+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Региональная экономика: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Идентификация гибридных динамических моделей на примере регионального оптового рынка электроэнергии

т. 12, вып. 40, октябрь 2014

Доступна онлайн: 25.10.2014

Рубрика: Экономика и управление

Страницы: 35-43

Попова Е.А. стажер-исследователь научно-исследовательской лаборатории междисциплинарных эмпирических исследований, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Пермь 
popova.ewgeniya@gmail.com

Кочкина Н.А. стажер-исследователь научно-исследовательской лаборатории междисциплинарных эмпирических исследований, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Пермь 
kochkina.nataliya@gmail.com

В настоящее время в области электроэнергетики актуально изучение поведения производителей и потребителей в условиях конкурентного оптового рынка России и формирования равновесной цены. В частности, особый интерес представляет взаимосвязь между такими показателями, как потребление и цена электроэнергии. Кроме этого, в рамках анализа учитывались и некоторые дополнительные факторы. В работе предложена непрерывно-дискретная (гибридная) модель функционально-дифференциальных уравнений функционирования оптового рынка электроэнергетики для макрорегиона России - объединенной энергосистемы Урала. Отличительной чертой модели является учет непрерывной природы спроса и дискретного характера цены на электроэнергию, что логически следует из анализа регламентов работы оптового рынка электроэнергии России. Построенная модель учитывает специфику объединенной энергосистемы Урала, которая заключается в возможности резкого изменения загрузки электростанций. В статье предложен метод идентификации моделей такого вида. Оценки параметров модели рассчитаны в целях минимизации ошибок отдельно для интегральной формы дифференциального уравнения и для традиционного регрессионного уравнения. Идентификация модели проведена на данных объединенной энергосистемы Урала в месячной динамике с августа 2011 по февраль 2014 г. По результатам анализа модели подтверждена гипотеза о взаимном влиянии потребления и цены электроэнергии. Кроме этого, показана значимость фактора, характеризующего изменение генерирующих мощностей на территории объединенной энергосистемы Урала при формировании равновесной цены на электроэнергию. Построенная модель является первой гибридной моделью оптового рынка электроэнергетики, а предложенный метод идентификации - одним из возможных методов идентификации подобных моделей.

Ключевые слова: оптовый рынок электроэнергии, идентификация гибридных моделей

Список литературы:

  1. Алескеров Ф.Т., Шит Б.М. Оптимизация платежей на рынке электроэнергетики // Проблемы региональной энергетики. 2006. №. 1. С. 6–15.
  2. Давидсон М.Р., Догадушкина Ю.В., Крейнес Е.М., Новикова Н.М., Удальцов Ю.А., Ширяева Л.В. Математическая модель конкурентного оптового рынка электроэнергии в России // Известия РАН. Теория и системы управления. 2004. № 3. С. 72–83.
  3. Давидсон М.Р. Догадушкина Ю.В., Крейнес Е.М., Новикова Н.М., Селезнев А.В., Удальцов Ю.А., Ширяева Л.В. Математическая модель управления энергосистемой в условиях конкурентного оптового рынка электроэнергии и мощности в России // Известия РАН. Теория и системы управления. 2009. № 2. С. 84–94.
  4. Borenstein S. Understanding competitive pricing and market power in wholesale electricity markets // The Electricity Journal. 2000. Vol. 13. Is. 6. P. 49–57.
  5. Cargill T.F., Meyer R.A. Estimating the demand for electricity by time of day // Applied Economics. 1971. Vol. 3. Is. 4. P. 233–246.
  6. Chadov A., Maksimov V. Linear boundary value problems and control problems for a class of functional differential equations with continuous and discrete times // Functional Differential Equations. 2012. Vol. 19. Is. 1-2. P. 49–62.
  7. Harvey A., Koopman S.J. Forecasting hourly electricity demand using time-varying splines // Journal of the American Statistical Association. 1993. Vol. 88. № 424. P. 1228–1236.
  8. Taylor J.W., Buizza R. Using weather ensemble predictions in electricity demand forecasting // International Journal of Forecasting. 2003. Vol. 19. № 1. P. 57–70.
  9. Taylor L.D. The demand for electricity: a survey // The Bell Journal of Economics. 1975. P. 74–110.
  10. Weigt H., Hirschhausen C. Price formation and market power in the German wholesale electricity market in 2006 // Energy policy. 2008. Vol. 36. №. 11. P. 4227–4234.
  11. Woo C. K., Sreedharan P., Hargreaves J., Kahrl F., Wang J., Horowitz I. A review of electricity product differentiation // Applied Energy. 2014. № 114. P. 263–272.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8733 (Online)
ISSN 2073-1477 (Print)

Свежий номер журнала

т. 21, вып. 1, январь 2023

Другие номера журнала