Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах
реклама
Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Поздняков Константин Ведущий специалист Коммерческая дирекция Отдел реализации Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Описание компании Станция Хаб Конаковская Центр Среднеуральская Урал Рефтинская Урал Невинномысская Юг Конаковская ГРЭС Рефтинская ГРЭС Среднеуральская ГРЭС Невинномысская ГРЭС Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Хаб – совокупность узлов расчетной модели, которые характеризуются единой динамикой изменения равновесных цен на электроэнергию. Использование: Публичное Коммерческая дирекция 2 Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Инструментарий Корпоративное хранилище данных 1. Аналитическая информация 2. Отчетность для руководства 3. Внутренние запросы 4. Построение Dash-Boards Есть ли иной способ использования информации Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Использование: Публичное Коммерческая дирекция 3 Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Дополнительные возможности КХД КХД SAS Консультанты SAS Forecast Stiduo Построение прогноза индекса РСВ Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Использование: Публичное Коммерческая дирекция 4 Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Постановка задачи, общий подход к прогнозу Постановка задачи: построить математическую модель прогнозирования индекса РСВ в Хабах Подход к прогнозированию: вертикально-интегрированный Горизонт прогнозирования: 14 дней вперед Сфера использования: • Оптимизация состава генерирующего оборудования на филиалах • Прогнозирование ожидаемой выручки от продаж в РСВ • Форвардные контракты на электроэнергию Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Использование: Публичное Коммерческая дирекция 5 Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Описание подхода к прогнозу индекса РСВ Третий уровень: • Объединить ЗСП в Хаб • На основе прогноза потребления по ЗСП и других факторов построить модель прогнозирования индекса РСВ в Хабе Хаб ЗСПi ti ti ЗСПi ti ti ЗСПi ti ti ti Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Второй уровень: • Построить математическую модель прогнозирования электропотребления по ЗСП Первый уровень: • Использовать коммерческий прогноз температуры по городам терминала Bloomberg • Объединить города в Зоны свободного перетока Использование: Публичное Коммерческая дирекция 6 Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Модифицированный календарь, фактор цены на газ Модифицированный календарь Фактор роста цены газа Для получения модифицированного календаря, использовался календарь типовых периодов АТС, из которого выделено три типовых дня: • Рабочий день • Суббота • Воскресенье В качестве внешнего фактора использовался календарь сезонного повышения цен на газ ФСТ Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Использование: Публичное Коммерческая дирекция 7 Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Группировка городов, индексация температур Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Использование: Публичное Коммерческая дирекция 8 Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Прямая и обратная корреляция с температурой ЗСП Урал ЗСП Каспий 9 Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Использование: Публичное Коммерческая дирекция Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Учет прямой и обратной корреляции с температурой Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Использование: Публичное Коммерческая дирекция 10 Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Прогнозирование Потребления Хаб Юг Для прогнозирования потребления по ЗСП использовали модель ARIMAX. Основные виляющие факторы: • Набор температур по Хабам • Календарь MAPE Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Использование: Публичное Коммерческая дирекция 11 Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Влияющие факторы на индекс РСВ Основные влияющие факторы для построения модели прогноза индекса РСВ: • Спрогнозированное потребление • Торговые графики АЭС • Торговые графики ГЭС • Pmin ТЭС • Фактор роста цены на газ • Календарь Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Использование: Публичное Коммерческая дирекция 12 Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Прогноз индекса РСВ Хаб Юг Для прогнозирования индекса РСВ так же была использована модель ARIMAX MAPE Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Использование: Публичное Коммерческая дирекция 13 Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Сценарный анализ индекса РСВ Хаб Центр Для улучшения качества прогноза, необходимо добавить в модель прогнозы по включениям/отключениям крупных блоков, таких как блоки АЭС. Информацию о работе АЭС моно получить из доклада РосАтома на еженедельном селекторе ситемного оператора. Внесены изменения в выработку АЭС на прогнозируемый период: • Аварийное отключение Блока на Смоленской АЭС • Выход из аварийного и планового ремонта двух блоков на Калининской АЭС Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Использование: Публичное Коммерческая дирекция 14 Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Развитие проекта 1. Оцифровка данных о ремонтах АЭС, для автоматического изменения выработки АЭС 2. Добавление влияющего фактора – прогноз потребления Системного оператора (ВСВГО) 3. Увеличение детализации прогноза до почасового Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Использование: Публичное Коммерческая дирекция 15 Краткосрочное прогнозирование цены РСВ Спасибо за внимание Презентация Краткосрочное прогнозирование индексов РСВ в Хабах Москва Май 2015 Использование: Публичное Коммерческая дирекция 16
