Расчет предельных договорных значений потребления электрической мощности сельскохозяйственным предприятием

ISSN 0131-5226. Сборник научных трудов.

ГНУ СЗНИИМЭСХРоссельхозакадемии. 2009. Вып. 81.

УДК 631.371

В.Н. БРОВЦИН, д-р техн. наук; В.Н. СУДАЧЕНКО, канд. техн. наук

РАСЧЕТ ПРЕДЕЛЬНЫХ ДОГОВОРНЫХ ЗНАЧЕНИЙ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ МОЩНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ

В статье обоснован метод прогноза энергетических ресурсов, используемых сельскохозяйственным предприятием, для реализации в приложении EXCEL операционной системы WINDOWS и приведен пример составления заявки на разрешенную электрическую мощность на следующий отчетный период.

По законам рынка существенную часть издержек, связанных с избыточным или недостаточным потреблением берет на себя предприятие, заказывающее электроэнергию. Для учета таких расходов введен новый сектор оптового рынка электроэнергии - так называемый сектор отклонений. Все факты превышения или снижения потребляемого объема электрической мощности по сравнению с заказываемым объемом учитываются соответствующими коэффициентами, после чего производится расчет стоимости отклонений в соответствии с приказом ФСТ РФ от 01 декабря 2006 г. № 325-э/5 «Об утверждении коэффициентов, применяемых в отношении покупателей при расчете стоимости мощности в случае отличия фактического объема мощности от планового» (зарегистрировано в Минюсте РФ 16.01.2007 № 8747), в котором сказано:

«1. Утвердить следующие коэффициенты, применяемые к средней стоимости единицы купленной покупателем по регулируемым договорам мощности при расчете стоимости мощности, покупаемой (продаваемой) покупателем в случае отличия фактического объема мощности от планового:

- коэффициент, применяемый при расчете стоимости покупки недостающего объема мощности в случае превышения фактического объема мощности покупателя над плановым объемом мощности, утвердить равным 1,05;

- коэффициент, применяемый при расчете стоимости продажи избыточного объема мощности в случае превышения планового объе-

181

Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства.

ма мощности покупателя над фактическим объемом мощности, утвердить равным 0,95.»

Таким образом, служба энергетики предприятия оказывается перед непростой задачей составления достоверной заявки на потребление электроэнергии. Эта задача связана с некоторым риском, которой обусловлен невозможностью точного планирования заявки на электрическую мощность по результатам прогноза ее использования.

Любая задача прогнозирования опирается на сложные математические или эмпирические (интуитивные) методы поиска закономерностей в рассматриваемом временном процессе. Специалисты предприятия по составлению прогноза такие зависимости выявляют постепенно, за месяцы и годы работы. Не следует также упускать из вида, что причины этих закономерностей могут изменяться со временем, коренным образом влияя на дальнейшее развитие рассматриваемого процесса. Таким образом, в настоящее время актуальной является задача выбора математического метода и разработки на его основе модели для прогнозирования электрической мощности сельскохозяйственным предприятием на заявленный период.

В работах [1, 2] на основании анализа вероятностных методов и моделей показано, что для решения задач прогноза и управления энергоресурсами наиболее целесообразно использовать модели потребления электроэнергии в виде системы разностных стохастических уравнений. Эти модели могут быть построены посредством регрессионных методов на основании результатов регулярных энергетических экспресс обследований с учетом климатических условий на территории, где производится сельхозпродукция, что особенно важно в период становления предприятий для объективной оценки эффективности их деятельности и прогноза электропотребления.

Следует отметить, что немаловажным достоинством моделей выбранной группы является возможность их построения средствами программного комплекса «EXCEL», входящего в комплект офисных программ операционной системы «WINDOWS». Специально разработанные эффективные процедуры обновления и обмена данными через INTERNET в комплексе «EXCEL» дают возможность проводить идентификацию параметров моделей и получать результаты решений в реальном масштабе времени.

В работе ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозакадемии [2] доказано, что основным климатическим фактором, влияющим на энергетические

182

ISSN 0131-5226. Сборник научных трудов.

_________ГНУ СЗНИИМЭСХРоссельхозакадемии. 2009. Вып. 81._______

показатели сельхозпроизводства, специализирующегося на производстве молока, является температура окружающей среды. В этом случае уравнение для прогноза температуры t воздуха внешней среды, влияющей на расход электроэнергии (мощности) E будет иметь вид:

t

а для расхода электроэнергии

E(k) + a}E(k -1) + E(k - 2) +... + E(k - p) =

= b0 + bxT(k -1) + b2T(k - 2) +... + bqT(k - q) + eE(k)’ ^ ^

где k - номер текущего периода (час, сутки, месяц...); e(k), eE (к) - последовательности независимых одинаково распределенных случайных величин с конечной дисперсией (белый шум); а[ а1 и bj -параметры количество (pt, p и q) которых и их численные значения следует определить.

Переменные E(k-i) и t(k-j) могут быть образованы путем сдвига значений E(k) и t(k).

Выражения (1) и (2) представляет собой линейные по параметрам уравнения авторегрессии (уравнение (2) с внешним воздействием), оценку которых можно произвести методом множественной регрессии, т.е. использовать функцию LINEST пакета Excel.

Функция LINEST пакета Excel может иметь до 16 входных переменных.

До разработки программы на Excel определили количество переменных модели (1) и (2). В качестве исходных данных использовали среднемесячные значения потребленной электрической мощности ЗАО «Ударник» Ленинградской области за 2004-2008 гг. Для среднемесячных значений температуры воздуха использовали данные из архива сайта www.gismeteo.ru для метеостанции «Волосово», местоположение которой является наиболее близким к модельному хозяйству.

На рис. 1 представлено число параметров na‘ модели (1) для температуры воздушной среды (количество коэффициентов nb = 0).

183

Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства.

15

12,5

10

7,5

О

Ф

X

2,5

СКО = 3,12 na = 12

t

20

25

0 5 10 15

Количество параметров

Рис. 1. График необъясненной дисперсии выхода (температуры внешней среды) модели (1) от количества коэффициентов na

5

0

Из рис. 1 видно, что необъясненная дисперсия процесса изменения температуры воздушной среды, описанная моделью (1) практически не уменьшается при количестве оцененных параметров больше 12, откуда следует, что нет смысла в АР модели (1) для прогноза температуры использовать количество параметров более 12.

На рис. 2 представлен график зависимости необъясненной дисперсии выхода AR модели (2) при nb = 0 для процесса потребления электрической мощности, а на рис. 3 - необъясненной дисперсии выхода расхода электроэнергии от процесса изменения температуры воздуха внешней среды.

Из анализа графиков (см. рис. 2 и рис. 3), следует, что в выражении (2) при nb = 0 количество параметров na не должно быть больше 13, а в случае использования в модели (2) внешнего фактора (температуры воздуха) na = 13 и nb = 1.

184

ISSN 0131-5226. Сборник научных трудов.

ГНУ СЗНИИМЭСХРоссельхозакадемии. 2009. Вып. 81.

Ю

О

Ф

X

0 5 10 15 20 25 30

Число параметров

Рис. 2. График необъясненной дисперсии выхода (расхода электроэнергии) модели (4) от количества коэффициентов na при nb = 0

0f--- UrU UrU UrU U UrU U U U Url-----------------

0 5 10 15 20 25 30

Число коэффициентов

Рис. 3. График необъясненной дисперсии выхода (расхода электроэнергии) модели (2) от количества коэффициентов na при nb = 1

185

Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства.

Следует отметить, что использование внешнего фактора (температуры окружающей среды) при использовании модели (2) практически не улучшает результатов регрессионного анализа для расхода электрической энергии (СО=46,8 - с учетом температуры и СО=47,3 -без учета температуры). Это вызвано тем, что значения климатических факторов в архивах погодных сайтов INTERNET имеют пропуски и явные ошибки и, кроме того, представлены с большой дискретностью (6 часов). Очевидно, что прогноз энергетических затрат с учетом прогноза среднемесячных значений температуры воздушной среды будет еще хуже.

В общем случае дисперсия D(k) на l шагов вперед для любого момента времени k для АР процессов (для уравнения (1) или для уравнения (2) без учета температуры) определяется как математическое ожидание величины [3]:

= [z

равна

D(k) =

l-1

1+Z vj

j=1

a,,

где ek - ошибка на l-м шаге прогноза; а - стандартная ошибка исследуемого процесса; у . - коэффициенты представления процесса

как бесконечно взвешенной суммы текущего и предшествующих импульсов у/.

ад

z(k +1) = ^a(k +1 - j).

j=0

Из предположения, что у подчиняется нормальному закону, следует, что при известных значениях процесса до момента k условное распределение вероятности будущих значений процесса ^(z(k+l)|z(k), z(k-1), ...) будущего процесса z(k+l) будет также нормальным со средним значением Zk (l) и стандартным отклонением, вычисляемым по формуле (3).

Когда число наблюдений, на которых основывается такая оценка будет не меньше 50, ау можно заменить на ее оценку s , и

186

ISSN 0131-5226. Сборник научных трудов.

ГНУ СЗНИИМЭСХРоссельхозакадемии. 2009. Вып. 81.

приближенные (1-е)%-ные вероятностные пределы z(k+l)(-) и z(k+l)(+) для z(k+l) будут иметь вид [3]

z

Zk (I) ±

l-1

1 + Z V

j=1

1/2

s

a ’

где не/2 - квантиль уровня 1 - е/2 стандартного нормального распределения.

Например, квантиль, соответствующий 68%-ным пределам (стандартная ошибка) е/2 = 0,707, а 95%-ным пределам е/2 = 1,96.

Положим, что необходимы прогнозы с упреждением 1, 2,..., I. Чтобы найти доверительные пределы для этих прогнозов и вычислять новые прогнозы путем коррекции старых, нужно найти веса щ1, Wi,.,Wi-\. Это осуществляется посредством алгоритма с использованием параметров модели исследуемого процесса [3]:

Wi = °i,

W2 = aiWi + W2,

Wj = aiWj-i+.+aPWj-p,

л

>

J

где Wo = 1; Wj = 0 при j < 0.

Следовательно, веса Wj легко вычисляются рекуррентным способом, что несложно осуществить средствами EXCEL.

На основании изложенных выше предпосылок разработана программа расчета прогноза договорных величин отпуска электроэнергии и разрешенной мощности производство сельхозпродукции.

Программа состоит из четырех блоков:

- блок ввода информации;

- блок расчета прогнозируемых значений расхода электроэнергии (или разрешенной мощности) и погрешности прогноза;

- блок расчета коэффициентов, соответствующих отклонениям от заявленного значения потребления электроэнергии (или разрешенной мощности) и дополнительных затрат на эти отклонения;

- блока вывода информации.

187

Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства.

В блоках расчета прогнозируемых значений расхода электроэнергии столбцы переменных формируются в соответствии с выражениями (1) и (2) а погрешности результатов прогноза рассчитываются по уравнениям (5) и (6).

Идентификация параметров модели и расчет статистических показателей производится посредством функции LINEST.

Расчет коэффициентов отклонений и стоимости дополнительных затрат осуществляется в соответствии с системой коэффициентов, использующихся при вычислении стоимости использованной энергии (мощности). Передача информации между блоками и операции копирования, перемещения, дополнения, преобразования и заполнения матриц и их элементов производится посредством макросов, что позволяет эту трудоемкую работу производить автоматически и свести весь цикл работы программы к нажатию одной кнопки.

На рис. 4 представлены фрагменты титульного листа программы.

Рис. 4. Основной фрагмент титульного листа программы -блок ввода исходных данных

188

ISSN 0131-5226. Сборник научных трудов.

ГНУ СЗНИИМЭСХРоссельхозакадемии. 2009. Вып. 81.

После ознакомления с инструкцией и ввода данных, указанных на фрагменте ввода исходных данных, программа запускается нажатием на кнопку «З А П У С К». После окончания работы программы заполняется архив и формируется отчетный материал результатов расчета в табличном виде. Для большей наглядности часть табличного материала на титульном листе выводится в виде графиков.

В табл. 1 приведен прогноз среднемесячных значений мощности на 2009 г. для ЗАО «Ударник», полученных по результатам расчета с использованием разработанной программы, которые могут быть использованы в качестве договорных с организацией энергосбыта (см. табл. 1).

Таблица 1

Предельные договорные значения потребляемой мощности (кВт) по месяцам на 2009 г. по результатам прогноза

Месяц январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь

кВт 997 1002 966 885 781 685 642 660 739 839 924 980

Для сравнения результатов прогнозируемых затрат по двум вариантам представления заявки на договорные значения мощности в 2009 г. в табл. 2 и на рис. 5 приведены расчеты по заявке энергетической службы ЗАО «Ударник» (см. столбец «Разрешенная мощность» в табл. 2).

Таблица 2

Результаты расчетов на 2009 г. по заданной заявке

Результаты прогноза

Дата Прогноз мощности Стандартная ошибка (СО) Прогноз + СО Прогноз - СО Разрешенная мощность Откл. от разрешенной мощности Коэф. отклонения Дополн. затраты на отклонение

месяц,год кВт кВт кВт кВт кВт % тыс.руб

янв.09 972,0 50,9 1022,9 921,0 900,0 8,0 1,05 7,4

фев.09 974,7 56,8 1031,5 918,0 900,0 8,3 1,05 7,7

мар.09 943,5 59,4 1002,9 884,1 850,0 11,0 1,05 9,6

апр.09 843,1 60,1 903,2 783,0 700,0 20,4 1,05 14,7

май.09 736,9 60,2 797,1 676,7 700,0 5,3 1,05 3,8

июн.09 650,9 60,5 711,4 590,5 700,0 -7,0 0,95 -5,0

июл.09 616,8 60,7 677,5 556,2 700,0 -11,9 0,95 -8,5

авг.09 632,5 60,7 693,2 571,8 700,0 -9,6 0,95 -6,9

сен.09 717,9 60,7 778,5 657,2 850,0 -15,5 0,95 -13,5

окт.09 817,0 60,7 877,7 756,3 850,0 -3,9 0,95 -3,4

ноя.09 900,1 60,7 960,8 839,4 850,0 5,9 1,05 5,1

дек.09 952,5 60,7 1013,2 891,8 900,0 5,8 1,05 5,4

И Т О Г О : 16,2

189

Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства.

График прогнозов

янв.09 фев.09 мар.09 апр.09 май.09 июн.09 июл.09 авг.09 сен.09 окт.09 ноя.09 дек.09

♦ прогноз потребления мощности —±— заявленное потребление мощности - - - - Прогноз + СО  - - - Прогноз - СО

—•— Отклонение от заявленного потребления мощности

Рис. 5. Результаты прогноза расхода электрической мощности на 2009 г по заданной заявке

В табл. 2 отрицательные значения дополнительных затрат соответствуют коэффициенту превышения заявленного объема мощности покупателя над фактическим объемом мощности, равным 0,95.

Дальнейшее использование программы производится в конце каждого месяца (при этом достаточно ввести данные по использованной мощности на конец месяца и нажать на кнопку «З А П У C К»). По результатам работы программы возможна коррекция заявленного потребления мощности, как на следующий месяц, так и до конца текущего отчетного года.

В табл. 3 и на рис. 6 показаны результаты работы программы с заявленным потреблением мощности по результатам прогноза в конце апреля 2009 г.

190

ISSN 0131-5226. Сборник научных трудов.

ГНУ СЗНИИМЭСХРоссельхозакадемии. 2009. Вып. 81.

Таблица 3

Результаты прогноза среднемесячных значений расхода электрической

мощности на 2009 г.

Результаты прогноза

Дата Прогноз мощности Стандартная ошибка (СО) Прогноз + СО Прогноз - СО Разрешенная мощность Откл. от разрешенной мощности Коэф. отклонения Дополн. затраты на отклонение

месяц, год кВт кВт кВт кВт кВт % тыс.руб

май.09 789,0 48,5 837,5 740,5 780,9 1,0 1,05 0,8

июн.09 675,2 53,7 728,9 621,5 684,5 -1,4 0,95 -1,0

июл.09 658,7 55,9 714,5 602,8 642,4 2,5 1,05 1,7

авг.09 646,8 56,4 703,3 590,4 660,4 -2,1 0,95 -1,4

сен.09 743,7 56,5 800,1 687,2 739,1 0,6 1,05 0,5

окт.09 834,3 56,7 891,0 777,6 839,3 -0,6 0,95 -0,5

ноя.09 928,9 56,9 985,8 872,0 923,5 0,6 1,05 0,6

дек.09 978,9 56,9 1035,9 922,0 979,5 -0,1 0,95 -0,1

янв.10 1012,9 56,9 1069,8 955,9

фев.10 1004,1 57,0 1061,0 947,1

мар.10 974,4 57,0 1031,3 917,4

апр.10 890,9 57,0 947,9 834,0

И Т О Г О : 0,6

График прогнозов

60

40

20

0

-20

май.09 июн.09 июл.09

авг.09 сен.09 окт.09 ноя.09 дек.09 янв.10 фев.10 мар.10 — прогноз потребления мощности t— заявленное потребление мощности   Прогноз + СО - - Прогноз - СО

Отклонение от заявленного потребления мощности

апр.10

Рис. 6. Среднемесячные значения потребляемой мощности по прогнозу в конце апреля 2009 г.

191

Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства.

Ниже, в табл. 4 и 5 представлены результаты, полученные с использованием программы для двух вариантов заявки на разрешенную мощность на период с января 2008 г. по май 2009 г. Расчеты произведены для реальных значений используемой мощности ЗАО «Ударник».

Таблица 4

Действительные отклонения используемой мощности от заданного графика и соответствующие им затраты с января 2008 г. до мая 2009 г.

Дата Мощность Разрешенная мощность Прогноз мощности Коэф. отклонения Дополн. затраты на отклонение

месяц, год кВт кВт кВт тыс. руб

янв.08 965 900 943,5 1,05 6,7

фев.08 983 900 991,6 1,05 8,5

мар.08 958 850 947,4 1,05 11,1

апр.08 891 700 870,4 1,05 19,6

май.08 711 700 771,1 1,05 1,1

июн.08 640 700 659,0 0,95 -6,1

июл.08 597 700 614,4 0,95 -10,5

авг.08 633 700 645,3 0,95 -6,9

сен.08 720 850 714,0 0,95 -13,3

окт.08 837 850 856,1 0,95 -1,3

ноя.08 913 850 914,3 1,05 6,4

дек.08 946 900 975,0 1,05 4,7

янв.09 989 900 972,0 1,05 9,1

фев.09 955 900 987,3 1,05 5,7

мар.09 976 850 927,4 1,05 12,9

апр.09 874 700 866,1 1,05 17,9

май.09 719 707 701,7 1,05 1,3

И Т О ГО: 66,8

192

ISSN 0131-5226. Сборник научных трудов.

ГНУ СЗНИИМЭСХРоссельхозакадемии. 2009. Вып. 81.

Таблица 5

Действительные отклонения используемой мощности от прогнозного графика и соответствующие им затраты с января 2008 г. до мая 2009 г.

Дата Мощность Разрешенная мощность Прогноз мощности Коэф. отклонения Дополн. затраты на отклонение

месяц, год кВт кВт кВт тыс.руб

янв.08 985 944 943,5 1,05 4,3

фев.08 1003 969 1006,1 1,05 3,5

мар.08 978 965 959,3 1,05 1,3

апр.08 911 851 881,2 1,05 6,1

май.08 771 721 786,1 1,05 5,0

июн.08 660 641 694,0 1,05 2,0

июл.08 617 612 621,7 1,05 0,6

авг.08 653 628 652,8 1,05 2,5

сен.08 740 724 735,2 1,05 1,7

окт.08 857 852 849,4 1,05 0,5

ноя.08 933 936 942,4 0,95 -0,4

дек.08 966 953 986,1 1,05 1,3

янв.09 1009 997 997,0 1,05 1,2

фев.09 975 1002 1011,5 0,95 -2,8

мар.09 996 966 944,0 1,05 3,0

апр.09 894 885 909,1 1,05 1,0

май.09 770 781 789,0 0,95 -1,2

И Т О ГО: 29,6

Из результатов исследований с помощью разработанной программы следует, что формирование заявки потребления электрической мощности на основании представленной ЗАО «Ударник» (см. табл. 5) менее эффективно, чем на основании прогноза энергетических затрат (см. табл. 5). Дополнительные затраты на штрафные санкции в последнем случае (29,6 тыс. руб.) могут быть уменьшены более чем в 2 раза.

ВЫВОДЫ

Модель расчета потребления электроэнергии на производство сельхозпродукции и разработанная на ее основе программа используется для анализа и контроля (управления) деятельности предприятия в «секторе отклонений» от заявленного графика потребляемой мощно-

193

Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства.

сти и формирования заявки на разрешенную мощность на следующий отчетный период.

Программа работает в приложении Excel Microsoft Office и отличающаяся простотой использования. Программа позволяет:

- осуществлять среднемесячный прогноз затрат электроэнергии на производство сельхозпродукции от 1-го до 12-го месяца с коррекцией прогноза в конце текущего месяца;

- прогнозировать дополнительные затраты на штрафные санкции в «секторе отклонений»;

- составлять заявки в конце текущего года на объем потребления электроэнергии и разрешенную на следующий год мощность с учетом ошибки прогноза, обеспечивающие минимальные издержки на штрафные санкции в «секторе отклонений»;

- формировать архив помесячных расходов электроэнергии.

В качестве экспериментального материала для проверки модели и работоспособности программы использовались данные о затратах электроэнергии и потребленной мощности на производство продукции ЗАО «Ударник» Ленинградской области. Результаты полученные с помощью разработанной программы показали, что расчет потребления электрической мощности в 2009 г. на основании прогноза позволяет уменьшить дополнительные затраты на штрафные санкции более чем в 2 раза по сравнению с заявкой, представленной энергетической службой предприятия.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 Бровцин В.Н., Судаченко В.Н., Маркова А.Е., Козлов В.В., Костяев А.С., Нисин Д.С. Определение потребности в электроэнергии сельскохозяйственных предприятий с применением динамических стохастических моделей / В.Н. Бровцин, В.Н. Судаченко, А.Е. Маркова, В.В. Козлов, А.С. Костяев, Д.С. Нисин //Технология и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства в Северо-Западной зоне России: Сб. науч. тр. / ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозакадемии. - СПб., 2005. - Вып. 77. - C. 72-80. -ISSN 0131-5226.

2. Бровцин В.Н, Судаченко В.Н., Мишанов А.П. Методология почасового прогнозирования расхода электроэнергии на производство сельхозпродукции / В.Н. Бровцин, В.Н. Судаченко, А.П. Мишанов // Технология и технические средства механизированного производства

194

ISSN 0131-5226. Сборник научных трудов.

ГНУ СЗНИИМЭСХРоссельхозакадемии. 2009. Вып. 81.

продукции растениеводства и животноводства: Сб. науч. тр. / ГНУ СЗНИИМэСх Россельхозакадемии. - СПб., 2008. - Вып. 80. - С. 216233. - ISSN 0131-5226.

3 Дж. Бокс, Г. Дженкинс Анализ временных рядов / Дж. Бокс, Г. Дженкинс //Прогноз и управление. - Выпуск 1. - М.: Мир, 1974.

Получено 28.12.2009.

УДК 631.371

В.Н. БРОВЦИН, д-р техн. наук

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ПОЧАСОВОГО прогнозирования расхода ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ НА ПРОИЗВОДСТВО СЕЛЬХОЗПРОДУКЦИИ

В работе приведены результаты построения моделей временных рядов расхода электроэнергии на основании методов, используемых в IIIIII STATISTICA и STATGRAPH, и представлен сравнительный анализ точности почасового прогноза затрат электроэнергии для блока производства салата ЗАО «Выборжец». На основании анализа качества прогноза исследованных моделей для их построения обоснован метод авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС).

Под давлением рынка с 1 сентября 2006 г. вступили в силу новые правила взаимодействия энергосбытовых компаний и потребителей электрической энергии, согласно Постановлению Правительства Российской Федерации от 31 08 2006 № 530 «Об утверждении Правил функционирования розничных рынков электрической энергии в переходный период реформирования электроэнергетики». Согласно этим «Правилам...», в отношении группы потребителей, мощность энергопринимающего оборудования которых 750 кВА и выше предусмотрено обязательное планирование объемов потребления электрической энергии по часам суток и обеспечение измерения фактически потребленной электрической энергии в почасовом режиме (п. 72).

195