч. При этом меняется соотношение групп потребителей по величине расхода электрической энергии. Тогда для каждого предприятия актуально определить, сколько электрической энергии ему нужно заказать, учитывая вид его деятельности. Такой заказ необходимо делать по часам, на сутки, месяц, год с учетом сезонности [58, 66].

Экономическое развитие и многообразие отраслей хозяйственной деятельности в крупных городах — миллионниках и регионах России определяют величину и динамику их электропотребления [61, 63]. Для принятия стратегических решений по развитию инфраструктуры, обеспечивающей надежное и экономичное энергоснабжение предприятий, учреждений и организаций необходимо планировать и изучать распределения ресурса - электроэнергии между характерными группами потребителей. Дефицит электроэнергии в Москве, Санкт-Петербурге, ряде регионов России [24, 26] и как следствие ввод ограничений потребителей ставят вопросы за счет, каких предприятий и организаций происходит рост электропотребления, усиливается неравномерность графика нагрузки.

Построение рыночных отношений по принципу выделения нескольких секторов оборота электрической энергии как товара, предопределило первостепенную важность планирования электропотребления для потребителей электрической энергии. Необходимость планирования энергосбытовой деятельности производителей, энергосбытовых организаций и планирование потребления потребителями, как в отдельности, так и в совокупности выходит на первый план при закупках электрической энергии. Структура потребителей и динамика объемов потребления электрической энергии определяют экономику участников рынка.

Энергоемкость производимой продукции на предприятиях различных отраслей экономики в 2 и более раза [9, 28, 105, 113] превышает аналогичные показатели в развитых странах. Оценка внедряемых программ энергосбережения на предприятиях, организациях, программах организованных администрациями территориально-административных образований требует знания структуры электропотребления по различным направлениям экономической деятельности. Выполнение программ энергосбережения невозможно без понимания субъектного состава потребителей. Выявление и воздействие на группы потребителей, с избыточным расходом электроэнергии, опираясь на научно обоснованные методы, позволит в результате дать оценку программам энергосбережения.

Планирование электропотребления сообществ потребителей электроэнергии на данный момент сводится к формированию массива данных об электропотреблении за предшествующие периоды и на этой основе разрабатываются алгоритмы, программные продукты для расчета прогнозной величины потребления электрической энергии на определенный период времени. Каждый потребитель планирует свое электропотребление на основании имеющейся внутренней информации, не учитывая влияния внешних факторов. Прогноз электропотребления совокупности предприятий и организаций города, региона осуществляется на основании изучения и анализа временного ряда величин расхода электроэнергии и учета влияния внутренних и внешних факторов на изменение электропотребления. В большинстве случаев для прогнозирования потребляемых объемов электроэнергии применяется математический аппарат статистики [1, 4, 33, 57, 62, 84], а именно анализ временных рядов и составление регрессионных моделей. Для корректного прогноза расхода электрической энергии необходимо знать структуру [18, 19, 20, 41, 51, 94, 97] потребляющих объектов по величине электропотребления. Изменение структуры электропотребления связано как с влиянием внутренних и внешних факторов, так и с проявлением ценологических свойств в системе образованной потребителями и расходующей ресурс — электроэнергию. Выявление свойств устойчивости распределения объема электроэнергии между соответствующими группами потребителей или существующих закономерностей в ее изменении позволит выполнить прогноз расхода электрической энергии, опираясь на математический аппарат [20, 21, 50, 51, 54] гиперболических //-распределений. При прогнозировании структуры потребителей прогнозируется и величина электропотребления.

Разработка методики прогнозирования помесячного расхода электрической энергии каждой из групп потребителей региона, опирающейся на существующие методики прогнозирования (анализ временных рядов, составление регрессионных моделей и др.) и ценологические представления самоорганизации позволит верифицировать результаты прогноза электропотребления региона в целом и дать оценку изменению расхода электроэнергии каждой группы учитывая как внутренние, так и внешние факторы, влияющие на динамику электропотребления. Результаты прогноза обеспечат принятие научно обоснованных решений при мониторинге баланса электропотребления, оценки результатов энергосбережения и формировании стратегий.

Цель работы заключается в разработке методики прогнозирования помесячного расхода электрической энергии сообщества групп потребителей региона для мониторинга баланса электропотребления, оценки результатов энергосбережения и принятия стратегических решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Сформировать статистическую выборку потребителей электрической энергии региона, включающую потребителей с различными видами деятельности.

2. Выполнить классификацию потребителей электрической энергии путем выделения групп потребителей по видам их деятельности.

3. Адаптировать математический аппарат вероятностных представлений для анализа непостоянных массивов исследуемых данных.

4. Проверить статистические модели, использующие структуру потребителей электрической энергии региона по их групповой принадлежности и величине расхода электрической энергии.

5. Выявить устойчивые статистические и ценологические зависимости изменения величины расхода электрической энергии группами потребителей.

6. Сформировать алгоритм прогнозирования помесячного расхода электрической энергии различными группами потребителей региона на год вперед по месяцам.

7. Предложить количественные характеристики взаимозависимости каждой из исследуемых групп для выдачи рекомендаций потребителям и исполнительной власти.

Объектом исследования в работе приняты данные о помесячных расходах электрической энергии различными потребителями города Москва с января 2004 г. по август 2006 г. При выполнении работы на основе собранного статистического материала применялись методы теории вероятностей и математической статистики, ценологическая теория. Моделируя структуру потребителей по выбранному признаку (величине потребляемой электрической энергии), выявлялись математические зависимости и на их основе определялись ключевые параметры.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Для целей мониторинга и энергосбережения впервые формализовано выделение объемов помесячного электропотребления потребителей мегаполиса (свыше 70 тыс. потребителей).

2. Доказано, что ранговые распределения групп потребителей региона по величине расхода электроэнергии принадлежат к классу устойчивых негауссовых безгранично делимых распределений.

3. Показано, что устойчивость рангового распределения моделируется гиперболическим Н-распределением, задаваемым характеристическим показателем.

4. Установлено свойство самоорганизации элементов сообщества групп потребителей, выражающееся в сезонном изменении значения характеристического показателя.

5. Разработана методика расчета расхода электроэнергии сообщества групп потребителей региона по месяцам на год вперед на основании выявленных устойчивых статистических и ценологиче-ских зависимостей изменения величины расхода электрической энергии групп потребителей.

Практическая ценность работы заключается в разработке методики по классификации групп, в создании алгоритма выполнения расчета прогноза расхода электроэнергии совокупностью групп потребителей региона по месяцам на год вперед для мониторинга баланса электропотребления, оценки результатов энергосбережения и принятия стратегических решений. Алгоритм расчета описан языком программирования и создан программный продукт. Осуществлена замена прогноза расхода электроэнергии группами потребителей на основании имеющегося статистического временного ряда и экспертных оценок на научно-обоснованную методику выполнения прогноза с учетом свойств самоорганизации потребителей при распределении ресурса - электроэнергии.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались и получили положительную оценку на конференциях: Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием, посвященная 100-летию со дня рождения проф. А. А. Федорова (Москва, 2007 г.); XII конференция по философии техники и технетике (Москва, ноябрь 2007 г.); XIV международная научно-практическая конференция-семинар «Электрохозяйство потребителей в новых условиях функционирования энергетики», секция электроэнергетика (Москва, МЭИ, ноябрь 2008 г.). Высокая оценка методики прогноза и полученных результатов дана специалистами крупной региональной энергосбытовой компании - ОАО «Тюменская энергосбытовая компания».

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в семи печатных работах [34, 35, 46, 68, 67, 70, 109], две из которых в печатных изданиях, рекомендованных ВАК.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Структурные изменения в потреблении электрической энергии, происходящие в условиях реструктуризации электроэнергетики, приводят к диспропорции динамики электропотребления отдельных отраслей экономики, городов, регионов. В данных условиях важной задачей является изучение и математическое описание существующих закономерностей при распределении энергетического ресурса — электроэнергии между группами потребителей, принадлежащих к различным видам хозяйственной деятельности, под влиянием происходящих преобразований в электроэнергетике и экономике страны. При выполнении работы изучена структура электропотребления г. Москва (около 70000 потребителей, распределенных по характерным группам), выявлены закономерности, выражающиеся в устойчивости структуры рангового распределения групп потребителей по величине расхода электрической энергии. Математическое описание выявленных закономерностей позволило выполнить прогноз электропотребления групп потребителей региона по месяцам на среднесрочную перспективу.

В работе получены и защищаются следующие результаты:

1. На основе помесячной динамики расхода электроэнергии сообщества предприятий, организаций и учреждений мегаполиса за 32 календарных периода и выборки около 70000 потребителей, выполнена классификация по признаку принадлежности к определенному виду деятельности, так что первоначально 260 подгрупп потребителей были сведены в 32 группы.

2. Установлено, что потребители электрической энергии региона находятся в едином социально-экономическом пространстве под влиянием разнообразных экономических, социальных, директивных и других факторов. В структуре электропотребления региона помимо наличия общей тенденции изменения электропотребления (роста или снижения), существует явление постоянной смены рангов групп потребителей по величине расхода электрической энергии.

3. Доказано, что ранговые распределения групп потребителей по величине расхода электроэнергии принадлежат к классу устойчивых безгранично делимых распределений, моделируемых гиперболическим ранговым Н - распределением, которое описывается двумя параметрами: величиной расхода электроэнергии группы потребителей с первым рангом W1 и характеристическим показателем /3, имеющим устойчивое значение в течение исследуемого периода.

4. Адаптирован математический аппарат вероятностных представлений и ценологической теории для анализа непостоянных массивов исследуемых данных и их прогнозирования. Сформированы математические модели прогнозирования структуры расхода электроэнергии потребителей региона, распределенных по характерным группам, на основании динамики первого рода.

5. Разработан алгоритм выполнения прогноза расхода электроэнергии совокупностью групп потребителей региона по месяцам на год вперед, на языке программирования Visual Basic for Applications и создан программный продукт, оформляемый как интеллектуальная собственность.

6. Проведен структурно-топологический анализ изменения структуры расхода электроэнергии групп потребителей региона. Показано, что при наблюдаемом изменении рангов групп потребителей региона сохраняется устойчивость соотношения потребляемых ресурсов по группам потребителей, которое количественно выражается характеристическим показателем /?. Прогноз структуры расхода электроэнергии и выполнение структурно-топологического анализа рекомендуется использовать потребителям и исполнительной власти при принятии стратегических решений и внедрению программ энергосбережения.

7. Разработана «Методика прогнозирования помесячного расхода электрической энергии потребителей региона для мониторинга баланса электропотребления, оценки результатов энергосбережения и принятия стратегических решений», которая на основе совмещения математического аппарата статистики, теории вероятности и ценологической теории позволяет выполнить прогноз расхода электроэнергии групп потребителей р»егиона с учетом внутренних, внешних факторов и свойств самоорганизации системы элементов с множеством слабых взаимосвязей.

1. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 432с.

2. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.- 756 с.

3. Антонов Н.В. Анализ различий в бытовом электропотреблении России и США // Известия Российской Академии наук. Энергетика. №4. 1995.

4. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 2002. - 416 с.

5. Белов А.П., Сошников А.Е. Статистический анализ месячного электропотребления ряда образовательных учреждений г. Ульяновска // Электрика. 2002. №8. С. 29-36.

6. Беляев Л.С., Воропай Н.И., Кощеев Л.А. Долгосрочные тенденции развития электроэнергетики мира и России // Известия академии наук. Энергетика. № 1. 2004. С. 3-13.

7. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем. М,: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

8. Болынев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. — М.: Наука, 1983.-413 с.

9. Борисова И.Н., Воронина С.А., Кретинина Ю.С. Цены на энергию в экономике России // Проблемы прогнозирования. №4. 1997.

10. Бритвин О.В. О мерах по совершенствованию топливной политики в электроэнергетике на перспективный период // Промышленная энергетика. 2001. №4. С. 2-7.

11. Волков Э.П., Баринов В.А., Маневич А.С. Проблемы и перспективы развития электроэнергетики России. М.: Энергоатомиздат, 2001. - 432 с.

12. Гарнаев А.Ю. Использование MS Excel и VBA в экономике и финансах.- СПб.: БВХ- Санкт-Перербург, 2000. 336 с.

13. Гашо Е.Г. Особенности эволюции городов и промузлов, территориальных систем жизнеобеспечения. Вып. 33. «Ценологические исследования». -М.: Технетика, 2006. 160 с.

14. Генеральная схема размещения объектов электроэнергетики до 2020 года. Режим доступа: http://www.e-apbe.ru/scheme/, свободный. — Заглавие с экрана. Яз.Рус.

15. Генеральный план развития Москвы до 2020 года. Режим доступа: http://www.mka.mos.ru/genplan/main/lt.HTM, свободный. — Заглавие с экрана. Яз. Рус.

16. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.: Высшее образование, 2006. 479 с.

17. Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов. Вып. 29. «Ценологические исследования». М.: Изд-во ТГУ - Центр системных исследований, 2005. — 384 с.

18. Гнатюк В.И. Моделирование процесса электропотребления объектов техноценоза// Электрика. 2004. №4. С. 36^41.

19. Гнатюк В.И. Оптимальное построение техноценозов. Теория и практика. Вып. 9. «Ценологические исследования». М.: Центр системных исследований, 1999. - 272 с.

20. Гнатюк В.И. Ранговый анализ техноценозов // Электрика. 2001. №8. С. 14-22.

21. Гнатюк В.И., Северин А.Е. Прогнозирование потребления ресурсов в техноценозе// Электрика. 2003. №4. С. 38-41.

22. Гнеденко Б.В., Колмогоров А.Н. Предельные распределения для сумм независимых случайных величин. M.-JL: Госиздат, 1949. - 264 с.

23. Годовой отчет ОАО «Мосэнерго» за 2007 год. Режим доступа: http://www.mosenergo.ru/catalog/282.aspx, свободный. Заглавие с экрана. - Яз. Рус.

24. Годовой отчет ОАО «Мосэнергосбыт» за 2006 год. Режим доступа: http://www.mosenergosbyt.rU/portal/pls/portal/docs/l/186075.doc, свободный. Заглавие с экрана. - Яз. рус.

25. Годовой отчет ОАО «Мосэнергосбыт» за 2007 год. Режим доступа: http://www.mosenergosbyt.rU/portal/pls/portal/docs/l/180060.doc, свободный. Заглавие с экрана. - Яз. рус.

26. Годовой отчет РАО ЕЭС за 2006 год. Режим доступа: http://www.rao-ees.ru/ru/investor/reporting/reports/report2006/102.htm, свободный. Заглавие с экрана. - Яз. Рус.

27. Годовой отчет РАО ЕЭС за 2007 год. Режим доступа: http://www.rao-ees.ru/ru/investor/reporting/reports/report2007/92.htm, свободный. Заглавие с экрана. - Яз. Рус.

28. Гринкевич Р.Н. Тенденции мировой электроэнергетики // Вестник ФЭК России. 2003. № 3. С. 13-21.

29. Дефицит офисных площадей в Москве исчезнет к 2010 году. Режим доступа http://747.ru /articles/komnedv/747arendaofis /deficitofisov/, свободный. — Заглавие с экрана. — Яз. Рус.

30. Елисеева И.И. Эконометрика. М.: Финансы и статистика, 2001. - 490с.

31. Забелло Е.П., Евсеев А.Н. Учет режимных особенностей базовых потребителей при оплате за электрическую энергию // Промышленная энергетика. 2004. №4. С. 2-8.

32. Зайцев Г.З., Божков М.И. Техноценологический взгляд на электрификацию жилья и быта// Электрика. 2001. №1. С. 38-41.

33. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: Изд-во «ДИС», 1998. - 368с.

34. Ильюша А.В., Каменщук А.В. О механизмах энергоснабжения промышленных предприятий в условиях реформирования электроэнергетики // Промышленная энергетика. 2004. №7. С. 2—6.

35. Кистенев В.К., Лукьянов П.Ю. Прогнозирование электропотребления Забайкальской железной дороги на основе устойчивого Н распределения//Электрика. 2005. №7. С. 19-22.

36. Кононов Ю.Д. Особенности прогнозирования развития энергетики в новых социально-экономических условиях. Иркутск: Изд-во ИСЭМ СО РАН, 1997.

37. Копцев JI.A. О влиянии тарифов на электроэнергию на энергоемкость продукции металлургических предприятий // Промышленная энергетика. 2004. №2. С. 2-9.

38. Кудрин Б.И. Зачем электрику рейтинг // Электрика. 2001. №8. с. 3—11.

39. Кудрин Б.И. и др. Ценологическое определение параметров электропотребления многономенклатурных производств / Кудрин Б.И., Жилин Б.В., Лагуткин О. Е., Ошурков М. Г. Тула.: Приок. кн. изд-во, 1994. -122 с.

40. Кудрин Б.И. Организация, построение и управление электрическим хозяйством промышленных предприятий на основе теории больших систем. Вып. 24. «Ценологические исследования». — М.: Центр системных исследований, 2002. 368 с.

41. Кудрин Б.И. Основание Государственного плана рыночной электрификации России (ГОРЭЛ) // Электрика. 2004. №8. С. 13-30.

42. Кудрин Б.И. Электроснабжение промышленных предприятий. М.: Ин-термет Инжиниринг, 2005. - 672 с.

43. Кудрин Б.И., Гамазин С.И., Цырук С.А. Электрика: Классика. Вероятность. Ценология. Монографические издание. Вып. 34. «Ценологические исследования». М.: Технетика, 2007. - 348 с.

44. Кудрин Б.И., Пахомов А.В. Классификация потребителей электрической энергии мегаполиса с целью прогнозирования электропотребления региона// Промышленная энергетика. 2009. №1. С. 2-5.

45. Кузьменко В.Г. Программирование на VBA 2002. М.: ООО «Бином-Пресс», 2003 г. - 880 с.

46. Культин Н. Б. Visual Basic. Освой на примерах. — СПб.: БХВ-Петербург, 2004.-288 с.

47. Лагуткин О.Е. Критерии рангового Н распределения по параметру // Математические и экономические модели в оперативном управлении производством. Тематич. сб. науч.-тех. статей. №8. - М.: Электрика, 1998. С.12-13.

48. Лагуткин О.Е. Ценологическая методология ранговых Н распределений // Электрика. 2001. №8. С. 31-39.

49. Лагуткин О.Е., Ошурков М.Г., Чиркова Т.Ю. Ранговый анализ электропотребления отраслей и подотраслей России // Промышленная энергетика. 1995. № 9. С. 25-28.

50. Лисицын Н.В. Анализ потребления электрической энергии в Российской Федерации за 1990 2001 годы // ТЭК. 2002. №3.

51. Магазинник Л.Т., Кузнецов А.В., Белов А.П. Ранговая оценка электропотребления ряда образовательных учреждений // Электрика. 2001. №5. С. 30-35.

52. Математическое описание ценозов и закономерности технетики. Философия и становление технетики. Вып. 1, 2. «Ценологические исследования». Абакан: Центр системных исследований, 1996. - 452 с.

53. Медведева Е.А. Технологические уклады и энергопотребление. Иркутск: Изд-во СЭИ СО РАН. 1994.

54. Медведева Е.А., Никитин В.М. Энергопотребление и уровень жизни. — Новосибирск: Наука. СО РАН. 1991.

55. Монахов А.В. Математические методы анализа экономики. — СПб: Питер, 2002. 176 с.

56. Морозова Т.Г., Пикулькин А.В., и др. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 318с.

57. Мосэнерго: МЕГАватты для МЕГАполиса. Режим доступа: http://www.gazprombank.ru/media/cark-files/emitent/mosenergo/20022006 mosenergo20206.pdf, свободный. — Заглавие с экрана. Яз. Рус.

58. Надтока И.И., Березкина С.Ю. Анализ и моделирование потребления энергоресурсов в Ростовской области // Электрика. 2006. №4. С. 10-11.

59. Некрасов А.С. Перспективы российской энергетики // Электрика. 2006. №7. С. 3-14.

60. Никифоров Г.В., Олейников В.К., Заславец Б.И. Энергосбережение и управление энергопотреблением в металлургическом производстве. -М.: Энергоатомиздат, 2003. 479 с.

61. О динамике энергопотребления // Электрика. 2002. № 5. С. 44-46.

62. О предельных уровнях цен (тарифов) на продукцию (услуги) субъектов естественных монополий на 2009г. и на плановый период 2010 и 2011 гг. // Вести в электроэнергетике. 2008. № 3. С. 3-5.

63. Орлов А.И. Теория принятия решений. М.: Изд-во "Март", 2004. — 656 с.

64. Паламарчук С.И., Федоров А.И. Планирование поставок электроэнергии в условиях оптового рынка // Электричество. 2000. №11.

65. Пахомов А. В. Прогноз расхода электроэнергии на основе ценологического исследования структуры потребителей мегаполиса // Электрика. 2008. № 11. С. 25-31.

66. Пахомов А.В. Ценологическое исследование структуры помесячного потребления электроэнергии (на примере г. Москва) / В кн. Электрификация металлургических предприятий Сибири. Вып. 13. — М.: Издательский дом МЭИ, 2007. С. 339-342.

67. Пахомов А.В., Кашарная Ю.В., Иваничев А.В. Мониторинг и прогнозирование расхода электроэнергии групп потребителей мегаполиса / Технетика и ценология: от теории к практике. М.: МОИП МГУ - Технетика, 2009. С. 265-270.

68. Постановление Правительства РФ от 24 октября 2003 г. № 643 «О правилах оптового рынка электрической энергии (мощности) переходного периода», официальный текст опубликован в «Российской газете» от 04.11.2003г.

69. Постановление Правительства РФ от 31 августа 2006 г. № 529 «О совершенствовании порядка функционирования оптового рынка электрической энергии (мощности)», официальный текст опубликован в «Российской газете» от 01.09.2006г.

70. Правительство Москвы намерено решить вопрос с платой за техприсое-динение к электросетям. Режим доступа: http://www.opora.ru /press/news/2007/09/25/pravitelstvo-moskvy-namereno-reshit-vopros-s-platoy-za-tekhpr, свободный. Заглавие с экрана. - Яз. Рус.