Влияние прогнозируемых условий развития электроэнергетики на региональные различия в стоимости электроэнергии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Прогнозы возможной динамики стоимости генерации и цен на электроэнергию являются необходимой составляющей стратегий и программ развития энергетики. Они дают представление о конкурентоспособности разных типов электростанций и служат важным ориентиром для принятия инвестиционных решений. Цена электроэнергии – один из важных индикаторов энергетической и экономической безопасности страны. В статье предлагается поэтапный подход к оценке вероятного значения этого индикатора в долгосрочных прогнозах. Он предусматривает оптимизацию развития электроэнергетики, определение и сравнение средней и маржинальной стоимости генерации электроэнергии в разных региональных системах энергоснабжения в условиях неопределенности. Приведены результаты экспериментальных расчетов с целью оценки региональных различий как в стоимости электроэнергии, так и в ее реакции на разные сценарные условия. При этом условия базового сценария приняты с ориентацией на «Генеральную схему размещения объектов электроэнергетики до 2035 года».

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Д. Ю. Кононов

Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: stranger72@bk.ru
Россия, Иркутск

Список литературы

  1. Доктрина энергетической безопасности Российской Федерации. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201905140010 (дата обращения: 16.05.2019).
  2. Кононов Ю.Д. Анализ опыта комплексной оценки состояния энергетической безопасности // Энергетическая политика. 2018. № 6. С. 98–107.
  3. Энергетическая безопасность (Проблемы функционирования и развития электроэнергетики) / Телегина Е.А., Арбатов А.А., Алекперов В.Ю. М.: МГФ “Знание”, 2001. 480 с.
  4. Сценарные условия развития электроэнергетики на период до 2030 года. Министерство энергетики Российской Федерации. Агентство по прогнозированию балансов в электроэнергетике. 2011. 204 с. URL: https://atompool.ru/images/data/gallery/1_8337__usloviya_elektroenergetiki_na_period_do_2030_goda.pdf (дата обращения 21.09.2023).
  5. Макарова А.С., Хоршев А.А., Ерохина И.В. Корректировка параметров среднесрочного развития электроэнергетики с учетом изменившихся условий эффективности обновления ТЭС. В кн. Исследование адаптации энергетики России к посткризисному развитию экономики. М.: ИНЭИ РАН, 2018. С. 74–97.
  6. U.S. Energy Information Administration. Annual Energy Outlook 2022 (AEO2022) URL: http://www.eia.gov/oiaf/aeo (дата обращения 10.11.2023).
  7. Weron R. Electricity price forecasting: Review of the stat-of-theart with a look info the future // International Journal of Forecasting. 2014. № 30(4). Pp. 1030–1081.
  8. Косов В.В. Относительные цены как инструмент среднесрочного прогнозирования оптовых цен (на примере цен на электроэнергию) // Проблемы прогнозирования. 2005. № 6. С. 60–76.
  9. SCANER. Модельно-информационный комплекс / А.А. Макаров, Ф.В. Веселов, О.А. Елисеева и др. М.: ИНЭИ РАН, 2011. 72 с.
  10. The National Energy Modeling Systems. An Overview Energy Information Administration (2009). URL: http://www.eia.gov/forecast/aeo/nems/overview/pdf/ (дата обращения 17.08.2023).
  11. Веселов Ф.В., Соляник А.И. Многоуровневый подход к финансово-экономической оценке параметров ценовой политики государства в электроэнергетике и долгосрочных последствий принимаемых решений // Известия РАН. Энергетика. 2016. № 4. С. 36–47.
  12. Веселов Ф.В., Соляник А.И. Оценка ценовых последствий адаптации электроэнергетики к изменению балансовой и ценовой ситуации в период до 2025 года. В кн. Исследование адаптации энергетики России к посткризисному развитию экономики. М.: ИНЭИ РАН, 2018. С. 119–136.
  13. Кононов Ю.Д., Тыртышный В.Н., Кононов Д.Ю. Использование стохастического моделирования при выборе вариантов энергоснабжения регионов с учетом инвестиционных рисков // Информационные и математические технологии в науке и практике. 2018. № 2 (10). С. 80–87.
  14. Ермаков С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. М.: Наука, 1975. 472 с.
  15. Труфанов В.В., Апарцин А.С., Маркова Е.В., Сидлер И.В. Интегральные модели для разработки стратегии технического перевооружения генерирующих мощностей // Электричество. 2017. № 3. С. 4–11.
  16. Веселов Ф.В., Волкова Е.А., Курилов А.Е. и др. Методы и инструментарий прогнозирования развития электроэнергетики // Изв. РАН. Энергетика. 2010. № 4. С. 82–94.
  17. Генеральная схема размещения объектов электроэнергетики до 2035 года. 80 с. URL: http://static.government.ru/media/files/zzvuuhfq2f3OJIK8AzKVsXrGIbW8ENGp.pdf (дата обращения 26.11.2022)
  18. Исследование путей и темпов низкоуглеродного развития в России / Под ред. А.А. Макарова. М.: ИНЭИ РАН, 2022. 138 с.
  19. Порфирьев Б.Н., Широв А.А., Колпаков А.Ю., Единак Е.А. Возможности и риски политики климатического регулирования в России // Вопросы экономики. 2022. № 1. С. 72–89.
  20. Малахов В.А., Несытных К.В. Долгосрочные макроэкономические потери и выгоды России от низкоуглеродного развития мира и отечественной энергетики // Проблемы прогнозирования. 2022. № 4. С. 55–66.
  21. Кононов Ю.Д. Оценка и учет в прогнозных исследованиях ТЭК экономической составляющей энергетической безопасности // Проблемы прогнозирования. 2021. № 2. С. 56–68.
  22. Бык Ф.Л., Илюшин П.В., Мышкина Л.С. Прогноз и концепция перехода к распределенной энергетике в России // Проблемы прогнозирования. 2022. № 4. С. 124–134.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Динамика среднеотпускной (конечной) цены электроэнергии при варьировании сценарных условий, (по данным ИНЭИ РАН)

Скачать (57KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Динамика средней стоимости электроэнергии в США при разных сценариях

Скачать (80KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Схема долгосрочного прогнозирования стоимости производства электроэнергии и ее цены для потребителей

Скачать (264KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».