Оценка прогнозов электропотребления в регионе

УДК 338.45

Оценка прогнозов электропотребления в регионе

Д. В. Вершинин,

генеральный директор ОАО «УК Сибирьэнерго», соискатель учёной степени кандидата наук при экономическом факультете

Новосибирского государственного университета

В статье на примере стратегии социально-экономического развития региона рассматриваются вопросы оценки стратегических прогнозов электропотребления. Предлагается методический способ такой оценки, базирующийся на использовании эконометрического и экономико-математического инструментария.

Ключевые слова: электропотребление, электросбережение, факторный анализ, экономико-математические модели, стратегия.

Одной из важнейших государственных стратегических задач является существенное сокращение энергоёмкости отечественной экономики (на 40 % к 2020 году). Решение этой задачи связывается с энергоэффективностью и энергосбережением. В этой связи становится чрезвычайно интересным анализ разработанных стратегических прогнозов социально-экономического развития регионов России с точки зрения отображения в них количественных параметров энергоэффективности и энергосбережения. Стратегии социально-экономического развития до 2020 года в настоящее время имеют практически все субъекты Российской Федерации. Непосредственно электроэнергетические прогнозы по региональным энергосистемам России даны в Генеральной схеме размещения объектов электроэнергетики до 2020 года [1].

Проведём такой анализ на примере электроэнергетических прогнозов для одного из субъектов Российской Федерации - Новосибирской области (НСО), используя для этого, в основном, Стратегию социально-экономического развития Сибири до 2020 года (далее - Стратегия) [2]. В Стратегии по субъектам Федерации, входящим в Сибирский федеральный округ, даны прогнозы как по экономическим показателям, так и по показателям электропотребления, что является решающим для реализации наших целей.

Прежде чем приступить к решению поставленной задачи, дадим краткую характеристику сложившегося состояния в экономике и в потреблении электроэнергии в Новосибирской области в 2000-х годах.

За период 2000-2008 гг. экономика НСО развивалась достаточно стабильно. Так, среднегодовой прирост валового регионального продукта (ВРП) за этот период составил почти 8 %. Также росло и потребление электроэнергии, при этом как по абсолютным величинам в миллионах киловатт, так и по темпам роста полное потребление электроэнергии (с потерями) в регионе опережало её выработку (рис. 1). Тем не менее, в целом потребности в электроэнергии отраслей и сфер экономики и населения полностью удовлетворялись за счёт собственной выработки региона.

млн кВт-ч 16000,0

Выработано

• Потребление операционной зоны без потерь

Потребление без потерь и собственных нужд

Потреблено

о > й й > » N оз

в а о о о о а о о сррррор со

Рис. 1. Динамика выработки и потребления электроэнергии в Новосибирской области за 2000-2008 гг.

Как видно из рис. 1, все приведённые компоненты годовых региональных балансов электроэнергии имели повышательную тенденцию. Заметим, что годовые темпы роста валового регионального продукта заметно отличались от аналогичного показателя по электропотреблению в подтверждении нейтральности электропотребления относительно экономической динамики (рис. 2), но энергоёмкость региональной добавленной стоимости в рассматриваемом периоде, как и ВВП России, снижалась (рис. 3).

%

Рис. 2. Различия динамики ВРП и электропотребления Новосибирской области

ШИШИ2Ш

кВт- ч/руб 0,7

0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

0,58

0 52 0, 49 „ „

0, 46 0, 42 0,40 0,38

0, 34 0, 34

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Рис. 3. Динамика электроёмкости валового регионального продукта НСО в 2000—2008 гг.

В целом положительная динамика электропотребления до 2008 года к середине 2009 из-за кризиса была нарушена - в 2009 году уровень электропотребления снизился до уровня 2007 года. Отметим, что падение электропотребления в 2009 году по сравнению с 2008 было зафиксировано по всей Единой энергосистеме (ЕЭС) России. Однако падение электропотребления в ОЭС Сибири по сравнению с падением электропотребления по ЕЭС России было менее значительным [3].

Известно, что на энергопотребление влияют многочисленные факторы, разделяющиеся на регулярные и нерегулярные. К регулярным факторам, например, относятся суточная, недельная и сезонная цикличности энергопотребления. К нерегулярным факторам относятся резкие изменения погодных условий, экономическая обстановка, внеплановые отключения крупных потребителей и др. При разработке долгосрочных прогнозов, как правило, учитываются тенденции и факторы социально-экономического развития - рост численности населения, ввод жилья и производственных мощностей и др. [4]. Иными словами, электропотребление - сложная многофакторная функция [5]. Поэтому, как справедливо отмечается в большинстве публикаций по проблемам электропотребления, исследовать эту функцию и её динамику следует с позиций системного подхода.

Для оценки прогнозов необходим некий агрегированный показатель, который позволял бы проводить системный анализ изменения прогнозного электропотребления в регионе с учётом совокупного влияния большинства факторов, по крайней мере, социально-экономических. Предлагаемый способ этого анализа не выходит за рамки общей методологической системы экономических исследований, но вносит в неё определенную оригинальность.

Инструментарием для такого анализа служат аппараты эконометрического и экономико-математического моделирования, позволяющие, как известно, описывать экономические процессы во взаимосвязях влияющих параметров. В данной статье нами была осуществлена попытка реализации предлагаемого подхода. Эконометрический факторный анализ позволил определить некие агрегированные показатели, построенные на совокупности показателей региональной экономики,

а экономико-математические методы способствовали сравнительной оценке гипотетических ситуаций электросбережения в прогнозных динамиках электропотребления.

Для расчёта агрегированных показателей были использованы показатели по регионам СФО в сопоставимых ценах 2000 года за 2000-2020 гг., предусмотренные в Стратегии, в разрезе следующих групп: группа 1- размеры и структура валового регионального продукта по основным видам экономической деятельности (промышленность, строительство, сельское хозяйство, транспорт и связь, прочие); группа 2 - потребление электроэнергии основными потребителями (потери, промышленность, строительство, сельское хозяйство, транспорт и связь, прочие и население); группа 3 -среднегодовые темпы прироста по пятилетиям: ВРП, инвестиций по видам деятельности, занятых в экономике, электропотребления. В матрицу показателей также были включены данные по мощностям и производству электроэнергии для всего периода (2010-2020 гг.) по всем регионам Сибири.

По ходу статьи отметим, что по стратегическим прогнозам темпы роста валового регионального продукта как в целом по Сибири, так и Новосибирской области значительно опережают темпы роста электропотребления. То есть по Стратегии получается почти в два с половиной раза к концу прогнозного периода снижение электроёмкости валового регионального продукта НСО (рис. 4). При этом, по прогнозам Генеральной схемы размещения объектов электроэнергетики, по максимальному варианту происходит увеличение доли регионов Сибири в общем электропотреблении страны за счёт интенсивного роста электропотребления, связанного с предполагаемым опережающим развитием экономики сибирской территории [1]. кВт- ч/руб

80,С х

с0,С

&0,С

£ 0,0

0,063

050

"--.0,045

^--,.0040

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Рис. 4. Динамика снижения электроёмкости ВРП Новосибирской области по Стратегии социально-экономического развития Сибири до 2020 г.

Для факторного анализа был использован программный пакет SPSS1. В настоящее время это самое распространённое программное обеспечение для статистического анализа во всём мире. Программой можно пользоваться без особых знаний в области прикладного программирования. В соответствии с описанием пакета SPSS выполняется следующая последовательность действий.

1SPSS Statistics (аббревиатура англ. «Statistical Package for the Social Sciences» - «статистический пакет для социальных наук») -компьютерная программа для статистической обработки данных.

ШШ

На первом шаге процедуры факторного анализа происходит стандартизация заданных значений переменных (z-преобразование); затем при помощи стандартизированных значений рассчитывают корреляционные коэффициенты Пирсона между рассматриваемыми переменными.

Исходным элементом для дальнейших расчётов является корреляционная матрица. Для построенной корреляционной матрицы определяются так называемые собственные значения и соответствующие им собственные векторы, для определения которых используются оценочные значения диагональных элементов матрицы (так называемые относительные дисперсии простых факторов).

Собственные значения сортируются в порядке убывания, для чего обычно отбирается столько факторов, сколько имеется собственных значений, превосходящих по величине единицу. Собственные векторы, соответствующие этим собственным значениям, образуют факторы; элементы собственных векторов получили название факторной нагрузки. Их можно понимать как коэффициенты корреляции между соответствующими переменными и факторами. Для решения задачи определения факторов были разработаны многочисленные методы, наиболее часто употребляемым из которых является метод определения главных факторов (компонентов).

Описанные выше шаги расчёта ещё не дают однозначного решения задачи определения факторов. Основываясь на геометрическом представлении рассматриваемой задачи, поиск однозначного решения называют задачей вращения факторов. И здесь имеется большое количество методов, наиболее часто употребляемым из которых является ортогональное вращение по так называемому методу варимакса. Факторные нагрузки повёрнутой матрицы могут рассматриваться как результат выполнения процедуры факторного анализа. Кроме того, на основании значений этих нагрузок необходимо попытаться дать толкование отдельным факторам.

Если факторы найдены и истолкованы, то на последнем шаге факторного анализа отдельным наблюдениям можно присвоить значения этих факторов, так называемые факторные значения. Таким образом, для каждого наблюдения значения большого количества переменных можно перевести в значения небольшого количества факторов.

По корреляционной матрице можно определить взаимосвязи показателей социально-экономического развития и электропотребления в регионе. Так, наиболее существенные связи электропотребления наблюдались со следующими показателями: «мощность электростанций» - коэффициент корреляции Пирсона -0,93 и «выработка электроэнергии» - 0,94. Интересно отметить, что потери электроэнергии существенно коррелировали только с показателем «потребление электроэнергии населением» - 0,85. Менее существенные связи наблюдались с величиной валового регионального продукта - 0,68, с размером основных фондов - 0,74, с объёмом промышленного производства - 0,68. С остальными показателями коэффициенты корреляции Пирсона не превышали 0,6. Однако делать какие-то

выводы относительно уровня независимости электропотребления необходимо с большой долей осторожности. Для более корректного объяснения наблюдаемых корреляций необходимо более детальное представление структуры производства товаров и услуг в регионе.

В итоге исходная матрица для факторного анализа состояла из 19 показателей переменных и 252 наблюдений (2000-2020 гг. по 12 регионам Сибирского федерального округа). В результате расчётов факторный анализ выявил четыре компоненты с суммарной дисперсией, равной 87 % от общей. По показателям, факторная нагрузка на которые превышала 0,65, выявленные компоненты были интерпретированы как структурная, электроэнергетическая, сельскохозяйственная (табл. 1). Выявление сельскохозяйственной компоненты требует особого осмысления. Здесь же можно отметить то, что это нельзя объяснить теснотой связи между показателями «добавленная стоимость» и «потребление электроэнергии сельским хозяйством, охотой и лесным хозяйством» (коэффициент Пирсона для этой пары равен всего 0,59).

Таблица 1

Наибольшие факторные нагрузки на показатели

Фактор Структурная Электро-энергетическая Сельско-хозяйственная

Добавленная стоимость:

промышленность 0,86

строительство 0,90

сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство 0,67

транспорт и связь 0,81

прочие отрасли 0,87

Электропотребление:

потери электроэнергии (млн кВт-ч) 0,84

промышленность 0,76

строительство 0,83

сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство 0,86

транспорт и связь 0,92

прочие отрасли (без населения) 0,79

население 0,78

На рис. 5 показана динамика значений компонент для Новосибирской области. Конфигурация графиков, в общем, повторяет как сложившуюся динамику экономических показателей (до 2008 г.), так и их прогнозных значений, предусмотренных Стратегией.

Как видно из рис. 5, крутизна динамики электроэнергетической компоненты значительно меньше структурной, а монотонный характер самой кривой роста этой компоненты подтверждает определённую нейтральность этого агрегированного показателя по отношению к прогнозным изменениям в экономике НСО. То же самое наблюдается и по прогнозным показателям валового регионального продукта и электропотребления в регионе (см. рис. 3).

Вариантный анализ удобно проводить с помощью линейно-программного аппарата экономико-математического моделирования [6]. Нами для этих целей

ШШШВШ

1600000 1400000 1200000 1000000 800000 600000 400000

200000 0

ОООООООООО*—

Гу Ну Ну Ну Ну Г\/ Ну Ну Ну ^ ^

1 - Структурная компонента 3 - Электроэнергетическая компонента

2 - Сельскохозяйственная компонента

Рис. 5. Динамика значений компонент по Новосибирской области за период с 2000 по 2020 гг.

были использованы две модели - в вариантной постановке и с непрерывными переменными.

Экономическая постановка первой задачи заключалась в следующем: из сформированного множества вариантов прогнозного состояния экономики Новосибирской области с электроэнергетическими характеристиками необходимо определить такой, который удовлетворял бы заданным ограничениям при максимальном значении, например, структурной компоненты или минимальном значении электроэнергетической компоненты.

Вторую задачу можно сформулировать следующим образом: определить такие размеры удельного потребления электроэнергии по видам экономической деятельности в НСО, которые удовлетворяли бы заданным ограничениям на общие объёмы потребления электроэнергии по соответствующим видам экономической деятельности в регионе при достижении, например, минимума электроэнергетической компоненты (как критерий электросбережения).

Рассмотрим первую задачу.

Каждый вариант гипотетических уровней электропотребления включал следующие суммарные за весь анализируемый период показатели (табл. 2).

Для удобства чтения все числа в таблице округлены до млрд руб. и млрд кВт-ч. В расчётной матрице данные по вариантам различаются в десятках миллиардов рублей.

Вариант 1 - представляет множество гипотетических вариантов со снижением электропотребления всех отраслей и населения на 10 % относительно суммарной электроёмкости валового регионального продукта НСО по Стратегии социально-экономического развития Сибири до 2020 года, снижаются также потери электроэнергии на 10 %.

Таблица 2

Фрагмент матрицы задачи в вариантной постановке

Показатель Базовый вариант Вариант 1 Вариант 2 Вариант 3 Вариант 4 Вариант 5

ВРП 13188,5 13188,5 13188,5 13188,5 13188,5 13188,5

электроёмкость ВРП 0,025 0,019 0,020 0,020 0,022 0,023

Промышленность 3290,1 3290,1 3290,1 2809,2 3290,1 3290,1

электроёмкость промышленности 0,029 0,026 0,027 0,031 0,029 0,032

Строительство 649,3 649,3 649,3 685,8 649,3 649,3

электроёмкость строительства 0,008 0,008 0,008 0,008 0,009 0,009

Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство 903,3 903,3 903,3 949,6 903,3 903,3

электроёмкость сельского хозяйства, охоты и лесного хозяйства 0,013 0,012 0,013 0,013 0,014 0,015

Транспорт и связь 1985,1 1985,1 1985,1 2123,9 1985,1 1985,1

электроёмкость транспорта и связи 0,025 0,022 0,024 0,022 0,024 0,025

Прочие отрасли 6360,70 6360,70 6360,70 6620,14 6360,7 6360,7

электроёмкость прочих отраслей 0,011 0,010 0,011 0,011 0,013 0,014

Потери электроэнергии (млн кВт-ч) 42,8 38,5 43,8 43,8 43,8 43,8

Общее потребление электроэнергии, в том числе: 94,5 85,0 88,4 88,4 96,0 104,2

промышленность 5,5 5,0 5,2 5,2 5,7 6,1

строительство 12,1 10,9 12,0 12,0 12,8 13,7

сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство 49,1 44,2 47,6 47,6 48,6 49,7

транспорт и связь 70,4 63,4 71,7 71,7 80,8 91,0

прочие отрасли (без населения) 55,0 49,5 55,7 55,7 55,7 55,7

потребление населением 329,4 247,0 268,8 268,8 287,7 308,6

Структурная компонента 11240,6 11230,6 11220,0 12532,9 12648,9 12762,5

Электроэнергетическая компонента 2774,4 2759,3 2729,7 3998,3 4100,7 4181,5

Сельскохозяйственная компонента 3,6 3,6 3,6 5,2 5,3 5,4

ДВИЯ8ИВИИ

Вариант 2 - представитель множества гипотетических вариантов со снижением электропотребления соответственно суммарному потреблению за весь анализируемый период, но потери и объёмы потребления электроэнергии населением растут в соответствии со Стратегией.

Вариант 3 - представитель множества гипотетических вариантов со структурой валового регионального продукта и ростом потерь и потребления населением по Стратегии. Общий объём электропотребления по вариантам снижается за счёт процессов электросбережения, но потери и объёмы потребления электроэнергии населением растут в соответствии со Стратегией.

Варианты 4 и 5 - представители множества гипотетических вариантов с ростом электропотребления в соответствии со Стратегией (вариант 4) и в соответствии со структурой экономики по суммарным объёмам видовой добавленной стоимости за весь период прогнозирования (вариант 5), но условно предполагаемые как варианты без электросбережения.

Можно сказать, что множества вариантов 1-3 условно относятся к оптимистическим, с разным уровнем оптимизма, а множества вариантов 4-5 к пессимистическим. Все множества содержали по шесть гипотетических вариантов с вариациями показателей относительно базового варианта, построенного по фактическим данным за 2000-2009 годы и по данным Стратегии за 2010-2020 годы., т. е. за период с 2000 по 2020 год.

По данной задаче была проведена серия решений (с помощью надстройки «Поиск решений» в Microsoft Office Excel) в различных условиях и при различных критериях оптимизации. Структура матрицы задачи удовлетворяла условиям линейности, поэтому были получены двойственные оценки или

объективно обусловленные оценки ограничений [7]. В надстройке Microsoft Office Excel «Поиск решений» двойственные оценки носят название «теневые цены»2. Величина двойственной оценки какого-либо ограничения (ресурса) показывает, насколько возросло бы максимальное значение целевой функции, если бы объём данного ограничения (ресурса) увеличился на единицу. В связи с этим, значение объективно обусловленной оценки иногда называют теневой ценой ресурса. Теневая цена - это стоимость единицы ограничения (ресурса) в оптимальном решении.

Опишем некоторые из решений. Так, два решения отражали крайние ситуации:

1) неограниченность увеличения электропотребления всеми потребителями при соблюдении роста и структуры экономики Новосибирской области по Стратегии социально-экономического развития Сибири до 2020 года и минимизации электроэнергетической компоненты;

2) непревышение уровня электропотребления всеми потребителями, предусмотренного Стратегией при максимизации электроэнергетической компоненты (табл. 3).

Как следует из табл. 3, в первом решении с неограниченным увеличением электропотребления положительные теневые цены были получены для ограничений на объёмы электропотребления транспортом и связью, на размер ВРП. Теневая цена потерь показывает, что при заданных условиях Стратегии объём электропотребления транспортом и связью достигает максимальной границы и его увеличение приведёт к снижению электроэнергетической компоненты. Возможно, причиной этого является несбалансированность роста

2Теневые цены (shadow prices) — промежуточные цены, возникающие в процессе оптимизационных расчётов методом линейного программирования и некоторыми другими экономико-математическими методами.

Таблица 3

«Крайние» ситуации в электропотреблении НСО

Показатель Стратегия социально-экономического развития Сибири до 2020 г. Ситуация с неограниченным ростом потребления Ситуация с минимально возможным объёмом потребления

Электроёмкость ВРП НСО 0,025 0,024 0,019

Потребление электроэнергии, всего (млн кВт-ч), в том числе: 329429,8 363264,3 310033,0

потери электроэнергии (млн кВт-ч) 42816,8 44954,0 45428,2

промышленность 94490,4 102399,3 82903,4

строительство 5501,6 6039,5 5058,1

сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство 12069,1 13469,1 9800,5

транспорт и связь 49146,5 49146,5 41437,5

прочие отрасли (без населения) 70431,4 90718,6 70431,4

потребление населением 54974,0 56537,2 54974,0

Электроэнергетическая компонента 2774418,0 3162182,1 4040835,5

Теневые цены ограничений на:

потери электроэнергии 0,0 0,0

потребление промышленностью 0,0 0,0

потребление строительством 0,0 2,1

ШИШИ2Ш

Окончание табл. 3

Показатель Стратегия социально-экономического развития Сибири до 2020 г. Ситуация с неограниченным ростом потребления Ситуация с минимально возможным объёмом потребления

потребление сельским хозяйством, охотой и лесным хозяйством 0,0 0,0

потребление транспорта и связи 280,5 0,0

потребление прочими отраслями (без населения) 0,0 8,1

потребление населением 0,0 12,5

ВРП 0,2 0,2

добавленной стоимости и электропотребления в Стратегии. Некоторое искажение может дать и использование показателя добавленной стоимости, а не объёмов отгруженной продукции видов экономической деятельности. Отметим также рост потерь электроэнергии и небольшое снижение электроёмкости ВРП по сравнению с этими показателями по Стратегии социально-экономического развития Сибири до 2020 года. Данное решение как бы определяет возможную верхнюю границу электропотребления в регионе.

Во втором решении с условием непревышения объёмов потребления электроэнергии всеми потребителями, заданных в Стратегии, и максимизацией электроэнергетической компоненты положительные теневые цены показывают на увеличение системной эффективности от увеличения электропотребления в строительстве, прочих отраслях и населением. Это решение показывает возможную нижнюю границу как электроёмкости валового регионального продукта, так и потребления во всех видах экономической деятельности и населением. Оба решения дают представление о некотором интервале объёмов электропотребления в Новосибирской области в границах Стратегии.

Ряд решений был получен в процессе расчётов для последовательной оценки максимально возможных объёмов электропотребления по видам экономической деятельности при неизменности темпов роста и структуры ВРП, предусмотренных в Стратегии, и минимизации электроэнергетической компоненты (табл. 4). Эти решения были предназначены для определения возможных максимальных объёмов электропотребления и направлений электросбережения. Задача решалась на максимум электропотребления последовательно для каждого потребителя при условии непревышения общего объёма электроэнергии в Новосибирской области, предусмотренного в Стратегии. Данные решения подтвердили тесную взаимосвязь между потерями и потреблением электроэнергии населением (см. табл. 4). Так, в решении на максимум потребления электроэнергии населением объём потерь достиг максимальной величины среди всех значений этого показателя во всех решениях, значительно превышающей и величину электропотерь в стратегических прогнозах. Обратная картина наблюдалась, соответственно, в решении задачи на минимум потерь - электропотребление

населением достигло минимальной величины из всех значений в последовательности решений.

Расчёты по вариантной модели показали, что использование этой модельной конструкции в анализе гипотетических прогнозных ситуаций в электропотреблении региона позволяет определять возможные направления уточнения прогнозов, оценки этих ситуаций, контуры электросбережения. Вариантная модель выступает как определённый способ формирования и обработки (оптимизации) экспертной информации в виде вариантов сценариев развития экономики и электропотребления в регионе, позволяющий, по нашему мнению, более корректно, качественно и объективно (относительно других способов экспертной оценки), принимать решения на уровне интегрированных энергетических компаний или властных структур субъектов Федерации.

Во второй задаче (с непрерывными переменными) в качестве переменных во всех решениях выступали удельные величины электропотребления каждого из включенных в матрицу задачи потребителя. В решениях последовательно по потребителям левые части уравнений строго приравнивались к задаваемым в виде ограничений (правые части) значениям электропотребления, предусмотренным в Стратегии. В качестве критерия оптимальности выступал минимум электроэнергетической компоненты. Такая постановка позволила определить поведение теневых цен или изменение эффективности электросбережения каждого из потребителей.

Расчёты показали, что по мере «ужесточения» или «приближения» условий задачи к показателям Стратегии, функционал задачи увеличивается, т.е. последовательное установление равенства для каждого потребителя делает неэффективным увеличение потребления электроэнергии для него (теневая цена становится положительной, приводящей к увеличению целевой функции). Последнее решение задачи, в котором электропотребление всех потребителей строго равно параметрам Стратегии, даёт отрицательную характеристику электроэнергетической части Стратегии. То есть при минимизации электроэнергетической компоненты и соблюдении всех параметров развития Новосибирской области, предусмотренных Стратегией (попытка учёта фактора электросбережения), любое увеличение электропотребления (в пределах устойчивости решений задачи) приведёт к увеличению функционала или,

ДВИЯВИВИИ

Таблица 4

Объёмы потребления и потери электроэнергии при их последовательной максимизации (минимизации) по видам экономической деятельности, млрд кВт-ч

Показатель Стратегия социально-эконо-миче-ского развития Сибири до 2020 г. max потребления населением min потерь электроэнергии max электро-потребления промыш-лен-ностью max электро-потребления строитель-ством max электро-потребления сельским хозяйством, охотой и лесным хозяйством max электро-потребления транспортом и связью max электро-потребления прочими отраслями

Потребление электроэнергии 329,4 329,4 329,4 329,4 329,4 329,4 329,4 329,4

Потери электроэнергии (млрд кВт-ч) 42,8 49,3 32,7 32,7 32,7 40,0 43,8 32,7

промышленность 94,5 87,1 99,7 99,7 99,7 94,3 90,4 99,7

строительство 5,5 5,3 5,9 5,9 5,9 5,6 5,3 5,9

сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство 12,1 10,2 12,1 12,1 12,1 12,4 12,2 12,1

транспорт и связь 49,1 44,3 35,9 35,9 35,9 45,3 47,9 35,9

прочие отрасли (без населения) 70,4 73,5 103,6 103,6 103,6 81,1 74,0 103,6

потребление населением 55,0 59,7 39,5 39,5 39,5 50,8 55,7 39,5

другими словами, к уменьшению эффективности рассматриваемой системы. Отметим заметное сходство решений данной задачи с решениями задачи в вариантной постановке.

Разумеется, такой вывод справедлив только для исходных данных (Стратегия развития Сибири до 2020 г.), условий и критериев оптимизации, использованных для описанных оптимизационных расчётов. Добавление любых других

условий приведёт к новой задаче и другим решениям. Тем не менее, использование агрегированных показателей, учитывающих совокупное воздействие всех показателей, используемых в расчётах, на электропотребление в регионе с последующей оптимизацией этого процесса, является достаточно удобным методическим способом анализа стратегических вариантов регионального развития.

Литература

1. Генеральная схема размещения объектов электроэнергетики до 2020 года [Электронный ресурс]. Код доступа: http://www.e-apbe.ru/scheme.

2. Стратегия социально-экономического развития Сибири до 2020 года [Электронный ресурс]. Код доступа: http://www.sibfo.ru/strategia/strdoc.php

3. Макоклюев Б. И., Кондиус А. В. Структура и тенденции энергоопотребления энергосистем (ЭС) сибирского региона // Электрические станции. - 2009. - № 11. - С. 23-35.

4. Макоклюев Б. И. Анализ и планирование электропотребления. - М.: Энергоатомиздат, 2008. -С. 131-134.

5. Электропотребление Сибирского федерального округа. - Новосибирск: Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, 2007. - 142 с.

6. Экономико-математические методы. Линейное программирование [Электронный ресурс]. Код доступа: http://emm.ostu.ru/lect/lect2.html

7. Канторович Л. В. Экономический расчёт наилучшего использования ресурсов. - М.: Изд-во АН СССР, 1959. - 347 с.

Evaluation of forecasts of electricity consumption in the region

D. V. Vershinin,

General Director, JSC «YK Sibirenergo», the competitor candidate degree in the Faculty of Economics, Novosibirsk

State University.

In the article on the strategy for socio-economic development deals with the evaluation of strategic forecasts of electricity consumption. It is proposed a method of such an assessment, based on the use of econometric and economic and mathematical tools.

Keywords: power consumption, electricity economy, factor analysis, economic and mathematical model, the strategy.

ШШЯШ