Механизмы управления спросом на энергоресурсы в промышленности

DOI: 10.29141/2658-5081-2020-21-3-9

JEL classification: M11, L94, L11

А. П. Дзюба Южно-Уральский государственный университет (НИУ), г. Челябинск, Рос-

сийская Федерация

И. А. Соловьева Южно-Уральский государственный университет (НИУ), г. Челябинск, Российская Федерация

Механизмы управления спросом на энергоресурсы в промышленности

Аннотация. В условиях интенсивного развития технологий в области повышения энергетической эффективности одним из ключевых направлений мировой и российской промышленности является внедрение механизмов управления спросом на потребление энергетических ресурсов. В России технологии управления спросом на эти ресурсы находятся на первоначальном этапе внедрения, однако действующие механизмы поставки электрической энергии и природного газа дают возможность потребителям посредством ценозависимого энергопотребления сокращать собственные затраты и приводят к выравниванию спроса по всей энергосистеме. Статья посвящена анализу действующих тарифов на отпускаемую электрическую энергию на оптовом и розничном рынках и механизмов поставок природного газа региональными поставщиками на товарно-сырьевую биржу. Разработаны алгоритмы выбора промышленными потребителями наиболее эффективных вариантов тарифов на закупку энергоресурсов по критерию управления спросом на энергопотребление. Методология исследования включает теорию отраслевых рынков и проблемно-ориентированный подход. В работе использованы анализ, синтез, системный анализ, статистические методы. Опираясь на результаты исследования программ управления спросом, действующих в странах мира, доказано, что наиболее эффективным направлением развития управления спросом в России является экономическое нормирование. В рамках данного направления авторами разработаны алгоритмы и матрицы принятия решений по выбору наиболее эффективных вариантов тарифов на закупку электроэнергии и природного газа для промышленных потребителей. Доказана целесообразность реализации механизмов управления спросом на потребление электроэнергии и природного газа на базе действующей модели энергетических рынков России и разработки методического и организационного обеспечения для их внедрения. Исследование может быть интересно промышленным предприятиям и государственным органам при разработке и реализации программ повышения энергетической эффективности

Ключевые слова: промышленность; энергетическая эффективность; энерготарифы; управление спросом на электропотребление; рынок электроэнергии; биржа газа.

Благодарности: Статья выполнена при поддержке Правительства РФ (постановление от 16 марта 2013 г. № 211), соглашение № 02.A03.21.0011.

Для цитирования: Дзюба А. П., Соловьева И. А. (2020). Механизмы управления спросом на энергоресурсы в промышленности // Journal of New Economy. Т. 21, № 3. С. 175-195. DOI: 10.29141/2658-5081-2020-21-3-9 Дата поступления: 29 июля 2020 г.

Введение

Одним из ключевых направлений мировой электроэнергетики в условиях интенсивного развития информационных и коммуникационных технологий является внедрение механизмов управления потреблением электрической энергии, направленных на энергосбережение и повышение энергетической эффективности. Одним из механизмов является технология управления спросом на электропотребление (англ. Demand side management [Barton et al., 2013]), представляющая собой инициативную форму экономического взаимодействия между энергоснабжающими организациями и конечными потребителями электрической энергии или агрегаторами спроса. Данное взаимодействие направлено на комплексное выравнивание волатильности графиков потребления электрической энергии, что приводит к снижению затрат электроэнергетической системы на обеспечение неравномерности спроса. Применение технологии управления спросом стартовало в Северной Америке и Европе еще в середине 1970-х гг. после энергетических кризисов, заставивших многие страны пересмотреть отношение к потреблению топливно-энергетических ресурсов [Berg, Kor, 1979]. С развитием технологий управления электрической нагрузкой, а также ростом мировых цен на отпуск топливно-энергетических ресурсов управление спросом на электропотребление получило широкое распространение. Глобальные тренды цифровизации мировой промышленности способствуют тому, что интерес к применению механизмов управления спросом только возрастает, что обуславливает привлечение значительных инвестиций в исследования и разработки в данной сфере.

В России, несмотря на значительные масштабы потребления энергетических ресурсов и развитый рынок электрической энергии, технологии управления спросом находятся на первоначальном этапе внедрения и не имеют столь существенного распространения, как в большинстве развитых и развивающихся стран. Однако энергорыночные механизмы оптового и розничного рынков электроэнергии России, а также действующая товарно-сырьевая биржа природного газа дают возможность потребителям электрической энергии и природного газа управлять собственными энергозатратами, опираясь на ценовые сигналы энергорыночной среды, что, в свою очередь, может привести к росту энергетической эффективности потребления энергоресурсов в масштабах отдельных территориальных образований и регионов.

Цель исследования - анализ мирового опыта управления спросом на энергопотребление и разработка алгоритмов выбора наиболее оптимальных тарифов на энергоресурсы для промышленных предприятий в рамках комплексного ценозависимого управления затратами на энергоресурсы. Задачами исследования являются определение возможностей применения существующих в мире программ и инструментов управления спросом в России, анализ действующих механизмов ценообразования и поставки электроэнергии и природного газа в России и разработка алгоритма выбора оптимального тарифа на энергоресурсы для промышленных предприятий в рамках ценозависимого энергопотребления.

Классификация программ управления спросом и оценка перспектив их адаптации для экономики России

Действующие технологии управления спросом на электропотребление на уровне конечных потребителей электрической энергии, называемые «реакция спроса» (англ. Demand Response [Fenget et al., 2018]), можно классифицировать на несколько подвидов (табл. 1). По типу нормирования управление спросом разделяется на системное и рыночное, по типу тарифа - на фиксированное и переменное, что с учетом особенностей управления

Таблица 1. Классификация программ Demand Response Table 1. Classification of Demand Response programs

Программа Тип нормирования Тип тарифа Преимущество программы Недостатки программы Страны, в которых используется программа

Interruptible Programmes (прерывание нагрузки) Системное нормирование Фиксированный Для получения скидки требуется прерывание нагрузки на короткое время Необходимость переноса либо сокращения нагрузки на требуемое время Чили, Ирландия, Бельгия, Италия

Direct Load Control programmes (контроль нагрузки) Системное нормирование Фиксированный Возможность получения значительной скидки за счет снижения нагрузки Потребитель должен надежно исполнять команды системного оператора Швейцария, Сингапур, Австралия

Emergency DSR Programmes (чрезвычайная программа управления спросом) Системное нормирование Фиксированный Возможность получения значительной скидки за счет оперативного снижения нагрузки Необходимость переноса либо сокращения нагрузки на требуемое время Австрия, Польша, Португалия, Испания, Италия, Новая Зеландия

Demand Bidding (торги по спросу) Системное нормирование Переменный Возможность получения значительной скидки за счет снижения нагрузки Необходимость переноса либо сокращения нагрузки на требуемое время Швеция, Бангладеш

Capacity Market (рынок мощности) Системное нормирование Переменный Возможность получения скидки за счет исполнения принятых обязательств Необходимость переноса либо сокращения нагрузки на требуемое время Колумбия, Финляндия, Япония, Южная Африка

Ancillary Services (рынок вспомогательных услуг) Системное нормирование Переменный Возможность получения скидки за счет исполнения принятых обязательств Необходимость переноса либо сокращения нагрузки на требуемое время Франция, Норвегия, Словения, Китай, Турция

Time of Use (тарифы по времени использования) Экономическое нормирование Переменный В период пика можно перенести нагрузку для минимизации стоимости затрат Потребителю следует жестко следить за изменением времени Бразилия

Critical Peak Pricing (тарифы критического пика) Экономическое нормирование Фиксированный Для получения скидки следует снизить нагрузку лишь на короткое время Необходимость оперативного сокращения спроса Канада, Мексика, Великобритания, Индия

Real Time Pricing (RTP) (ценообразование в реальном времени) Экономическое нормирование Переменный Клиент может изменить цену закупок электроэнергии в зависимости от периода Необходимость оперативного контроля и сокращения спроса США

Источники: [Vine, 1996; Diana, Govender, 2000; Walawalkar et al., 2008; Torriti, Hassan, Leach, 2010; Lampropoulos et al., 2012; Lampropoulos, Kling, Ribeiro, 2013]

обуславливает существование девяти основных типов программ реакции спроса на стороне потребителей электроэнергии [Aalami, Yousefi, Moghadam, 2008]. Программы управления спросом, используемые в определенной стране, имеют свои особенности, которые объясняются спецификой потребления энергетических ресурсов, масштабами распространения таких программ, типами ключевых потребителей, имеющих возможность управлять спросом, политикой страны в этой сфере и другими факторами.

Согласно анализу технологии системного нормирования применяются в странах с дефицитом мощностей электроэнергетических систем, среди которых можно выделить Чили, Сингапур, Австралию, Японию, Южную Африку и т. д. [Takahashi, Asano, 2011; Wolfs, Isalm, 2009]. Программы управления спросом Interruptible Programmes применяются в Чили, Ирландии, Бельгии, Италии и интегрированы в энергетические рынки системных услуг [Chai, Cai, Li, 2017]. Для получения ценовой скидки на электроэнергию потребителям требуется осуществить полное прерывание электрической нагрузки на некоторый период времени согласно указаниям оператора энергосистемы. Соответственно, программы такого типа используются для малых и средних потребителей, имеющих возможность полного прерывания собственной нагрузки [Bernard, Roland, 2000].

Программа Direct load control programm может быть использована для всех категорий потребителей, она предусматривает получение скидки за счет частичного снижения нагрузки и действует в качестве преимущественного инструмента в рамках рынка системных услуг Швейцарии, Сингапура, Австралии [Wolfs, Isalm, 2009].

Программы управления спросом Emergency DSR Programmes имеют чрезвычайный характер и направлены на управление режимами энергосистемы в критические периоды, когда потребители получают сигнал о необходимости полного либо частичного снижения собственной нагрузки. Такого рода программы нашли свое применение в Австрии, Польше, Португалии, Испании, Италии, Новой Зеландии и нацелены на крупных и средних потребителей электроэнергии [Zhang, Wang, Fu, 2009].

Программа управления спросом Demand Bidding предусматривает перенос электрической нагрузки потребителей на определенные заранее периоды суток и используется для всех категорий потребителей в Швеции и Бангладеш [Fleten, Pettersen, 2005].

Программа Capacity Market применяется на энергетических рынках мощности Финляндии, Японии, Южной Африки, в рамках которой средние и крупные потребители берут на себя обязательства по снижению используемой мощности относительно базового объема потребления.

Такие программы, как Ancillary Services, предполагают обязательства потребителя снижать собственную нагрузку электропотребления на определенную величину взамен на поощрение за участие в управлении спросом и применяются во Франции, Норвегии, Словении, Китае, Турции.

Использование программ управления спросом, относящихся к категории экономического нормирования, характерно для стран с высоким уровнем развития энергетических рынков. Так, например, программа Time of Use основана на дифференцированных по различным часам суток ценах с возможностью для потребителей снижать собственный спрос в периоды с максимальными ценами отпуска электроэнергии [Garcia-Cerrutti, 2000].

Программа Critical Peak Pricing применяется в качестве преимущественного инструмента управления спросом в Канаде, Мексике, Великобритании, Индии, может быть использована всеми категориями потребителей. Она основана на гибком кратковременном (не более часа) снижении собственного спроса со стороны потребителя [Yang, 2012].

США является родоначальником мировых научных исследований в области управления спросом. В стране действует распространенная система энергетических рынков, основной программой управления спросом является Real Time Pricing (RTP), в рамках которой потребители электрической энергии на основе переменных тарифов, формируемых энергетическими рынками в определенные периоды, корректируют графики собственных нагрузок [Tuan, Bhattacharya, Daalder, 2005].

Несмотря на достаточно широкое распространение технологий управления спросом, в некоторых странах, таких как Германия, Эстония, Россия и др., программы DSM находятся лишь на этапе разработки.

Актуальным остается вопрос возможной адаптации мирового опыта управления спросом к российской практике и разработки необходимого и достаточного для этого методологического и методического обеспечения. Применение чрезвычайных методов управления спросом на электропотребление для ЕЭС России в текущих условиях не требуется, так как действующий резерв установленной мощности энергосистемы существенно выше фактического потребления электроэнергии даже в часы максимума нагрузок энергосистемы и, следовательно, основное внимание должно быть уделено программам управления спросом, действующим на постоянной основе. С нашей точки зрения, ключевой категорией потребителей электроэнергии, участвующей в управлении спросом на электропотребление в России, должны быть крупные предприятия промышленного сектора. Это обусловлено тем, что именно промышленные предприятия являются основными потребителями электрической энергии в России и участниками оптового рынка электроэнергии. Количество крупных предприятий, функционирующих в рамках ЕЭС России, весьма существенно, и именно такие предприятия имеют возможность эффективного управления собственными графиками нагрузки. Учитывая период функционирования оптового рынка электроэнергии в России, история которого начинается с 2015 г., и существенный охват участников оптового рынка электроэнергии, количество которых, по данным НП «Совет рынка», превышает 1200 групп точек поставки, мы считаем, что наиболее эффективными инструментами управления спросом на электропотребление в России будут инструменты экономического нормирования, основанные на стимулировании потребителей электроэнергии к выравниванию собственного спроса на основе ценовых стимулов [Гительман и др., 2013]. Методы системного нормирования также могут применяться совместно с методами экономического нормирования, но лишь дополняя последние, так как с учетом значительного количества потребителей электроэнергии, действующих в рамках ЕЭС России, контроль за снижением спроса на электропотребление посредством методов системного нормирования каждого потребителя является весьма затратным и трудоемким.

Наиболее эффективный метод экономического нормирования, применяемый в России, основан на программе Critical Peak Pricing (CPP), где в рамках заранее известных для потребителей электроэнергии часов или интервалов часов пиковой нагрузки энергосистемы завышены цены на отпуск электрической энергии и электрической мощности. Если потребители электроэнергии снизят нагрузку в пиковые часы, то смогут сэкономить на оплате электроэнергии. После внедрения программы CPP в России возможно расширение интервалов управления спросом посредством применения механизма Time of Use (ToU), который предусматривает более гибкие интервалы для управления спросом. Однако оператор управления спросом ЕЭС должен располагать техническими средствами для контроля за снижением нагрузки потребителями в режиме реального времени [Ко-бец, Волкова, 2010].

Механизмы ценообразования и выбора тарифа на энергоресурсы в промышленности

Исследование спроса на потребление электроэнергии и природного газа выявило их тесную взаимосвязь и высокую степень корреляции, которая выражается как в подобии во-латильности графиков спроса на уровне промышленных потребителей энергоресурсов, так и в технологических особенностях функционирования систем централизованного электроснабжения и газоснабжения. Процессы снабжения электроэнергией и природным газом характеризуются единством технологических режимов производства и потребления, непрерывностью потребления электроэнергии и природного газа, одновременной поставкой электроэнергии и природного газа для нескольких тысяч потребителей, мгновенное регулирование режимов потребления которых невозможно. Выявленные особенности определяют схожие принципы ценообразования на отпускаемую электроэнергию и природный газ, что в первую очередь обусловлено вынужденными затратами энергосистемы на обеспечение неравномерности спроса потребителей.

Действующие механизмы ценообразования на энергоресурсы и схожие характеристики волатильности спроса на электрическую энергию и природный газ доказывают целесообразность комплексного управления графиками спроса на потребление данных энергоресурсов на промышленных предприятиях для того, чтобы достичь максимального экономического эффекта и повысить энергетическую эффективность на уровне энергосистемы.

Действующая модель тарифов на поставку электроэнергии и природного газа в России содержит в себе элементы, стимулирующие потребителей к ценозависимому управлению собственной нагрузкой на потребление энергоресурсов, что позволяет выравнивать графики спроса на их потребление на уровне региональных электроэнергетических систем и систем газоснабжения [Баев, Соловьева, Дзюба, 2015]. Как уже отмечалось выше, основным потребителем электрической энергии, вносящим наибольший вклад в величину общего спроса на уровне ЕЭС России, является промышленность. Для промышленных потребителей электроэнергии существуют различные варианты тарифов, отличающиеся принципами ценообразования на закупаемую электроэнергию в зависимости от характера почасового графика нагрузок, а также условиями взаимодействия с электроэнергетической системой. Характеристики потребления энергоресурсов у средних и крупных промышленных потребителей могут существенно различаться, что обуславливает неоднозначность выбора наиболее оптимального тарифа для оплаты энергоресурсов.

На российском розничном рынке электроэнергии выделяют шесть типов тарифов, называемых «ценовые категории». Для промышленных потребителей электроэнергии с максимальной мощностью энергопринимающих устройств менее 670 кВт определены первая и вторая ценовые категории, не требующие контроля почасового профиля нагрузок. Для остальных потребителей электроэнергии с максимальной мощностью энер-гопринимающих устройств свыше 670 кВт используются третья и четвертая ценовые категории, расчеты в рамках которых возможны только с применением приборов учета, способных фиксировать почасовые профили нагрузки. При этом, согласно правилам розничного рынка электроэнергии России, потребители с максимальной мощностью энергопринимающих устройств до 670 кВт при установке прибора коммерческого учета электроэнергии, способного измерять почасовые данные электропотребления, также могут осуществлять расчет по третьей - четвертой тарифным категориям [Ханаев, 2009].

Для потребителей, закупающих электроэнергию на оптовом рынке, действуют два варианта тарифов на передачу электроэнергии: одноставочные (1 ст.) и двухставочные (2 ст.).

К потребителям электроэнергии с максимальной мощностью энергопринимающих устройств менее 670 кВт, как правило, относятся небольшие промышленные предприятия, отдельные участки и подразделения. В случае выбора ими первой ценовой категории общая стоимость электроэнергии не зависит от характеристик графика электрической нагрузки и механизмы управления спросом не работают.

Для промышленных потребителей электроэнергии, выбравших для расчетов вторую ценовую категорию, действуют тарифы, специально разработанные для стимулирования потребителей к перераспределению электрических нагрузок с дневных периодов на ночные - «дифференцированные по зонам суток», которые также называют «зонные тарифы». Тарифные зоны суток делятся на «ночные», «полупиковые» и «пиковые». Для каждого интервала тарифных зон устанавливается отдельный тариф. Расчет стоимости электроэнергии по трехзонным тарифам производится по формуле (1), по двухзонным тарифам - по формуле (2). Расчет среднего тарифа на закупку электроэнергии по зонным тарифам может быть произведен по формуле (3).

мес мес мес

^ЦКЗзон = £ щпяк х ^ + ^П0ЛУП х ) + Ц ^„очь х ^

71= 1 71=1 71=1 У '

„ II ЦК 3 зон , „

где ¿мес - месячная стоимость электроэнергии по трехзонному тарифу второй ценовой категории (руб.); Ш™к - объем электропотребления в рамках каждого интервала тарифных зон суток (кВт-ч); Тпик - тариф на электроэнергию для каждого интервала тарифных зон суток (руб./кВт-ч).

Сокращенное обозначение тарифной зоны суток: «пик» - пиковая, «полуп» - полупиковая, «ночь» - ночная.

мес мес

¿СК230Н =

71=1 71=1

Г.П ЦК 2 зон , „

где ¿мес - месячная стоимость электроэнергии по двухзонному тарифу второй ценовой категории (руб.); М^.день - объем электропотребления в рамках каждого интервала тарифных зон суток (кВт-ч); 7^ень - тариф на электроэнергию для каждого интервала тарифных зон суток (руб./кВт-ч).

Сокращенное обозначение тарифной зоны суток: «день» - дневная, «ночь» - ночная.

- II ЦК зон гп зонн _ мес_

* мес ,

где Гм3°снн - средний тариф на закупку электроэнергии по трехзонному либо двухзонному тарифу (руб./кВт-ч); 5^Кз°н - месячная стоимость электроэнергии по трехзонному либо двухзонному тарифу (руб.); И^мес - месячный объем потребления электроэнергии потребителем (кВт-ч).

По нашему мнению, зонные тарифы являются эффективным инструментом управления спросом на электропотребление, так как временные интервалы управления известны потребителям заранее, принцип ценообразования на закупаемую электроэнергию при расчетах по зонным тарифам является прозрачным, а расчет экономического эффекта от снижения графика электропотребления относительно прост, что существенно облегчает процесс внедрения данного инструмента среди потребителей [Кузнецов, Ма-газинник, Шигаров, 2003].

Проведенное нами исследование [Дзюба, 2019] показало, что из-за высоких значений тарифов, действующих в «пиковые» и «полупиковые» периоды суточных интервалов нагрузки, закупка электроэнергии по второй ценовой категории выгодна не для всех

потребителей электроэнергии. Оценка эффективности применения второй ценовой категории может быть произведена на основе разработанного нами показателя «коэффициент зонной дифференциации нагрузки», который для трехзонных тарифов К^|°нн и для двухзонных тарифов К „ее™ рассчитывается на основе формул (4) и (5) соответственно.

К

3 зонн _

1>"

Т.Щ

полуп

1 полуп

+

Ей?

Т.Щ

полуп

_ тг 3 зонн - !/ 2 зонн -

Если показатели лмес либо лмес для конкретного потребители оказываются выше нуля, то тариф на закупку электроэнергии по второй ценовой категории ниже среднего тарифа по данной ценовой категории, и наоборот. Выбор наиболее приемлемого тарифа осуществляется сравнением средних тарифов, рассчитанных для конкретного предприятия для каждой ценовой категории в пользу наименьшего.

К

2 зонн _

5Ж

71=1 мес

Третья - четвертая тарифные категории являются наиболее распространенными на розничном рынке электроэнергии России и используются большинством промышленных потребителей. Данные тарифы рассчитываются на основе индивидуального почасового графика спроса на электроэнергию каждого потребителя на основе формулы:

5"е/с"7/цк = БУГ + БР+ 5П,

где - стоимость электроэнергии, закупаемой по третьей - четвертой ценовым ка-

тегориям (руб.); БШ - стоимость электрической энергии (руб.); БР - стоимость электрической мощности (руб.); БП - стоимость услуг по передаче электрической энергии (руб.).

Третья ценовая категория представляет собой тариф, включающий отдельную оплату почасовой стоимости электроэнергии, стоимости электрической мощности и услуг по передаче электроэнергии по одноставочному тарифу. Четвертая ценовая категория отличается только оплатой услуг по передаче электроэнергии по двухставочному тарифу, а пятая и шестая ценовые категории аналогичны третьей и четвертой с добавлением опции планирования собственного почасового электропотребления и наличием штрафов за отклонения между плановыми и фактическими почасовыми показателями электропотребления.

Промышленное предприятие имеет возможность ценозависимого управления затратами на энергоресурсы по таким компонентам, как стоимость электроэнергии, оплата мощности и услуг по передаче.

Значительную долю стоимости электроэнергии, закупаемой промышленными предприятиями, составляет оплата услуг по передаче электрической энергии, которая для некоторых групп потребителей может быть более 50 %, что обуславливает целесообразность ценозависимого управления спросом этим компонентом стоимости [Баев, Соловьева, Дзюба, 2018]. Промышленное предприятие может самостоятельно выбирать тариф на передачу электроэнергии - одноставочный либо двухставочный. Выбор того или другого зависит от индивидуального графика спроса на электропотребление конкретного предприятия, региона закупки электроэнергии, отраслевой принадлежности предприятия и особенностей процессов производства. При этом корректировка собственного спроса

может дать экономический эффект только при использовании двухставочного тарифа на передачу электрической энергии.

Для выбора оптимального для промышленного предприятия тарифа нами разработан коэффициент тарифа на передачу электроэнергии, позволяющий сравнить применение одноставочного и двухставочного тарифа на передачу электроэнергии при эквивалентной конфигурации графика электропотребления [Баев, Соловьева, Дзюба, 2018]:

гг регионi _ гр Одностав

Л ТП„ц ~~ 1 т

гр Содерж

^ т_ I »ттТехНр

744 т

^дностав - одноставочный тариф на передачу электроэнергии, утвержденный для каждого региона (руб./кВт-ч); т^одерж - ставка на содержание электрических сетей, утвержденная для каждого региона (руб./кВт-мес.); 7^ехНр1с,1вд - ставка за оплату технологического расхода (потерь) при передаче электрической энергии (руб./кВт-ч).

Значение 744 в формуле (7) отражает количество часов в расчетном месяце. Разработанный показатель К ^гион' характеризует эффективность применения тарифа на передачу электроэнергии в качестве инструмента ценозависимого управления электропотреблением в каждом регионе функционирования промышленного предприятия, так как чем выше величина коэффициента тарифа на передачу электроэнергии, тем больший экономический эффект получает потребитель от ценозависимого управления графиком спроса на электропотребление по данному компоненту.

Дополнительные возможности ценозависимого управления спросом на электропотребление появляются у промышленных предприятий при закупке электроэнергии по пятой и шестой ценовым категориям на розничном рынке или на оптовом рынке за счет экономии на оплате штрафов балансирующего рынка, которые возникают у предприятия при отклонении планового электропотребления от фактического [Валь, Попов, 2011].

Проведенное нами исследование механизмов ценообразования на балансирующем рынке, различных комбинаций цен балансирующего рынка электроэнергии и рынка на сутки вперед, а также анализ данных комбинаций в сопоставлении с направлениями отклонений фактических и плановых объемов электропотребления промышленного предприятия позволили определить такие из них, при которых потребитель не несет штрафных санкций, тем самым сокращая затраты на оплату электроэнергии.

В табл. 2 представлена систематизация всех вариантов действующих тарифов на оплату электроэнергии на оптовом и розничном рынках России с точки зрения возможности применения инструментов управления спросом на электропотребление при выборе конкретного из них.

Что касается механизмов управления спросом на природный газ, то они находятся на первоначальном этапе развития [Емельяшина, 2007]. Действующие условия ценообразования на закупку природного газа для промышленных потребителей в рамках контрактов с региональными поставщиками предусматривают ограниченный выбор вариантов определения тарифа в зависимости от характера графиков спроса на газ - закупку объемов газа БСР в рамках установленных посуточных лимитов БСРЬ и сверх установленных посуточных лимитов БОЯНЬ:

БвЯ = БвЯЬ + БвШЬ,

где БОЯ - стоимость природного газа, закупаемого промышленными предприятиями и крупными потребителями газа у региональных поставщиков (руб.) [Ильке-вич и др., 2014]; БСЯЬ - стоимость закупки газа в рамках установленных лимитов (9);

Таблица 2. Характеристики различных тарифов на поставку электроэнергии на розничном и оптовом рынках электроэнергии

для промышленных предприятий России Table 2. Characteristics of electricity tariffs in retail and wholesale electricity markets for Russia's industrial enterprises

Параметр тарифа Ценовая категория поставок электроэнергии на розничном рынке Варианты тарифов на закупку электроэнергии на оптовом рынке

I II III IV V VI 1 ст.* 2 ст.**

Зависимость общей стоимости элек- Отсутствует

троэнергии от характеристик почасовой неравномерности электрической нагрузки Предусмотрено

Учет компонента стоимости электри-

ческой энергии в зависимости от характеристик профиля электрической нагрузки Отсутствует Предусмотрено

Учет компонента стоимости электри-

ческой мощности в зависимости от характеристик профиля электрической нагрузки Отсутствует Предусмотрено

Учет компонента стоимости услуги по передаче электроэнергии в зависимости от характеристик профиля электрической нагрузки Отсутствует Предусмотрено Отсутствует Предусмотрено Отсутствует Предусмотрено

Требования к планированию почасового электропотребления Отсутствует Предусмотрено

Возможность управления стоимостью закупки электроэнергии на основе прогноза соотношений цен рынка на сутки вперед и балансирующего рынка Отсутствует Предусмотрено

Примечание: *1 ст. - одноставочный; **2 ст. - двухставочный.

БОЯНЬ - стоимость закупки газа вне установленных лимитов, в рамках которого объем сверхлимитного потребления газа УвНЬ рассчитывается по формуле (10).

п г _ ттГаз_регион_Лим »»лимит

•ЬЬКЬ - Цт X ,

где ц^3-Регион-Лим - тариф за поставляемый газ у региональных поставщиков в рамках лимитов (руб./тыс. куб. м); V" - величина месячного лимита выборки газа (договорная величина) у региональных поставщиков за расчетный месяц (тыс. куб. м).

уснь = Е

мес мес ^ ''

факт

где Уфг - фактическая величина потребления природного газа промышленным предприятием за каждые сутки (куб. м); У^ - величина суточных лимитов потребления при,, . ~ . »»сверхлим *

родного газа за расчетный месяц (куб. м); У^ - величина объема суточного потребления газа предприятием, подлежащая оплате с завышенным коэффициентом (тыс. куб.

ч »»невыборка . .

м); ' сут - объем газа, недовыбранного в рамках договорных лимитов (тыс. куб. м).

Кроме того, существует возможность закупки части потребляемого газа в рамках контрактов на товарно-сырьевой бирже:

.. биржа _ у ..биржа

•^п 'сут ,

.. биржа и и /

где Ут - величина закупки газа на товарно-сырьевой бирже за расчетный месяц (тыс. куб. м); 1^иржа - величина закупки газа на товарно-сырьевой бирже за каждые сутки расчетного месяца (тыс. куб. м).

В случае закупки газа на товарно-сырьевой бирже величина закупок газа у региональных поставщиков определяется по формуле:

у ..регион _ у ..факт у ..биржа

^ 'сут ^ 'сут ^ 'сут ,

мес ' мес мес

где - величина закупок газа у регионального поставщика (тыс. куб. м).

Учитывая, что стоимость газа, потребляемого сверх установленных суточных лимитов, значительно выше, снижение посуточной неравномерности спроса на газ с целью минимизации сверхлимитного потребления крайне актуально для предприятия, так как позволяет выровнять спрос региональной системы газоснабжения.

В случае снижения выборки потребляемого газа ниже объема суточного биржевого контракта потребитель оплачивает штраф, что также стимулирует его к планированию и управлению графиками собственного спроса.

Таким образом, существующие механизмы ценообразования на энергоресурсы (электроэнергия и природный газ) дают возможность использовать инструменты управления спросом, сокращая затраты промышленных предприятий и повышая общую энергоэффективность страны.

Практические аспекты применения комплексного управления спросом на энергоресурсы в промышленности России

При выборе тарифа на оплату электроэнергии по критерию управления спросом на принимаемое решение оказывают влияние следующие факторы:

• коэффициент заполнения суточных графиков нагрузок электропотребления предприятия [Чокин, Лойтер, 1985];

• возможность переноса собственных графиков почасовой нагрузки электропотребления предприятия;

• возможность прогнозирования спроса на потребление электроэнергии предприятия [Макоклюев, 2008];

• возможность прогнозирования ценовых параметров закупки электроэнергии и факторов, влияющих на цены;

• ценовые параметры энергорынка региона, где функционирует предприятие.

На основе анализа особенностей формирования различных вариантов тарифов, действующих в рамках розничного и оптового рынка электроэнергии, а также с учетом вышеперечисленных факторов, влияющих на принятие решения по выбору тарифа, нами разработана матрица принятия решений, позволяющая промышленному предприятию выбрать наиболее эффективный вариант тарифа на закупку электроэнергии по критерию управления спросом (табл. 3).

В матрице принятия решений учитываются параметры графиков нагрузки, степень возможности предприятия корректировать собственное электропотребление и региональные особенности тарифообразования на услуги по передаче электроэнергии.

Таким образом, матрица позволяет определить наиболее оптимальный для предприятия тариф и возможные варианты управления спросом.

Таблица 3. Матрица принятия решений по выбору наиболее эффективного варианта тарифа на закупку электроэнергии по критерию управление спросом Table 3. Decision-making matrix for choosing the most efficient tariff option for buying electricity using the criterion of demand-side management

Коэффициент заполнения суточных графиков нагрузок Возможность переноса собственных графиков почасовой нагрузки предприятия Региональные условия варианта тарифа на передачу электроэнергии

Отсутствует Низкая Средняя Высокая

< 0,l III ценовая категория III ценовая категория V ценовая категория, 1 ст.* оптовый рынок V ценовая категория, 1 ст. оптовый рынок Выгоднее 1 ст. Выгоднее 2 ст.**

0,l - 0,25 III ценовая категория III ценовая категория V ценовая категория, 1 ст. оптовый рынок V ценовая категория, 1 ст. оптовый рынок Выгоднее 1 ст. Выгоднее 2 ст.

0,25 - 0,5 III ценовая категория V ценовая категория V ценовая категория, 1 ст. оптовый рынок V ценовая категория, 1 ст. оптовый рынок Выгоднее 1 ст. Выгоднее 2 ст.

0,5 - 0,7 III ценовая категория, 1 ст. оптовый рынок III ценовая категория, 1 ст. оптовый рынок V ценовая категория, 1 ст. оптовый рынок V ценовая категория, 1 ст. оптовый рынок Выгоднее 1 ст.

IV ценовая категория, 2 ст. оптовый рынок IV ценовая категория, 2 ст. оптовый рынок VI ценовая категория, 2 ст. оптовый рынок VI ценовая категория, 2 ст. оптовый рынок Выгоднее 2 ст.

0,7 - 0,9 IV ценовая категория, 2 ст. оптовый рынок IV ценовая категория, 2 ст. оптовый рынок V ценовая категория, 1 ст. оптовый рынок II ценовая категория Выгоднее 1 ст.

VI ценовая категория, 2 ст. оптовый рынок Выгоднее 2 ст.

> 0,9 V ценовая категория, 1 ст. оптовый рынок V ценовая категория, 1 ст. оптовый рынок II ценовая категория II ценовая категория Выгоднее 1 ст.

VI ценовая категория, 2 ст. оптовый рынок VI ценовая категория, 2 ст. оптовый рынок Выгоднее 2 ст.

Примечание: *l ст. - одноставочный; **2 ст. - двухставочный.

На рис. 1 нами приведен алгоритм выбора тарифа на оплату электроэнергии промышленным предприятием, который упорядочивает и упрощает процесс принятия стратегически важного для него решения.

Рис. 1. Алгоритм выбора тарифа потребителями электрической энергии Fig. 1. Algorithm for choosing a tariff by electricity consumers

Как следует из разработанного алгоритма, ключевым моментом выбора тарифа на закупку электрической энергии является максимальная мощность энергопринимаю-щих устройств промышленного потребителя. При мощности до 670 кВт предприятию

необходимо рассчитать коэффициенты К^"1"1, К^|°нн, и в случае, если расчетные показатели оказались ниже нуля, выбрать зонный тариф по второй ценовой категории, а в обратном случае - производить расчет по первой ценовой категории.

Если максимальная мощность энергопринимающих устройств потребителя составляет свыше 670 кВА, сначала определяется целесообразность использования двухставоч-ного тарифа на оплату услуг по передаче электроэнергии на основе расчета коэффициента Ктп™°Н', далее выполняется расчет коэффициента заполнения суточных графиков нагрузок, определяется возможность корректировки собственных графиков почасовой нагрузки предприятия и с учетом полученных результатов выбирается оптимальный тариф на закупку электроэнергии по матрице принятия решений. В случае закупки потребителем электроэнергии на оптовом рынке, дополнительно производится прогнозирование ценовых соотношений ЦРСВ и ЦБР с последующей корректировкой параметров планового почасового электропотребления.

На принятие решения по выбору тарифа на закупку природного газа оказывают влияние следующие факторы:

• коэффициент заполнения суточных графиков нагрузок потребления газа предприятием;

• возможность переноса собственных графиков почасовой нагрузки потребления газа предприятием;

• величина сверхлимитного объема потребления газа;

• сезонные параметры повышающих коэффициентов при сверхлимитном потреблении газа;

• соотношение ценовых параметров закупки газа в рамках товарно-сырьевой биржи и у региональных поставщиков;

• возможность прогнозирования спроса на потребление газа предприятием;

С учетом условий поставки газа региональными поставщиками и посредством контрактов на товарно-сырьевой бирже по аналогии с выбором тарифа на электропотребление нами разработана матрица принятия решений по выбору наиболее эффективного варианта закупки природного газа по критерию управления спросом (табл. 4). На принятие решения влияют возможность корректировать собственный спрос на природный газ и параметры региональных цен на газ на товарно-сырьевой бирже.

Таблица 4. Матрица принятия решений по выбору наиболее эффективного

варианта тарифа на закупку природного газа по критерию управления спросом промышленными потребителями России

Table 4. Decision-making matrix for choosing the most efficient tariff option for buying natural gas using the criterion of demand-side management by industrial consumers in Russia

Коэффициент заполнения суточных графиков нагрузок Возможность переноса собственных графиков спроса на потребление газа предприятием Региональные цены поставок газа на товарно-сырьевой бирже

Отсутствует Низкая Средняя Высокая

< 0,3 Закупка газа на бирже Закупка газа на бирже Закупка газа на бирже, выравнивание спроса Закупка газа на бирже, выравнивание спроса 8СЯ> 8С8

< 0,3 Закупка газа у регионального поставщика Закупка газа у регионального поставщика Закупка газа у регионального поставщика, выравнивание спроса Закупка газа у регионального поставщика, выравнивание спроса 8СЯ< 8С8

Окончание таблицы 4

Table 4

Коэффициент заполнения суточных графиков нагрузок Возможность переноса собственных графиков спроса на потребление газа предприятием Региональные цены поставок газа на товарно-сырьевой бирже

Отсутствует Низкая Средняя Высокая

0,3 - 0,7 Закупка газа на бирже Закупка газа на бирже Закупка газа на бирже, выравнивание спроса Закупка газа на бирже, выравнивание спроса 8СЯ> 8С8

Закупка газа у регионального поставщика Закупка газа у регионального поставщика Закупка газа у регионального поставщика, выравнивание спроса Закупка газа у регионального поставщика, выравнивание спроса 8СЯ< 8С8

> 0,7 Закупка газа на бирже Закупка газа на бирже Закупка газа на бирже, выравнивание спроса Закупка газа на бирже, выравнивание спроса 8СЯ> 8С8

Закупка газа у регионального поставщика Закупка газа у регионального поставщика Закупка газа у регионального поставщика, выравнивание спроса Закупка газа у регионального поставщика, выравнивание спроса 8СЯ< 8С8

На рис. 2 нами представлен алгоритм выбора оптимального для конкретного промышленного предприятия варианта закупки природного газа.

Начал

3. Оценка стоимости газа в объемах сверх установленных лимитов

4. Сравнение цен закупок газа с ценами товарно-сырьевой биржи

5. Оценка стоимости газа в рамках установленных лимитов

6.1. Расчет коэффициентов

заполнения суточных графиков нагрузок

X

7. Выбор варианта тарифа в рамках матрицы принятия решений

6.2. Оценка степени возможностей переноса собственных графиков нагрузки предприятия

I

8. Расчеты с поставщиками за потребленный природный газ

9. Оценка эффективности применения тарифов

- I ^-

Конец^)

Рис. 2. Алгоритм выбора тарифа потребителями природного газа Fig. 2. Algorithm for choosing a tariff by natural gas consumers

Основанием для использования данного алгоритма является наличие у промышленного предприятия сверхлимитного потребления природного газа. После оценки стоимости закупки газа у регионального поставщика производится ее сравнение с ценами на товарно-сырьевой бирже. Далее выполняется расчет коэффициента заполнения суточных графиков нагрузок, определяется возможность корректировки собственного графика потребления природного газа и с учетом полученных результатов выбирается наиболее целесообразный вариант тарифа на закупку природного газа при помощи матрицы принятия решений.

Правильность выбора тарифов на оплату электроэнергии и природного газа необходимо регулярно инспектировать с учетом полученного на предыдущих этапах управления экономического эффекта, происходящих внутренних и внешний изменений, которые влияют на применение инструментов управления спросом.

Разработанные алгоритмы и матрицы принятия решений могут быть использованы всеми типами промышленных потребителей России и позволяют предприятию не только выбрать наиболее предпочтительный вариант тарифа на оплату электроэнергии и природного газа, но и максимально использовать существующие инструменты управления спросом, что не только обеспечит экономию для промышленного предприятия, но и повысит энергоэффективность отдельной территории и страны в целом.

Заключение

Систематизация действующих программ управления спросом на электропотребление и особенностей их применения в разных странах позволила выявить ряд программ, которые могут быть адаптированы к России с учетом специфики спроса и условий обращения электрической энергии в масштабах ЕЭС. В качестве наиболее эффективных инструментов управления спросом на электропотребление для России следует разрабатывать программы экономического нормирования, основанные на стимулировании потребителей к выравниванию собственного спроса на основе ценовых стимулов, например, Critical Peak Pricing (CPP).

На основе анализа механизмов ценообразования на электрическую энергию на оптовом и розничном рынках и условий поставок природного газа в рамках региональных контрактов и на товарно-сырьевой бирже доказана возможность применения для российских промышленных предприятий инструментов управления спросом на потребление электрической энергии и природного газа.

С учетом действующих в России механизмов ценообразования на энергоресурсы разработано методическое и организационное обеспечение выбора наиболее целесообразных тарифов на оплату электрической энергии и природного газа при использовании инструментов управления спросом.

Предложен ряд расчетных коэффициентов, алгоритмы выбора тарифа и матрицы принятия решений, позволяющие промышленным предприятиям упростить процесс выбора тарифа, в наибольшей степени способствующего экономии затрат на энергоресурсы, ускорить процесс внедрения механизмов управления спросом в повседневную деятельность промышленного сектора.

Практическая значимость проведенного исследования заключается в возможности применения его результатов на промышленных предприятиях России с целью повышения их энергетической эффективности и финансовой устойчивости в сложившихся кризисных экономических условиях, что, в свою очередь, будет способствовать повышению экономической устойчивости и энергетической эффективности страны.

Источники

Баев И. А., Соловьева И. А., Дзюба А. П. (2015). Актуальные задачи внедрения системы управления спросом на электропотребление в России // Вестник науки Сибири. № 4 (19). С. 116-129.

Баев И. А., Соловьева И. А., Дзюба А. П. (2018). Управление затратами на услуги по передаче электроэнергии в промышленном регионе // Экономика региона. Т. 14, № 3. С. 899-913. DOI: 10.17059/2018-3-19

Валь П. В., Попов Ю. П. (2011). Концепция разработки системы прогнозирования электропотребления промышленного предприятия в условиях оптового рынка // Промышленная энергетика. № 10. С. 31-35.

Гительман Л. Д., Ратников Б. Е., Кожевников М. В., Шевелев Ю. П. (2013). Управление спросом на энергию. Уникальная инновация для российской электроэнергетики: монография. Екатеринбург. 120 с.

Дзюба А. П. (2019). Развитие инструментов ценозависимого электропотребления на территориях России // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. Сер.: Социальные науки. № 3 (55). С. 33-42.

Емельяшина Ю. В. (2007). Взаимовыгодные интересы производителей и потребителей газа в России // Нефть, газ и бизнес. № 9. С. 83-88.

Илькевич Н. И., Дзюбина Т. В., Калинина Ж. В., Окунева С. Т. (2014). Модель оптимизации спроса на рассредоточенных рынках потребителей газа и монопольного предложения ОАО «Газпром» // Вестник ИрГТУ № 1. С. 133-138.

Кобец Б. Б., Волкова И. О. (2010). Инновационное развитие электроэнергетики на базе концепции SMART GRID. М.: ИАЦ Энергия. 208 с.

Кузнецов А. В., Магазинник Л. Т., Шигаров В. П. (2013). Структура и тарифное стимулирование управления режимами потребления электрической энергии. Ульяновск: Изд-во Ульян. гос. техн. ун-та. 104 с.

Макоклюев Б. И. (2008). Анализ и планирование электропотребления. М.: Энергоатомиздат. 295 с.

Ханаев В. В. (2009). Роль управления спросом на электроэнергию в перспективном покрытии электрической нагрузки при дефиците генерирующих мощностей // ЭнергоРынок. № 3. С. 26-29.

Чокин Ш. Ч., Лойтер Э. Э. (1985). Управление нагрузкой энергосистем. Алма-Ата: Наука. 286 с.

Aalami H., Yousefi G. R., Moghadam M. P. (2008). Demand response model considering EDRP and TOU programs. Proc. IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition (Chicago, IL, USA, April 21-24, 2008). IEEE, pp. 1-6. DOI: 10.1109/TDC.2008.4517059.

Barton J., Huang S., Infield D., Leach M., Ogunkunle D., Torriti J. (2013). The evolution of electricity demand and the role for demand side participation, in buildings and transport. Energy Policy, vol. 52, pp. 85-102. DOI: 10.1016/j.enpol.2012.08.040.

Berg G. J., Kor A. K. (1979). Model representation of power system loads. Proc. PICA Conf., pp. 153-162.

Bernard J.-T., Roland M. (2000). Load management programs, cross-subsidies and transaction costs: The case of self-rationing. Resource and Energy Economics, vol. 22, issue 2, pp. 161-188. DOI: 10.1016/ S0928-7655(99)00018-4.

Chai W., Cai X., Li Z. (2017). A multi-objective optimal control scheme of the hybrid energy storage system for accurate response in the demand side. Proc. 4th Int. Conf. on Systems and Informatics (ICSAI) (Hangzhou, China, November11-13, 2017). IEEE, pp. 300-305. DOI: 10.1109/ICSAI.2017.8248308.

Diana G., Govender P. (2000). Demand side management: A case study of a tertiary institution. Proc. Int. Conf. on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies (London, UK, April 4-7, 2000). IEEE, pp. 49-53. DOI:10.1109/DRPT.2000.855701.

Feng J., Zeng B., Zhao D., Wu G., Liu Z., Zhang J. (2018). Evaluating demand response impacts on capacity credit of renewable distributed generation in smart distribution systems. IEEE Access, vol. 6, pp. 14307-14317. DOI: 10.1109/ACCESS.2017.2745198.

Fleten S.-E., Pettersen E. (2005). Constructing bidding curves for a price-taking retailer in the norwegian electricity market. Proc. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, issue 2, pp. 701-708. DOI: 10.1109/TPWRS.2005.846082.

Garcia-Cerrutti L. M. (2000). Estimating elasticities of residential energy demand from panel county data using dynamic random variables models with heteroskedastic and correlated error terms. Resource and Energy Economics, vol. 22, issue 4, pp. 355-366. DOI: 10.1016/S0928-7655(00)00028-2.

Lampropoulos I., Frunt J., Virag A., Nobel F., Bosch P. P. J., Kling W. L. (2012). Analysis of the market-based service provision for operating reserves in the Netherlands. Proc. 9th Int. Conf. on the European Energy Market (Florence, Italy, May 10-12, 2012). IEEE, pp. 1-8. DOI: 10.1109/EEM.2012.6254735.

Lampropoulos L., Kling W. L., Ribeiro P. F. (2013). History of demand side management and classification of demand response control schemes. Proc. IEEE Power and Energy Society General Meeting (Vancouver, BC, Canada, July 21-25, 2013. IEEE, pp. 173-178. DOI: 10.1109/PESMG.2013.6672715.

Takahashi M., Asano H. (2011). An assessment study of energy efficiency policy measures for Japanese commercial sector. The Energy Journal, vol. 32, special issue 1: Strategies for mitigating climate change through energy efficiency: A multi-model perspective, pp. 243-260. DOI: 10.5547/ISSN0195-6574-EJ-Vol32-NoSI-13.

Torriti J., Hassan M. G., Leach M. (2010). Demand response experience in Europe: Policies, programmes and implementation. ENERGY, vol. 35, issue 4, pp. 1575-1583. DOI: 10.1016/j.energy.2009.05.021.

Tuan L.A., Bhattacharya K., Daalder J. (2005). Transmission congestion management in bilateral markets: an interruptible load auction solution. Electric Power Systems Research, vol. 74, pp. 379-389.

Vine E. (1996). International DSM and DSM program evaluation: An indeep assessment. Energy, vol. 21, issue 10, pp. 983-996. DOI: 10.1016/0360-5442(96)00028-X.

Walawalkar R., Blumsack S., Apt J., Fernands S. (2008). Analyzing PJM's economic demand response program. Proc. IEEE Power and Energy Society General Meeting - Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st Century (Pittsburgh, PA, USA, July 20-24, 2008). IEEE, pp. 1-9. DOI: 10.1109/ PES.2008.4596905.

Wolfs P., Isalm S. (2009). Potential barriers to smart grid technology in Australia. Proc. Australasian Universities Power Engineering Conf. IEEE, pp. 1-6.

Yang J. M. (2012). Note on estimating effectiveness of demand management. Applied Economics Letters, vol. 19, issue 3, pp. 215-220.

Zhang Q., Wang X., Fu M. (2009). Optimal implementation strategies for critical peak pricing. Proc. 6th Int. Conf. on the European Energy Market (Leuven, Belgium, May 27-29, 2009). IEEE pp. 1-6. DOI: 10.1109/EEM.2009.5207139.

Информация об авторах Дзюба Анатолий Петрович, кандидат экономических наук, старший научный сотрудник кафедры финансовых технологий Высшей школы экономики и управления Южно-Уральского государственного университета (НИУ), 454080, РФ, г. Челябинск, пр-т Ленина, 76. Контактный телефон: +7 (351) 267-91-28, e-mail: dziubaap@susu.ru

Соловьева Ирина Александровна, доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры финансовых технологий Высшей школы экономики и управления Южно-Уральского государственного университета (НИУ), 454080, РФ, г. Челябинск, пр-т Ленина, 76. Контактный телефон: +7 (351) 267-91-28, e-mail: solovevaia@susu.ru

Anatoly P. Dzyuba South Ural State University, Chelyabinsk, Russia Irina A. Solovyeva South Ural State University, Chelyabinsk, Russia

Demand-side management mechanisms in industry

Abstract. Intensive development of technologies that increase energy efficiency makes the global and the Russian industry consider the introduction of demand-side management mechanisms. Though demand-side management technologies in Russia are at the early stages of introduction, existing mechanisms of electricity and natural gas supply allow consumers to reduce their costs and result in equalization of the demand for energy across the entire energy system. The research objective is to explore the energy tariffs in the wholesale and retail markets and mechanisms for supplying natural gas by regional contractors as well as using the commodity exchange. The authors design mechanisms for industrial consumers to choose the most efficient options to pay for energy resources using the criterion of demand-side management. The research methodology includes the theory of industrial markets and a problem-oriented approach. The authors apply analysis, synthesis, system analysis, statistical methods. Yielded results of the research into programmes on demand-side management administered in different countries enable the authors to prove that the most efficient direction for demand-side management development in Russia is economic norm setting. Within this direction the authors develop algorithms and decision-making matrices for choosing the most efficient tariff option to buy electricity and natural gas by industrial consumers. The researchers evidence the possibility of implementing demand-side management on energy markets of Russia and provide methodological and organisational support. The findings can be helpful for industrial enterprises and government agencies developing and running their energy efficiency improvement programs.

Keywords: industry; energy efficiency; energy tariffs; demand-side management; electricity market; natural gas exchange.

Acknowledgments: The paper is prepared with the support of the Government of the Russian Federation (Resolution no. 211 of March 16, 2013), agreement no. 02.A03.21.0011. For citation: Dzyuba A. P., Solovyeva I. A. (2020). Mekhanizmy upravleniya sprosom na ener-goresursy v promyshlennosti [Demand-side management mechanisms in industry]. Journal of New Economy, vol. 21, no. 3, pp. 175-195. DOI: 10.29141/2658-5081-2020-21-3-9 Received July 29, 2020.

References

Baev I. A., Solovyeva I. A., Dzyuba A. P.

Baev I. A., Solovyeva I. A., Dzyuba A. P.

Val P. V., Popov Yu. P.

Gitelman L. D., Ratnikov B. E., Kozhevnikov M. V., Shevelev Yu. P.

Dzyuba A. P.

Emelyashina Yu. V.

Ilkevich N. I., Dzyubina T. V., Kalinina Zh. V., Okuneva S. T.

Kobets B. B., Volkova I. O.

Kuznetsov A. V., Magazinnik L. T., Shigarov V. P.

Makoklyuev B. I.

Khanaev V. V.

Chokin Sh. Ch., Loyter E. E.

Aalami H., Yousefi G. R., Moghadam M. P. (2008). Demand response model considering EDRP and TOU programs. Proc. IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition (Chicago, IL, USA, April 21-24, 2008). IEEE, pp. 1-6. DOI: 10.1109/TDC.2008.4517059.

Barton J., Huang S., Infield D., Leach M., Ogunkunle D., Torriti J. (2013). The evolution of electricity demand and the role for demand side participation, in buildings and transport. Energy Policy, vol. 52, pp. 85-102. DOI: 10.1016/j.enpol.2012.08.040.

Berg G. J., Kor A. K. (1979). Model representation of power system loads. Proc. PICA Conf., pp. 153-162.

Bernard J.-T., Roland M. (2000). Load management programs, cross-subsidies and transaction costs: The case of self-rationing. Resource and Energy Economics, vol. 22, issue 2, pp. 161-188. DOI: 10.1016/ S0928-7655(99)00018-4.

Chai W., Cai X., Li Z. (2017). A multi-objective optimal control scheme of the hybrid energy storage system for accurate response in the demand side. Proc. 4th Int. Conf. on Systems and Informatics (ICSAI) (Hangzhou, China, November11-13, 2017). IEEE, pp. 300-305. DOI: 10.1109/ICSAI.2017.8248308.

Diana G., Govender P. (2000). Demand side management: A case study of a tertiary institution. Proc. Int. Conf. on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies (London, UK, April 4-7, 2000). IEEE, pp. 49-53. DOI:10.1109/DRPT.2000.855701.

Feng J., Zeng B., Zhao D., Wu G., Liu Z., Zhang J. (2018). Evaluating demand response impacts on capacity credit of renewable distributed generation in smart distribution systems. IEEE Access, vol. 6, pp. 14307-14317. DOI: 10.1109/ACCESS.2017.2745198.

Fleten S.-E., Pettersen E. (2005). Constructing bidding curves for a price-taking retailer in the norwegian electricity market. Proc. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, issue 2, pp. 701-708. DOI: 10.1109/TPWRS.2005.846082.

Garcia-Cerrutti L. M. (2000). Estimating elasticities of residential energy demand from panel county data using dynamic random variables models with heteroskedastic and correlated error terms. Resource and Energy Economics, vol. 22, issue 4, pp. 355-366. DOI: 10.1016/S0928-7655(00)00028-2.

Lampropoulos I., Frunt J., Virag A., Nobel F., Bosch P. P. J., Kling W. L. (2012). Analysis of the market-based service provision for operating reserves in the Netherlands. Proc. 9th Int. Conf. on the European Energy Market (Florence, Italy, May 10-12, 2012). IEEE, pp. 1-8. DOI: 10.1109/EEM.2012.6254735.

Lampropoulos L., Kling W. L., Ribeiro P. F. (2013). History of demand side management and classification of demand response control schemes. Proc. IEEE Power and Energy Society General Meeting (Vancouver, BC, Canada, July 21-25, 2013. IEEE, pp. 173-178. DOI: 10.1109/PESMG.2013.6672715.

Takahashi M., Asano H. (2011). An assessment study of energy efficiency policy measures for Japanese commercial sector. The Energy Journal, vol. 32, special issue 1: Strategies for mitigating climate change through energy efficiency: A multi-model perspective, pp. 243-260. DOI: 10.5547/ISSN0195-6574-EJ-Vol32-NoSI-13.

Torriti J., Hassan M. G., Leach M. (2010). Demand response experience in Europe: Policies, programmes and implementation. ENERGY, vol. 35, issue 4, pp. 1575-1583. DOI: 10.1016/j.energy.2009.05.021.

Tuan L.A., Bhattacharya K., Daalder J. (2005). Transmission congestion management in bilateral markets: an interruptible load auction solution. Electric Power Systems Research, vol. 74, pp. 379-389.

Vine E. (1996). International DSM and DSM program evaluation: An indeep assessment. Energy, vol. 21, issue 10, pp. 983-996. DOI: 10.1016/0360-5442(96)00028-X.

Walawalkar R., Blumsack S., Apt J., Fernands S. (2008). Analyzing PJM's economic demand response program. Proc. IEEE Power and Energy Society General Meeting - Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st Century (Pittsburgh, PA, USA, July 20-24, 2008). IEEE, pp. 1-9. DOI: 10.1109/ PES.2008.4596905.

Wolfs P., Isalm S. (2009). Potential barriers to smart grid technology in Australia. Proc. Australasian Universities Power Engineering Conf. IEEE, pp. 1-6.

Yang J. M. (2012). Note on estimating effectiveness of demand management. Applied Economics Letters, vol. 19, issue 3, pp. 215-220.

Zhang Q., Wang X., Fu M. (2009). Optimal implementation strategies for critical peak pricing. Proc. 6th Int. Conf. on the European Energy Market (Leuven, Belgium, May 27-29, 2009). IEEE pp. 1-6. DOI: 10.1109/EEM.2009.5207139.

Information about the authors

Anatoly P. Dzyuba, Cand. Sc. (Econ.), Sr. Researcher of Financial Technologies Dept. of the Higher School of Economics and Management, South Ural State University, 76 Lenina Ave., Chelyabinsk, 454080, Russia

Phone: +7 (351) 267-91-28, e-mail: dziubaap@susu.ru

Irina A. Solovyeva, Dr. Sc. (Econ.), Associate Prof., Prof. of Financial Technologies Dept. of the Higher School of Economics and Management, South Ural State University, 76 Lenina Ave., Chelyabinsk, 454080, Russia

Phone: +7 (351) 267-91-28, e-mail: solovevaia@susu.ru

© Дзюба А. П., Соловьева И. А., 2020