Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Модели и методы формирования оптимальных стратегий поведения генерирующих компаний на оптовом рынке электрической энергии тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Филатов, Сергей Александрович
Место защиты Санкт-Петербург
Год 2005
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Модели и методы формирования оптимальных стратегий поведения генерирующих компаний на оптовом рынке электрической энергии"

На правах рукописи

ФИЛАТОВ СЕРГЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ СТРАТЕГИЙ ПОВЕДЕНИЯ ГЕНЕРИРУЮЩИХ КОМПАНИЙ НА ОПТОВОМ РЫНКЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы в экономике

Санкт-Петербург 2005

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Работа выпонена на кафедре коммерческой деятельности и предпринимательства Санкт-Петербургского государственного инженерно-экономического университета.

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ

кандидат экономических наук, доцент Ляпунова Галина Платоновна

доктор экономических наук, профессор

Медников Михаил Дмитриевич

кандидат экономических наук, доцент Барыкин Сергей Евгеньевич

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ Научно-исследовательский институт

электроэнергетики ОАО ВНИИЭ, г. Москва

Защита состоится '^Р 2005 года в часов на заседании

диссертационного совета К 212.219.01 при Санкт-Петербургском государственном инженерно-экономическом университете по адресу: 191002, Санкт-Петербург, ул. Марата, д.27, ауд. 324.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного инженерно-экономического университета по адресу: 196084, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 103а.

Автореферат разослан ^^/ЯУМЬ года.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, профессор

В.М. Корабельников

1. Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. В Российской Федерации цели и задачи реформирования электроэнергетики определены постановлением Правительства РФ №526 от 11.07.01 и Федеральным законом Об электроэнергетике №35-Ф3 от 26.03.03. Согласно этим нормативно-правовым актам в ходе реформирования отрасль будет разделена на естественно монопольный и конкурентные сектора. Естественная монополия сохранится в электросетевом хозяйстве и диспетчировании. Производство электрической энергии и ее сбыт становятся конкурентными секторами. Таким образом, реформирование отрасли порождает огромное количество новых теоретических и методологических проблем, связанных с запуском оптового рынка электрической энергии и оптимальным поведением субъектов рынка, в том числе:

- определение доли участия генерирующих компаний в различных секторах оптового рынка электрической энергии;

- определение догосрочной стратегии генерирующих компаний на оптовом рынке электрической энергии и рынке системных услуг;

- формирование комплексной стратегии поведения субъектов на рынке электрической энергии, мощности и системных услуг;

- прогнозирование цены рынка на сутки вперед;

- планирование оптимальных объемов производства для избежания выплаты штрафов за отклонения от плановых поставок и др.

Кроме того, до настоящего времени не разработаны экономико-организационные механизмы проведения торгов в условиях конкурентного рынка в Сибири и на Дальнем Востоке, в изолированных энергосистемах и регионах с высокой долей ГЭС-генерации. В связи с этим, необходимо внедрение принципиально новых экономико-математических методов формирования оптимальных стратегий поведения производителей и потребителей в условиях конкурентного рынка электроэнергетики. Данные обстоятельства предопределили выбор темы диссертационного исследования и ее актуальность.

Состояние изученности проблемы. Поскольку процессы информатизации, децентрализации, внедрения конкурентных отношений в сфере естественных монополий начались в странах Западной Европы и США значительно раньше, чем в России, проблемы моделирования оптимального поведения субъектов конкурентного оптового рынка электрической энергии подробно рассмотрены исключительно в исследованиях зарубежных ученых. Наибольший интерес представляют труды таких авторов, как Агуадо А.Ж., Арройо Ж.М., Бйорган Р., Ванг Я., By Ф.Ф., Де Сива Е.Л., Дуглас А.П., Йонг К.С.К., Конейо А.Г., Контрерас Ж., Лаварре Ж., Ла Скала М, Лю П.Б., Марвали М.К.С., Мас-торокостас П.А., Мецлер К.Б., Нильссон О., Панг Ж.С., Перейра Г.Л.Р., Ривера Г.Ф., Санабриа Л.А., Свобода А.Г., Сонг X., Ферреро Р.В., Фу Г., Хиао Хонг Гуан, Циммерман Р.Д., Шахидехпур СМ., Шебле Г.Б., Штрбак Г., Чао-Ан Ли, Чаритоньюк В., Чаттопадхиай Д., Чен М.С., Ченг К. и др. Российские ученые обратились к этим проблемам значительно позже. В настоящее время имеется только одна тематическая переводная книга западных авторов под общей науч-

ной редакцией И.С. Сорокина. Хорошую научно-методическую основу для решения проблем формирования оптимальных стратегий поведения на рынках представляют труды таких известных ученых, как СЕ. Барыкин, А. А. Беляева, Е.В. Бережная, П.А. Ватник, Н.Н. Воробьев, ВА. Дятлов, Ю.Б. Гермейер, Н.Ш. Кремер, М.Д. Медников, В.В. Морозов, С.Л. Печерский, А.Н. Романов, В.Н. Соколов, А.Г. Сухарев, В.В. Царев.

Целью диссертационного исследования является экономико-математическое моделирование поведения субъектов оптового рынка электрической энергии, определение их оптимальных стратегий, создание методики информационного обеспечения предлагаемых экономико-математических моделей.

В соответствии с поставленной целью в диссертационном исследовании решены следующие задачи:

- выявлены национальные особенности регулирования естественных монополий в разных странах, проанализированы различные экономико-математические модели тарифообразования;

- обобщены результаты экономико-математических исследований в области принятия решений на рынке электрической энергии;

- выявлены наиболее актуальные классы задач, возникающие у субъектов оптового рынка электрической энергии России в течение переходного периода реформирования электроэнергетики;

- определен состав субъектов рынка электроэнергетики и разработана теоретико-игровая модель их взаимодействия в рамках конкурентного оптового рынка электрической энергии;

- разработана экономико-математическая модель процесса прогнозирования ценовых заявок посредством механизма пересчета и включения постоянных затрат в цену конкурентов с учетом суточной и недельной динамики спотового рынка;

- осуществлена теоретико-игровая постановка задачи участия субъекта оптового рынка электрической энергии (ОРЭ) в рынке на сутки вперед и секторе двусторонних контрактов, определены оптимальные стратегии поведения субъектов оптового рынка электрической энергии;

- разработана система оценки доступности и значимости коммерческой и инфраструктурной информации об участниках рынка различным его субъектам.

Теоретической и методологической основой исследования явились научные труды зарубежных и отечественных авторов, посвященные постановке и решению оптимизационных задач, возникающих у инфраструктурных и конкурирующих субъектов оптового рынка электрической энергии разных стран, нормативно-правовые акты, а также отечественные разработки в области реформирования электроэнергетики. Для постановки и решения поставленных проблем использовались методы экономико-математического моделирования, системного и логистического анализа, конъюнктурных исследований.

Предметом исследования выступают отношения, возникающие между конкурирующими субъектами оптового рынка электрической энергии, а также особенности их поведения и выбора стратегий участия в конкурентном рынке.

Объектом исследования является процесс демонополизации рынка электроэнергетики в России.

Научная новизна. В результате выпоненного исследования получены следующие результаты, обладающие научной новизной и являющиеся предметом защиты:

- определена среда принятия решений и разработана теоретико-игровая модель взаимодействия субъектов рынка в рамках конкурентного оптового рынка электрической энергии;

- обобщены результаты исследований в области постановки и решения оптимизационных задач применительно к оптовому рынку электрической энергии и разработана классификация задач, возникающих в связи с институционализацией оптового рынка электрической энергии в РФ;

- обоснована целесообразность создания и разработаны принципы формирования, состав и структура базы данных о субъектах оптового рынка электрической энергии при моделировании процессов их взаимодействия;

- разработана экономико-математическая модель процесса прогнозирования ценовых заявок посредством механизма пересчета и включения постоянных затрат в цену с учетом суточной и недельной динамики спотового рынка;

- осуществлена теоретико-игровая постановка задачи участия субъекта оптового рынка электрической энергии в секторе на сутки вперед и секторе двусторонних контрактов, определены оптимальные стратегии поведения субъектов оптового рынка электрической энергии.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в том, что основные научные рекомендации и методические разработки выпоненного исследования характеризуются практической направленностью. База данных по участию дочерних и зависимых обществ уже внедрена в ОАО РАО "ЕЭС России". Использование разработанных принципов, классификаций и методических положений будет способствовать повышению эффективности функционирования генерирующих компаний оптового рынка электрической энергии РФ.

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертации были использованы НП АТС при разработке правил целевого оптового рынка электрической энергии с целью анализа и моделирования стратегий поведения различных участников рынка. В ОАО Хакасэнерго были внедрены предложенные методы оптимизации стратегий поведения создаваемой территориальной генерирующей компании на базе ОАО Хакасэнерго.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 5 печатных работы общим объемом 2,9 п.л.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, списка сокращений и используемых терминов, трех глав, заключения, спи-

ска литературы из 161 наименования. Основная часть работы изложена на 180 страницах машинописного текста, содержит 15 рисунков и 5 таблиц. Во введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, определены цель и задачи исследования, его предмет и объект, методическая и информационная база, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе диссертационной работы - Теоретические аспекты моделирования экономических процессов естественных монополий в условиях рынка - рассмотрены общие проблемы регулирования естественных монополий, приведено описание рынка электрической энергии и дана его классификация, представлена математическая модель функционирования оптового рынка переходного периода и обоснование использования антагонистических игр с гарантированным результатом для формирования оптимальных стратегий игроков.

Вторая глава - Экономико-математические проблемы процесса инсти-туционализации конкурентного рынка электрической энергии - посвящена обобщению методов принятия решения субъектами оптового рынка электроэнергии. В частности, разработана и представлена многоуровневая классификация с выделением трех типов задач - технико-экономических, технических и экономических, возникающих при институционализации конкурентного рынка электрической энергии в РФ. Приведен анализ математического инструментария, используемого в оптимизационных задачах применительно к оптовому рынку электрической энергии.

В третьей главе - Методические вопросы информационного обеспечения экономических задач конкурентного оптового рынка электрической энергии - рассматриваются вопросы информационного обеспечения функционирования субъектов в условиях оптового рынка переходного периода, представлена методика адаптации и обеспечения информацией экономических задач, сформулирована и решена задача формирования оптимальных стратегий поведения генерирующих компаний в условиях целевой модели оптового рынка электрической энергии.

В заключении приводятся общие выводы по результатам работы и направления дальнейшего исследования вопросов, не нашедших отражения в работе.

2. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

В ходе диссертационного исследования были предложены методы оптимизации поведения участников оптового рынка электрической энергии. Осуществлен анализ существующих экономико-математических моделей поведения субъектов оптового рынка и предприятий инфраструктуры электроэнергетики, разработана методика адаптации и информационного обеспечения оптимизационных задач. При этом на защиту выносятся следующие положения и выводы, содержащие, по мнению автора, элементы научного вклада.

1. Определена среда принятия решений и разработана теоретико-игровая модель взаимодействия субъектов рынка в рамках конкурентного оптового рынка электрической энергии.

Рынок электрической энергии представляет собой модифицированную модель классического рынка, в рамках которого взаимодействуют не только продавцы и покупатели, но и необходимые для его функционирования регулирующие органы и инфраструктура. Оптовый рынок электрической энергии во многом аналогичен финансовым рынкам, организован, торги осуществляются строго регламентировано на торговой площадке. Стоимость продаваемых благ обладает высокой подвижностью: цена может существенно меняться в течение каждого часа.

Вместе с тем, существуют серьезные отличия: конечная цена электрической энергии определяется по топологии сети, по которой будет осуществляться поставка электроэнергии. Значит, цена на рынке получается для всех разной, в то время, как на финансовых рынках она едина для всех участников. Необходимо отметить, что на рынке электрической энергии сильнее, чем в других отраслях, ощущается конкуренция на различных уровнях. По Портеру - это конкуренция в центральном круге - между различными потребителями за право поставлять свой товар на рынок. В то же время, способность поставщиков и потребителей торговаться определяет конкуренцию на рынке двусторонних контрактов. Конкуренция между потребителями и поставщиками выражается в определении точки на контрактной кривой (для агрегированных Покупателя и Продавца после сложения индивидуальных функций спроса и предложения) с целью получения большей экономической и бухгатерской прибыли. Таким образом, формируется сложная среда принятия решений на рынке электроэнергии РФ, представленная на рис. 1.

Рис 1. Среда принятия решений на рынке электроэнергии РФ

Приведем теоретико-игровую постановку задачи для конкурирующих генерирующих компаний в условиях рынка.

Две конкурирующие генерирующие компании производят электрическую энергию на локальном изолированном рынке в условии отсутствия других генераторов. Каждая фирма планирует определенный уровень генерации и рассчитывает на получение определенных цен; при этом первая генерирующая компания не знает планируемого выпуска и цены электроэнергии второй фирмы. Пусть Б - спрос на оптовом рынке электроэнергии, а и И V - объем генерации первой и второй фирмы соответственно; причем и^йК, где константа К задает ограничения на производственные мощности обеих фирм. Пусть р и <Ц Ч цены 1 МВтч, назначаемые первой и второй фирмами в ценовых заявках или в секторе рынка двусторонних контрактов и удовлетворяющие неравенствам: - топливная составляющая в структуре затрат тепловых станций, Ь - верхняя планка цены на рынке. Будем считать первую генерирующую компанию оперирующей стороной. Цель оперирующей стороны состоит в получении как можно большей прибыли от продажи электроэнергии. Необходимо составить модель операции и найти оценку эффективности произвольной стратегии, если интересы второго генератора известны и задаются критерием, аналогичным критерию первой фирмы; кроме того, второй фирме известна стратегия первой фирмы.

Обозначим факторы, которыми распоряжается оперирующая сторона через х, а совокупность всех значений контролируемых факторов обозначим через Контролируемые факторы - объем генерации, возможность установления различного уровня цен. Контролируемые факторы можно формализовать в ви-

х = (и,р)е М0 ={х\0<иК,а$р$ь} = М

Обозначим неопределенные факторы через у, а их множество через N. Неопределенные факторы - спрос на электрическую энергию, системные ограничения, наличие закупоренных мощностей, а также возможность разгрузки Системным оператором: y = (v,q)eN = {,у|0йуК,а<дЬ].

Сформулируем критерий эффективности для первой фирмы:

ц тт[у>тах(0, й-и)\-ст,р'2.ц р тга(и, П) - аи, р<д

В условиях локального изолированного рынка, эффективностью функционирования одной из генерирующих компаний в условиях дуополии является получение достаточной выручки, чтобы покрыть переменные и условно постоянные издержки, получить экономическую прибыль в условиях контрактной кривой, когда прибыли этих компаний взаимозависимы. Таким образом, в представленной выше модели рассматриваются два исхода торгов на рынке: когда объем генерации первой фирмы больше второй, и наоборот, когда объем реализованной электрической энергии первым генератором меньше, чем у второй фирмы.

Такой же критерий эффективности формулируется в отношении второй фирмы:

ЦТ (х ^ = |?п^>тах(0>-и)]-<*М > Р

2. Обобщены результаты исследований в области постановки и решения оптимизационных задач применительно к оптовому рынку электрической энергии, разработана классификация задач, возникающих в связи с институционализацией оптового рынка электрической энергии в РФ.

Процесс становления рынка электрической энергии, как особого института, назовем институционализацией. В связи с институционализацией рынка электрической энергии в России, у всех его потенциальных участников возникает ряд новых проблем принятия решений, которых не существовало в условиях вертикально-интегрированной монопольной компании.

Проблемы, возникающие при институционализации рынков электрической энергии и соответствующие им классы задач

Технические

Х Диспетчирование электрической энергии в условиях рынка

Х Оптимизация потоков электрической энергии по сетям

Рис. 2 Задачи, возникающие при институционализации рынков электрической

энергии

Проблемы и соответствующие им классы задач, возникшие при институ-ционализации рынка, мы предлагаем разделить на три типа:

- технические;

- экономические, в том числе коммерческие;

- технико-экономические.

Разработанная нами классификация задач с указанием проблем институ-ционализации рынков электрической энергии представлена на рис. 2.

Экономические

Ценообразование в электроэнергетике в условиях рынка

Модели оценки экономических аспектов прогнозирования параметров функционирования рынка

Управление рисками в условиях рынка

Планирование ресурсов производства

Технико-экономические

Х Выведение оборудования в ремонт

Х Задачи о расширении производства

Х Календарное и объемное планирование деятельности субъектов оптового рынка электрической энергии

Х Оптимизация затрат и увеличение прибыли субъектов оптового рынка

Основными целями проведенного исследования были: обобщение применяемых методов решения проблем, оценка используемых допущений для упрощения постановки задач.

Экономические задачи, решающие проблемы ценообразования субъектов рынка электрической энергии, являются наиболее широко представленными в литературе классом задач в связи с выходом на конечные показатели эффективности функционирования компании в условиях ценовой неопределенности. При написании статей, авторы основывались на различных моделях рынка электрической энергии, что накладывало отпечаток на математическую постановку задачи в силу различной организации рынка. В то же время, стратегия фирмы зависит от участия субъекта рынка в его различных секторах (системных услуг, рынка на сутки вперед, двусторонних договоров, балансирующего рынка).

Наиболее общая постановка экономических задач имеет вид:

ДаДД)->Мах(ШР1 -С,(?,)), где ИР, - выручка, С,(Р,) - затраты от объема

генерации, и сводится к максимизации прибыли участников рынка. В данном классе задач представлено многообразие методов максимизации прибыли в зависимости от целей задачи.

В условиях спотового рынка, максимизация прибыли осуществляется за счет оптимизации ценовой заявки, которая является функцией цены от объема:

- средние переменные затраты, - затраты на производство электрической энергии, - объем генерации в ценовой заявке, цена в заявке потребителя, объем потребления в заявке покупателя, Д-Х переменная, принимающая значение 1 или 0, т, - параметр ценовой заявки.

Нами установлено, что во всех рассмотренных экономических задачах по-разному учитывались технологические ограничения:

- Стоимость передачи электрической энергии. Стоимость передачи электрической энергии существенно влияет на конечную цену электричества не только для конечных потребителей, но и для генераторов. Во всех рассмотренных нами задачах, этот факт был элиминирован, и принятие решения осуществлялось без его учета.

- Сетевые ограничения. В условиях сетевых ограничений из странового рынка может выделяться региональный рынок вследствие образования замкнутых мощностей. Таким образом, в образовавшемся локальном рынке цена может существенно понижаться, в то время, как в остальной его части - расти. Лишь в некоторых случаях (28), (30), (31), (33)Ч(35)* сетевые ограничения были включены в математическую постановку задачи.

-Диспетчерские ограничения. Команды на загрузку оборудования могут существенно изменить экономику электрической станции в силу больших затрат на запуск генератора. В отдельных экономических задачах (15), (19), (26), (30), (32)-(34), (40)* данные ограничения были предусмотрены.

* Постановки задач с приведенной нумерацией изложены в з 2 2 - 2 4 диссертации на 70-120 стр

- Резервирование мощности. Ограничения данного вида были учтены в задачах ((10), (13), (16), (30), (33)- (35), (40))*. В остальных задачах, эти ограничения также не были сформулированы.

С точки зрения применяемого математического инструментария, экономические задачи решались с применением моделей линейного, нелинейного, динамического и стохастического программирования и теории игр.

Наиболее интересные в содержательном плане задачи формирования оптимальных стратегий на оптовом рынке решаются с использованием кооперативных игр, допускающих формирование коалиций и направленных на увеличение прибыли в условиях рыночного конкурентного ценообразования.

3. Обоснована целесообразность создания и разработаны принципы формирования, состав и структура базы данных о субъектах оптового рынка электрической энергии при моделировании процессов их взаимодействия

Целью создания базы данных является удовлетворение потребности субъектов рынка в информации, влияющей на принятие управленческих решений в условиях целевой модели оптового рынка электрической энергии.

Мы считаем, что информационная база данных дожна формироваться на основании следующих принципов:

- бесплатность;

- обновляемость;

- системность;

- востребованность;

- сопоставимость;

- ориентированность на рынок.

Содержание базы данных дожно быть представлено следующими разделами:

A. общая информация о компании;

B. технико-экономические показатели работы станций;

C. производственно-коммерческие показатели работы обществ в рынке.

A. В раздел Общая информация о компании согласно принципу ориентированности на рынок, целесообразно включать следующую информацию:

- объединенная энергосистема;

- другие производители в регионе;

- состав генерирующего оборудования.

B. В разделе Технико-экономические показатели работы станций необходимо выделить два уровня детализации информации:

a) на уровне станции;

b) на уровне энергоблока.

- общая установленная электрическая мощность;

- характеристика относительного прироста стоимости при работе на разных видах топлива;

- структура затрат;

- установленная мощность энергоблока;

- минимальная мощность энергоблока до синхронизации с системой

- время набора нагрузки до синхронизации;

- изменение стоимости вырабатываемой электрической энергии при переходе из конденсационного в теплофикационный режим генерации;

- группа точек поставки (ГТП).

С. Ключевым элементом формирования базы данных является раздел об участии дочерних обществ РАО "ЕЭС России" в рынке электрической энергии.

В настоящее время на территории Российской Федерации и до окончания переходного периода реформирования электроэнергетики РФ, функционируют три сектора рынка:

a) регулируемый сектор ^О);

b) сектор свободной торговли (ССТ); ^ сектор отклонений.

a) Деятельность предприятий на регулируемом секторе можно описать следующими параметрами:

- объем регулируемого сектора без учета сектора отклонений;

- утвержденный тариф на продажу электрической энергии на Федеральном оптовом рынке электроэнергии, мощности (ФОРЭМ);

- одноставочный тариф на электрическую энергию;

b) Участие субъектов оптового рынка в ССТ можно охарактеризовать приведенными ниже показателями:

- принятый / заявленный объем;

- сложившаяся / заявленная цена;

- экономический эффект от участия в ССТ;

^ Участие субъектов оптового рынка электрической энергии (ОРЭ) в секторе отклонений может быть охарактеризовано следующими показателями:

- объем отклонений;

- объем штрафуемых отклонений.

Внедрение базы будет способствовать накоплению информации о поведении участников рынка и тем самым создаст условия для использования экономико-математических методов и моделей при принятии решений.

4. Разработана экономико-математическая модель процесса прогнозирования ценовых заявок посредством механизма пересчета и включения постоянных затрат в цену с учетом суточной и недельной динамики спото-вого рынка.

Решение проблемы прогнозирования ценовых параметров участия конкурентов в рынке на сутки вперед является важным, поскольку может оказывать существенное влияние на экономику других субъектов рынка вследствие узловой маржинальной модели ценообразования на оптовом рынке электрической энергии. Мы предлагаем следующую пошаговую методику расчета ориентировочного уровня цены, указываемого участниками рынка в ценовых заявках:

1. Осуществляем анализ входящей информации и проводим актуализацию необходимых параметров. Входящая информация делится на три блока:

- блок параметров расчета (задает информацию об изменении факторов внешней среды, корректирующие коэффициенты);

- блок актуальной информации;

- блок актуализируемой информации (посредством коэффициентов и механизмов пересчета, предложенных в блоке параметров расчета).

2. На основании информации из п.1 об установленной мощности, определяем коммерческий объем предложения участника в секторе рынка на сутки вперед (РСВ), рассчитываемый как разница между установленной (используемой) мощностью и величиной обязательств необходимых для операционной деятельности в других сектора рынка:

- валовую величину платы за мощность, получаемую в условиях регулируемого сектора в месячном цикле, необходимо распределить между типовыми днями недели в пропорции, эмпирически установленной для данного региона и характеризующей спрос в данные дни месяца (здесь и далее расчет осуществляется по группе энергоблоков, входящих в одну группу точки поставки (ГТП)). Коммерческую величину мощности для участия в РСВ ОРЭ можно рассчитать по формуле М,аш1=Му1т-Ка,ш-Мл,уст, где - установленная мощность, NCllCm -мощность, задействованная в рынке системных услуг, - мощность, которая требуется для покрытия обязательств по договорам СДК. Распределение платы чя мотттногтт, иагт типовыми ТТН5ГМИ осуществляется по формуле: - ус-

кх, + /х2 +тх,+ их. + ах, ловно постоянные затраты на обслуживание 1 МВт установленной

мощности; - количество соответствующих типовых дней в

рамках месяца; - соответственно статистически рассчитан-

ный коэффициент загруженности генерирующего оборудования в заданный типовой день* относительно буднего.

- исходя из эмпирических данных о потреблении в пиковые часы, 60% оплаты мощности распределяем между 4 пиковыми часами, 20% оплаты за мощность - между двумя часами, в которые потребление находится на уровне полупика, оставшиеся 20% плановых затрат на мощность распределяются между 18 часами.

3. Найденную величину платы за мощность в п.2, включаем в ценовую заявку в виде стоимости электрической энергии. Стоимость электрической энергии, рассчитанной для пиковых часов, является верхней границей цены, для часов минимума нагрузки - нижней границей.

4. Суммируем плату за мощность для каждого часа, рассчитанную в п.З с величиной тарифа на электрическую энергию - для субъектов ФОРЭМ в 2004 году (топливной составляющей в конденсационном цикле - для генерации региональных энергокомпаний): - затраты на мощность,

Вьщеляют четыре типовых дня: понедельник, будний, (вторник-пятница) суббота, воскресенье

Рис. 3. Блок-схема расчета параметров ценовой заявки конкурента

- переменные затраты (тариф на электроэнергию на ФОРЭМ или топливная составляющая).

5. Формируем одноступенчатые ценовые заявки участника на каждый час суток.

Таким образом, при использовании нашей методики, возможно рассчитать уровень ценовой заявки, формируемой конкурентом на основе метода адаптации показателей базы данных об участии субъекта в РС переходной модели ОРЭ.

В общем виде разработанная нами методика актуализации информации, определения объемов и предельных цен в заявках участников, представлена на рис. 3.

5. Осуществлена теоретико-игровая постановка задачи участия субъекта ОРЭ в рынке на сутки вперед и секторе двусторонних контрактов и определены оптимальные стратегии поведения субъектов оптового рынка электрической энергии.

Выпоненный нами анализ публикаций, представленный в главе 2 диссертации, свидетельствует о том, что до настоящего времени не определены условия оптимальности поведения субъекта рынка на одном из его секторов в зависимости от доли его участия в другом секторе.

Совершенно очевидно, что использование части установленной мощности для обслуживания договоров прямого платежа, снижает потенциально возможную долю участия этой генерирующей компании в секторе рынка на сутки вперед. В то же время, участие в секторе двусторонних договоров имеет и ценовые последствия для участия в спотовом рынке. Происходит изменение структуры затрат, включаемых в ценовую заявку.

В параграфе 3.2 диссертации показано, что ценовая заявка на электрическую энергию формируется из затрат на производство электрической энергии и затрат на мощность. При заключении двусторонних договоров, часть постоянных затрат может быть покрыта за счет их более высокой цены. Это предположение основано на том, что догосрочные двусторонние договоры на ОРЭ всегда будут заключаться при условии, если цена договора более выгодна для продавца, чем участие в РСВ. Совершенно очевидно, что при покрытии части или поной величины постоянных затрат в условиях различной доли участия в двусторонних договорах, цены в заявках будут существенно отличаться.

Таким образом, мы предлагаем рассматривать в качестве переменной величины в математической постановке задачи долю выработки электрической энергии, обслуживающую сектор двусторонних контрактов (СДК).

В диссертации нами предлагается теоретико-игровая модель процесса формирования ценовых заявок.

Затраты на производство электрической энергии генераторами могут быть представлены в виде квадратической функции:

где Р, - объем генерации; а, Ь, с-некоторые коэффициенты. В общем виде, каждый участник оптового рынка к владеет несколькими генераторами или со-

вокупной присоединенной мощностью 1к, таким образом сумма = ( показывает объем генерации перед определенной трансакцией.

Маржинальные и приростные издержки генераторов являются линейными функциями от объема генерации, таким образом, мы предположим, что ценовые заявки участников также являются линейными функциями от объема генерации: Л, = Л т,Р,, где Я, - цена, представленная в ценовой заявке за объем в 1МВтч при заявленном объеме РД X

Минимальная цена, которая уравнивает объем потребления и предложения, называется ценой рынка, обозначим ее р. Для заданной цены р, прибыль

участника определяется по формуле: + РТ*.

Цель участника - максимизировать показатель С?4, таким образом, получим условие для достижения максимума прибыли:

Участник рассчитывает объем генерации без ограничений:

^Ш = /М + т^ = р + р р, к р, ' ар,

Предположим, что игроки А и В могут с высокой степенью случайности представлять собой типы г\ и 1\ соответственно. Индексы и г~1,...,Я

означают соответственно тип игрока.

Под типом игрока будем понимать изменение структуры издержек в зависимости от доли его участия в секторе рынка двусторонних контрактов. Так, доля рабочей мощности, обеспечивающая выпонение обязательств по обеспечению двусторонних договоров, является критерием определения типа игрока.

Условная вероятность вЦг)- есть вероятность того, что игрок А играет против игрока В типа г, при условии, что участник А представлен типом д.

Ценовая заявка игрока зависит от его типа. Пусть ^ есть вектор стратегий участника А типа q. Например, возможный вектор стратегий будет в себя включать: установить высокую, среднюю или низкую цену. Прибыль игрока А будет зависеть не только от его стратегий, но и от стратегий оппонентов: : г). Прибыль СА соотносится с условной прибылью. Для того,

чтобы максимизировать Сл, игрок А дожен знать тип его оппонента, но это невозможно. Соответственно, такая игра может классифицироваться, как игра с непоной информацией. Таким образом, игрок А дожен максимизировать условный выигрыш:

Решение задачи - нахождение равновесия по Нэшу из платежных матриц условных выигрышей игроков.

Этапы решения задачи представлены на рис. 4.

Решение

Рис. 4. Этапы решения задачи определения оптимальных стратегий поведения игроков на рынке на сутки вперед

В диссертационной работе задача решена при:

- Q=R=2, где Q, Я - максимальное количество типов игрока и конкурента соответственно,

- и==3, где и, V- количество ценовых стратегий игрока и его конкурента соответственно.

В результате решения задачи были найдены равновесные стратегии для игрока А.

3. ОСНОВНЫЕ РЕКОМЕНДАЦИИ И ВЫВОДЫ

Выпоненное исследование позволяет сформулировать следующие выводы и рекомендации.

1. Реформирование электроэнергетики в Российской Федерации является динамично развивающимся процессом, остро нуждающимся в научной поддержке и разработке новых принципов и моделей дальнейших преобразований. Проведенное нами исследование показало, что теоретико-игровые методы, не достаточно используемые в электроэнергетике сегодня, помогут оптимизировать цены на продукты и услуги генерирующих компаний в условиях рынка.

2. Проблемы ценообразования на оптовом рынке электрической энергии являются одними из самых сложных. На сегодняшний день перед электроэнергетикой стоит много нерешенных задач, в том числе и в области математического моделирования экономических процессов:

- Стохастическое динамическое программирование боковой приточно-сти рек для определения экономических свободных коридоров ГЭС с целью их более эффективного участия в суточном торговом графике;

- Моделирование рынка фьючерсных и форвардных финансовых контрактов на поставку электрической энергии и разработка математической системы хеджирования рисков;

- Экономическое моделирование привязки потребителей в рамках регулируемых двусторонних договоров в ходе переходного периода реформирования электроэнергетики.

3. Таким образом, сегодня в сфере электроэнергетики для научной

общественности существует широкое поле для творческого научного

поиска и решения обозначенных выше проблем.

4. ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Кандалинцева Н.В., Филатов С.А. Анализ торгов в свободном секторе оптового рынка электроэнергии за ноябрь 2004 года // Энергорынок №12 (13) - М., 2004. - 0,4 п.л. / 0,2 п.л.

2. Филатов С.А. Проблемы ценообразования на рынке электрической энергии // Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством: Сб. науч. ст. асп. СПбГИЭУ. Вып. 11 / Ред-кол.: Е.Б. Смирнов (отв. ред.) и др. - СПб.: СПбГИЭУ, 2004. - 0,4 п.л. / 0,2 п.л.

3. Филатов С.А. Международный опыт реформирования электроэнергетики: страны Скандинавии. - М.: издательство ОАО РАО "ЕЭС России", 2004. - 2 п.л.

4. Филатов С.А. Международный опыт реформирования электроэнергетики: Соединенные Штаты Америки. -М.: издательство ОАО РАО "ЕЭС России", 2004. - 2,5 п.л.

5. Ляпунова Г.П., Филатов С.А. Методика адаптации и обеспечения информацией оптимизационных коммерческих задач // Коммерческая деятельность и предпринимательство: Сб. науч. тр. / под ред. Попкова В.П. - СПб.: СПбГИЭУ, 2005 - 0,4 п.л./0,3 п.л.

Подписано в печать Ьо/ > Формат 60x84 Печ. л. < о. Тираж 9о экз. Заказ 20.

ИзПК СПбГИЭУ. 191002, Санкт-Петербург, ул. Марата, 31

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Филатов, Сергей Александрович

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ТЕРМИНОВ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ЕСТЕСТВЕННЫХ МОНОПОЛИЙ В УСЛОВИЯХ РЫНКА.

1.1 Проблемы и задачи экономического регулирования естественных монополий.

1.2 Классификация и описание рынка электрической энергии.

1.3 Обоснование состава комплекса экономико-математических моделей определения цены и объемов генерации участниками рынка

ГЛАВА 2. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ПРОЦЕССА ИНСТИТУЦИОНАЛИЗАЦИИ КОНКУРЕНТНОГО РЫНКА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ.

2.1 классификация задач, возникающих в период институционализации конкурентного рынка электрической энергии в РФ.

2.2 Технические задачи, возникающие в инфраструктурных организациях в связи с дерегулированием естественных монополий.

2.3 Экономические задачи периода институционализации оптового рынка электрической энергии.

2.4 Технико-экономические задачи, возникающие в условиях изменения регулирования инфраструктуры электроэнергетики вследствие институционализации оптового рынка электрической энергии в

Российской Федерации.

ГЛАВА 3. МЕТОДИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАДАЧ КОНКУРЕНТНОГО ОПТОВОГО РЫНКА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ.

3.1 Информационное обеспечение функционирования субъектов рынка в условиях переходного периода.

3.2 Методика адаптации и обеспечения информацией экономических задач.

3.3 Постановка и решение задачи определения оптимальных стратегий игроков на оптовом рынке электрической энергии.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Модели и методы формирования оптимальных стратегий поведения генерирующих компаний на оптовом рынке электрической энергии"

Актуальность темы исследования. В Российской Федерации цели и задачи реформирования электроэнергетики определены постановлением Правительства РФ №526 от 11.07.01 и Федеральным законом Об электроэнергетике №35-Ф3 от 26.03.03. Согласно этим нормативно-правовым актам, в ходе реформирования, отрасль будет разделена на естественно монопольный и конкурентные сектора. Естественная монополия сохранится в электросетевом хозяйстве и диспетчировании. Производство электрической энергии и ее сбыт становятся конкурентными секторами. Таким образом, реформирование отрасли порождает огромное количество новых теоретических и методологических проблем, связанных с запуском оптового рынка электрической энергии и оптимальным поведением субъектов рынка, в том числе:

- определение доли участия генерирующих компаний в различных секторах оптового рынка электрической энергии;

- определение догосрочной стратегии генерирующих компаний на оптовом рынке электрической энергии и рынке системных услуг;

- формирование комплексной стратегии поведения субъектов на рынке электрической энергии, мощности и системных услуг;

- прогнозирование цены рынка на сутки вперед;

- планирование оптимальных объемов производства для избежания выплаты штрафов за отклонения от плановых поставок и др.

Кроме того, до настоящего времени не разработаны экономико-организационные механизмы проведения торгов в условиях конкурентного рынка в Сибири и на Дальнем Востоке, в изолированных энергосистемах и регионах с высокой долей ГЭС-генерации. В связи с этим, необходимо внедрение принципиально новых экономико-математических методов формирования оптимальных стратегий поведения производителей и потребителей в условиях конкурентного рынка электроэнергии. Данные обстоятельства предопределили выбор темы диссертационного исследования и ее актуальность.

Состояние изученности проблемы. Поскольку процессы информатизации, децентрализации, внедрения конкурентных отношений в сфере естественных монополий начались в странах Западной Европы и США значительно раньше, чем в России, проблемы моделирования оптимального поведения субъектов конкурентного оптового рынка электрической энергии подробно рассмотрены исключительно в исследованиях зарубежных ученых. Наибольший интерес представляют труды таких авторов, как Агуадо А.Ж., Арройо Ж.М., Бйорган Р., Ванг Я., By Ф.Ф., Де Сива E.JI., Дуглас А.П., Йонг К.С.К., Конейо А.Г., Контрерас Ж., Лаварре Ж., Ла Скала М., Лю П.Б., Марвали М.К.С., Мас-торокостас П.А., Мецлер К.Б., Нильссон О., Панг Ж.С., Перейра Г.Л.Р., Ривера Г.Ф., Санабриа Л.А., Свобода А.Г., Сонг X., Ферреро Р.В., Фу Г., Хиао Хонг Гуан, Циммерман Р.Д., Шахидехпур С.М., Шебле Г.Б., Штрбак Г., Чао-Ан Ли, Чаритоньюк В., Чаттопадхиай Д., Чен М.С., Ченг К. и др. Российские ученые обратились к этим проблемам значительно позже. В настоящее время имеется только одна тематическая переводная книга западных авторов под общей научной редакцией И.С. Сорокина. Хорошую научно-методическую основу для решения проблем формирования оптимальных стратегий поведения на рынках представляют труды таких известных ученых, как А.А. Беляева, Е.В. Бережная, П.А. Ватник, Н.Н. Воробьев, В.А. Дятлов, Ю.Б. Гермейер, Н.Ш. Кремер, В.В. Морозов, С.Л. Печерский, А.Н. Романов, В.Н. Соколов, А.Г. Сухарев, В.В. Царев.

Целью диссертационного исследования является экономико-математическое моделирование поведения субъектов оптового рынка электрической энергии, определение их оптимальных стратегий, создание методики информационного обеспечения предлагаемых экономико-математических моделей.

В соответствии с поставленной целью в диссертационном исследовании решены следующие задачи:

- выявлены национальные особенности регулирования естественных монополий в разных странах, проанализированы различные экономико-математические модели тарифообразования;

- обобщены результаты экономико-математических исследований в области принятия решений на рынке электрической энергии;

- выявлены наиболее актуальные классы задач, возникающие у субъектов оптового рынка электрической энергии России в течение переходного периода реформирования электроэнергетики;

- определен состав субъектов рынка электроэнергетики и разработана теоретико-игровая модель их взаимодействия в рамках конкурентного оптового рынка электрической энергии;

- разработана экономико-математическая модель процесса прогнозирования ценовых заявок посредством механизма пересчета и включения постоянных затрат в цену конкурентов с учетом суточной и недельной динамики спотового рынка;

- осуществлена теоретико-игровая постановка задачи участия субъекта ОРЭ в рынке на сутки вперед и секторе двусторонних контрактов, определены оптимальные стратегии поведения субъектов оптового рынка электрической энергии.

- разработана система оценки доступности и значимости коммерческой и инфраструктурной информации об участниках рынка различным его субъектам.

Теоретической и методологической основой исследования явились научные труды зарубежных и отечественных авторов, посвященные постановке и решению оптимизационных задач, возникающих у инфраструктурных и конкурирующих субъектов оптового рынка электрической энергии разных стран, нормативно-правовые акты, а также отечественные разработки в области реформирования электроэнергетики. Для постановки и решения поставленных проблем использовались методы экономико-математического моделирования, системного и логистического анализа, конъюнктурных исследований.

Предметом исследования выступают отношения, возникающие между конкурирующими субъектами оптового рынка электрической энергии, а также особенности их поведения и выбора стратегий участия в конкурентном рынке.

Объектом исследования является оптовый рынок электрической энергии Российской Федерации.

Научная новизна. В результате выпоненного исследования получены следующие результаты, обладающие научной новизной и являющиеся предметом защиты:

- определена среда принятия решений и разработана теоретико-игровая модель взаимодействия субъектов рынка в рамках конкурентного оптового рынка электрической энергии;

- обобщены результаты исследований в области постановки и решения оптимизационных задач применительно к оптовому рынку электрической энергии и разработана классификация задач, возникающих в связи с институционализацией оптового рынка электрической энергии в РФ;

- обоснована целесообразность создания и разработаны принципы формирования, состав и структура базы данных о субъектах оптового рынка электрической энергии при моделировании процессов их взаимодействия;

- разработана экономико-математическая модель процесса прогнозирования ценовых заявок посредством механизма пересчета и включения постоянных затрат в цену с учетом суточной и недельной динамики спотового рынка;

- осуществлена теоретико-игровая постановка задачи участия субъекта оптового рынка электрической энергии в секторе на сутки вперед и секторе двусторонних контрактов, определены оптимальные стратегии поведения субъектов оптового рынка электрической энергии.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в том, что основные научные рекомендации и методические разработки выпоненного исследования характеризуются практической направленностью. База данных по участию дочерних и зависимых обществ уже внедрена в ОАО РАО "ЕЭС России". Использование разработанных принципов, классификаций и методических положений будет способствовать повышению эффективности функционирования генерирующих компаний оптового рынка электрической энергии РФ.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Филатов, Сергей Александрович

1. Разработана и представлена многоуровневая классификация с выделением трех типов задач - технико-экономических, технических и экономических, возникающих при институционализации конкурентного рынка электрической энергии в РФ.

2. В рамках выделенных классов задач осуществлено обобщение методов решения проблем, оценок используемых допущений для упрощения постановки задач.

3. Обобщены результаты экономико-математических исследований особенностей принятия решений на рынке электрической энергии.

4. Приведен анализ математического инструментария, используемого в оптимизационных задачах применительно к оптовому рынку электрической энергии.

5. Приведено обоснование использования игрового подхода для решения ряда экономических задач, сводящихся к определению оптимальных стратегий поведения в условиях оптового рынка электрической энергии.

Глава 3. Методические вопросы информационного обеспечения экономических задач конкурентного оптового рынка электрической энергии

3.1 Информационное обеспечение функционирования субъектов рынка в условиях переходного периода

Информационное обеспечение является одной из важнейших составляющих, определяющих успешность функционирования фирмы на рынке в условиях жесточайшей конкуренции.

Либерализованный рынок электрической энергии представлен огромным количеством участников, каждый из которых становится держателем и источником ценнейшей информации для принятия управленческих решений.

Вместе с тем, информация, которой может располагать участник, может быть разделена на несколько типов по значимости и открытости. В таб. 3.1.1 представлено разработанное нами разделение информации по открытости (доступности) информации для различных субъектов оптового рынка электроэнергии.

Заключение

В ходе диссертационного исследования были предложены пути решения наиболее актуальных на сегодняшний день проблем участия генерирующих компаний в оптовом рынке электрической энергии. В соответствие с этим, были доработаны теоретические и практические походы к решению проблем ценообразования производителями электрической энергии.

Была разработана методика адаптации и обеспечения информацией экономических задач, положенная в основу решения задачи о формировании оптимальных стратегий поведения участников оптового рынка в условиях конкурентной борьбы.

В рамках диссертационного исследования были получены научные и практические результаты:

1. Выявлены особенности регулирования естественных монополий в разных странах, проанализированы различные методы тарифообразо-вания.

2. Определена среда принятия решений и разработана теоретико-игровая модель взаимодействия субъектов рынка в рамках конкурентного оптового рынка электрической энергии.

3. Разработана классификация рынка электрической энергии Российской Федерации, дана товароведческая характеристика электрической энергии.

4. Обобщены результаты исследований в области постановки и решения оптимизационных задач применительно к оптовому рынку электрической энергии.

5. Разработана и представлена многоуровневая классификация с выделением классов задач, в рамках которых осуществлено обобщение методов решения проблем, оценок используемых допущений для упрощения постановки задач.

6. Приведен анализ математического инструментария, используемого в оптимизационных задачах применительно к оптовому рынку электрической энергии.

7. Обоснована целесообразность, принципы составления, критерии отбора информации и содержание базы данных об участии будущих конкурентов в работе оптового рынка электрической энергии при моделировании процессов их взаимодействия;

8. Сформулированы принципы использования информации, хранящейся в базах данных в рамках предложенной методики для принятия решений субъектами ОРЭ;

9. Разработана экономико-математическая модель процесса прогнозирования ценовых заявок посредством механизма пересчета и включения постоянных затрат в цену с учетом суточной и недельной динамики спотового рынка.

Ю.Обосновано включение в систему расчетов переменных параметров сформулированной оптимизационной задачи участия субъекта ОРЭ в секторе двусторонних контрактов;

11.Осуществлена постановка и решение экономической задачи с использованием теории игр для определения оптимальных стратегий поведения субъектов оптового рынка электрической энергии.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Филатов, Сергей Александрович, Санкт-Петербург

1. НОРМАТИВНЫЕ АКТЫ

2. Федеральный закон Об электроэнергетике от 26.03.03 № 35-Ф3

3. Федеральный закон О естественных монополиях от 17.08.95 № 147-ФЗ

4. Федеральный закон О государственном регулировании тарифов на электрическую и тепловую энергию в Российской Федерации от 14.04.95 № 41-ФЗ

5. Постановление Правительства РФ О реформировании электроэнергетики Российской Федерации от 11.07.04 №526

6. Постановление Правительства РФ О правилах оптового рынка электрической энергии (мощности) переходного периода от 24.10.03 №643

7. Распоряжение Правительства РФ Состав генерирующих компаний оптового рынка электрической энергии от 01.09.03 №1254-Р

8. Распоряжение Правительства РФ Программа изменения уровня государственных регулируемых цен (тарифов) в электроэнергетике от 01.12.03 № 1754-Р1.. МОНОГРАФИИ. УЧЕБНИКИ, УЧЕБНЫЕ ПОСОБИЯ

9. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие . М.: Финансы и статистика, 2001.368 е.: ил.

10. Гермейер Ю.Б., Морозов В.В., Сухарев А.Г., Федоров В.В. Задачи по исследованию операций. Учебное пособие. М., Изд-во Моск. ун-та, 1979. 167 с.

11. Глухов В.В. Экономико-математические методы и модели в менеджменте: Учеб.пособие/ СПбГТУ; Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б.- СПб.: СПбГТУ, 1999.- 131 е.: ил.

12. Исследование операций в экономике: Учебн. пособие для вузов/ Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко, И.М. Тришин, М.Н. Фридман; Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. М., ЮНИТИ, 2001. - 407с.

13. Мэнкью Н.Г. Принципы экономике: Пер. с англ.- СПб.: Петер Ком, 1999.780 е.: ил.

14. Основания экономического анализа / Пер. с англ. под ред. П.А.Ватника.-СПб: Экономическая школа; СПбГУЭиФ; ГУ Высшая школа экономики, 2002.- 604 с.

15. Портер М. Конкуренция: Учебное пособие: Пер.с англ.,- М.: Вильяме, 2000.- 495 е.: ил.

16. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебно-методическое пособие для студентов II и III курса всех специальностей/ ВЗФЭИ; Половников В.А., Орлова И.В., Гармаш А.Н., Федосеев В.В.- М.: Финстатинформ, 1997.- 104 с.

17. Экономическая школа: Журнал-учебник для вузов/ Под ред. Иванова М.А.- СПб.: "Экономическая школа" Вып.5.- 1999.- 580 е.: ил.

18. Экономическая школа: Учебник для вузов/ Под ред. Иванова М.А.- СПб.: "Экономическая школа" Вып.4.- 1998.- 414 е.: ил.

19. Armstrong, Mark. Regulatory reform: economic analysis and British experience / Mark Armstrong, Simon Cowan and John Vickers, p. 392

20. George T. Brown, The Gas Light Company of Baltimore: A Study of Natural Monopoly (Baltimore, Maryland: Johns Hopkins University Press, 1936)

21. I. СТАТЬИ, ТЕЗИСЫ ДОКЛАДОВ, АВТОРЕФЕРАТЫ ДИССЕРТАЦИЙ

22. Adibi М.М., Milanicz D.P., Volkmann T.L., Energizing high and extra-high voltage lines during restoration // IEEE Power Systems №3, 1999, p. 1121Ч1132

23. AlonsoJ., Trias A., Gaitan V., Alba J.J., Thermal plant bids and market clearing in an electricity pool/ Minimization of costs vs. minimization of consumer payments // IEEE Power Systems №4, 1999, p. 1327-1334

24. Alvarado F., The stability of power system markets // IEEE Power Systems №2, 1999, p. 505-511

25. Amjady N., Short-term hourly load forecasting using time-series modeling with peak load estimation capability // IEEE Power Systems №3, 2001, p. 498-505

26. Arroyo J.M., Conejo A.J., Optimal response of a power generator to energy, AGC, and reserve pool-based markets // IEEE Power Systems №1, 2002, p. 404410

27. Arroyo J.M., Conejo A.J., Optimal response of a thermal unit to an electricity spot market // IEEE Power Systems №3, 2000, p. 1098-1104

28. Bakirtzis A.G., Biskas P.N., Zoumas C.E., Petridis V., Optimal power flow by enhanced genetic algorithm // IEEE Power Systems №1, 2002, p. 229-236

29. Barakat E.H., Al-Qasem J.M., Methodology for weekly load forecasting // IEEE Power Systems №4, 1998, p. 1548-1555

30. Bialek J.W., Gaming the uniform-price spot market: quantitative analysis // IEEE Power Systems №3, 2002, p. 768-773

31. Billinton R., Chen H., Jiaqi Zhou, Individual generating station reliability assessment // IEEE Power Systems №4, 1999, p. 1238-1244

32. Billinton R., Peng Wang Teaching distribution system reliability evaluation using Monte Carlo simulation // IEEE Power Systems №2, 1999, p. 397-403

33. Bjorgan R., Chen-Ching Liu, Lawarree J., Financial risk management in a competitive electricity market // IEEE Power Systems №4, 1999, p. 1285-1291

34. Bjorgan R., Song H., Liu C.C., Dahlgren R., Pricing flexible electricity contracts // IEEE Power Systems №2, 2000, p. 477-482

35. Carnpo R.A., Probabilistic optimality in long-term energy sales // IEEE Power Systems №1, 2002, p. 237-242

36. Cgarytoniuk W., Chen M.S., Kotas P., Van Olinda P., Demand forecasting in power distribution systems using nonparametric probability density estimation // IEEE Power Systems №4, 1999, p. 1200-1206

37. Chaa-An Li, JohnsonR.B./ Svoboda A.J., Chung-Li Tseng, Hsu E. A robust unit commitment algorithm for hydro-thermal optimization // (IEEE Power Systems №3, 1998, p. 1051-1056

38. Chao-An Li, Svoboda A.J., Xiaohong Guan, Singh H., Revenue adequate bidding strategies in competitive electricity markets // IEEE Power Systems №2, 1999, p. 492^97

39. Charytoniuk W, Chen M.S., Van Olinda P. Nonparametric regression based short term load forecast. // IEEE Power Systems №3, 1998 p. 725-730

40. Chattopadhyay D., A practical maintenance scheduling program mathematical model and case study // IEEE Power Systems №4, 1998, p. 1475-1480

41. Chattopadhyay D., Application of general algebraic modeling system to power system optimization // IEEE Power Systems №1, 1999, p. 9-14

42. Chattopadhyay D., Momoh J., A multiobjective operations planning model with unit commitment and transmission constraints // IEEE Power Systems №3, 1999, p. 1078-1084

43. Chattopadhyay D., Ramanathan R. A new approach to evaluate generation capacity bids // IEEE Power Systems №4, 1998, p. 1232-1237

44. Ching-Tzong Su, Chien-Tung Lin New approach with a Hop field modeling framework to economic dispatch // IEEE Power Systems №2, 2000, p. 541-545

45. Chuang A.S., Wu F., Varaiya P., A game theoretic model for generation expansion planning: problem formulation and numerical comparisons // IEEE Power Systems №4,2001, p. 885-891

46. Collins R.A., The economics of electricity hedging and a proposed modification for the futures contract for electricity // IEEE Power Systems №1, 2002, p. 100107

47. Conejo A.J., Aguado J.A., Multi-area coordinated decentralized DC optimal power flow// IEEE Power Systems №4, 1998, p. 1272-1278

48. Coneyo A.J., Contreras J., Arroyo J.M., de la Torre S., Optimal response of an oligopolistic generating company to a competitive pool-based electric power market // IEEE Power Systems №1, 2002, p. 424-430

49. Contreras J., Candiles O., De La Fuente J.I., Gomez Т., A cobweb bidding model for competitive electricity markets // IEEE Power Systems №1, 2002, p. 148-153

50. Contreras J., Candiles O., De La Fuente J.I., Gomez Т., Auction design in day-ahead electricity markets // IEEE Power Systems №1, 2001, p. 88-96

51. Contreras J., Wu F.F., A kernel-oriented algorithm for transmission expansion planning // IEEE Power Systems №4, 2000, p. 1434-1440

52. Contreras J., Wu F.F., Coalition formation in transmission expansion planning // IEEE Power Systems №3, 1999, p. 1144-1152

53. Cunningham L.B., Baldick R., Baughman M.L., An empirical study of applied game theory: transmission constrained Cournot behavior // IEEE Power Systems №1,2002, p. 166-172

54. Da Silva E.L., Schilling M.Th., Rafael M.C. Generation maintenance scheduling considering transmission constraints // IEEE Power Systems №2, 2000, p. 838843

55. Daoyuan Zhang, Luh B.P., Yuanhui Zhang A bundle method for hydrothermal scheduling // IEEE Power Systems №4, 1999, p. 1355-1361

56. Daoyuan Zhang, Yajun Wang, Luh P.B., Optimization based bidding strategies in the deregulated market // IEEE Power Systems №3, 2000, p. 981-986

57. Davison M., Anderson C.L., Marcus В., Anderson K., Development of a hybrid model for electrical power prices // IEEE Power Systems №1, 2002, p. 257-264

58. DcDermott Т.Е., Drezga I., Broadwater R.P. A heuristic nonlinear constructive method for distribution system reconfiguration // IEEE Power Systems №2, 1999, p. 478-483

59. De Tuglie E., Dicorato M., La Scala M., ScarpelliniP. A static optimization approach to assess dynamic available transfer capacity // IEEE Power Systems №3, 2000,p.1069-1076

60. Dekrajangpetch S., Sheble G.B. Interior-point linear programming algorithm for auction methods // IEEE Power Systems №2, 2000, p. 572-578

61. Demartini G., De Simone T.R., Granekki G.P., Montagna M., Robo K. Dual programming methods for large scale thermal generation scheduling //IEEE Power Systems №3, 1998, p. 857-863

62. Douglas A.P., Breipohl A.M., Lee F.N., Adapa R., Risk due to load forecast uncertainty in short term power system planning // IEEE Power Systems №4, 1998, p. 1493-1499

63. Douglas A.P., Breipohl A.M., Lee F.N., Adapa R., The impacts of temperature forecast uncertainty on Bayesian load forecast // IEEE Power Systems №4, 1998, p. 1507-1513

64. Drezga I., Rahman S., Short-term load forecasting with local ANN predictors // IEEE Power Systems №3, 1999, p. 844-850

65. Ejebe G.C., Tong J., Waight J.G., Frame J.G., Wang X., Tinney W.F., Available transfer capability calculations // IEEE Power Systems №4-, 1998, p. 1521-1527

66. Ernan Xi, Xiahong Guan, Renhou Li, Scheduling hydrothermal power sysyems with cascaded and head-dependent reservoirs // IEEE Power Systems №3, 1999, p. 1127-1132

67. Ferrero R.W., Rivera J.F., Shahidehpour S.M., A dynamic programming two-stage algorithm for hydrothermal scheduling of multireservoir systems // IEEE Power Systems №4, 1998, p. 1534-1540

68. Ferrero R.W., Rivera J.F., Shahidehpour S.M., Application of games with incomplete information for pricing electricity in deregulated power pools // IEEE Power Systems №2, 1998, p. 184-189

69. Flynn M., Sheridan W.P., Dillon J.D., O'Malley M.J., Reliability and reserve in competitive electricity market scheduling // IEEE Power Systems №1, 2001, p. 78-87

70. Fushuan Wen, David A.K. Optimal bidding strategies and modeling of perfect information among competitive generators // IEEE Power Systems №1, 2001, p. 15-21

71. Gan D., Thomas R.J., Zimmerman R.D., Stability-constrained optimal power flow // IEEE Power Systems №2, 2000, p. 535-540

72. Gibbard M.J., Marthins N., Sanchez-Gasca J.J., Uchida N., Vittal V., Leq Wang, Recent applications of linear analysis techniques // IEEE Power Systems №1, 2001, p. 154-162

73. Greif C., Johnson R.B., Chao an Li, Svoboda A.J., Uemura K.A., Short-term scheduling of electric power systems under minimum load conditions // IEEE Power Systems №1, 1999, p. 280-286

74. Haili Song, Chen-Ching Liu, Lawarree J., Nash equilibrium bidding strategies in a bilateral electricity market // IEEE Power Systems №1, 2002, p. 73-79

75. Han X.S., Gooi H.B., Kirchen D.S., Dynamic economic dispatch: feasible and optimal solutions // IEEE Power Systems №1,2001, p. 22-28

76. Hamoud G., Quing Xia, Song Y.H., Boming Zhang, Chongqing Kang, Niande Xiang Dynamic queuing approach to power system short-term economic and security dispatch // IEEE Power Systems №2, 1998, p. 280-285

77. Heunis S.W., Herman R., A probabilistic model for residential consumer loads // IEEE Power Systems №3, 2002, p. 621-625

78. Hobbs B.E., Linear complimentary models of Nash-Cournot competition in bilateral and POOLCO power markets // IEEE Power Systems №2, 2001, p. 194 -202

79. Hobbs B.F., Metzler C.B., Pang J.S., Strategic gaming analysis for electric power systems: an MPEC approach // IEEE Power Systems №2, 2000, p. 638645

80. Huse E.S., Wangensteen I., Faanes H.H., Thermal power generation scheduling by simulated competition // IEEE Power Systems №2, 1999, p. 472-477 (54)

81. Infield D.G., Hill D.C., Optimal smoothing for trend removal in short term electricity demand forecasting // IEEE Power Systems №3, 1998, p. 1115-1120

82. Jabr R.A., Coomick A.H., Cory B.J., A homogenous linear programming algorithm for the security constrained economic dispatch // IEEE Power Systems №3, 2000, p. 930-936

83. Jabr R.A., Coonick A.H., Cory B.J., A study of the homogenous algorithm for dynamic economic dispatch with network constrains and transmission loses // IEEE Power Systems №2, 2000, p. 605-611

84. Jia-Yo Chiang, Breipohl A.M., Lee F.N., AdapaR., Estimating the variance of production cost using a stochastic load model // IEEE Power Systems №4, 2000, p. 1212-1224

85. Jia-Yo Chiang; Breiphol A.M., Lee F.N., Adapa R., Probabilistic load variation modeling for estimating the variance of annual product cost // IEEE Power Systems №1, 1999, p. 362-368

86. Jong-Bae Park, Kim B.H., Jun Ho Kim, Man-Ho Jung, Jong-Keun Park A continuous strategy game for power transaction analysis in competitive electricity markets // IEEE Power Systems №4, 2001, p. 847-855

87. Jong-Bae Park, Young-Moon Park, Jong-Ryul Won, Lee K.Y., An improved genetic algorithm for generation expansion planning // IEEE Power Systems №3, 2000, p. 916-922

88. Joon Young Cho; Seong-Hwang Rim; Jong-Keun Park Optimal real time pricing of real and reactive powers // (IEEE Power Systems №4, 1998, p. 1226-1231

89. Jorge H., Antunes C.H., Martins A.G., A multiply objective decision support model for the selection of remote load control strategies // IEEE Power Systems №2, 2000, p. 865-872

90. Kirschen D.S., Strbak G., Cumperayot P., de Paiva Mendez D., Factoring the elasticity of demand in electricity prices // IEEE Power Systems №2, 2000, p. 612-617

91. Kobayashi N. New methods for visualization of dynamic behavior of power systems // IEEE Power Systems №3, 1998, p. 999-1005

92. Kumar J., Sheble G., Auction market simulator for price-based operation // IEEE Power Systems №2,1998, p. 250-255

93. Lamont J.W., Fu J.,Cost analysis of reactive power support // IEEE Power Systems №3, 1999, p. 890-899

94. Leeprechanon N., Kumar David A., Moorthy S.S., Fubin Liu., Transaction to an electricity market: a model for developing countries // IEEE Power Systems №3, 2002, p. 885-894

95. Li Y., Singh C., A direct method for multi-area production simulation // IEEE Power Systems №3, 1999, p. 906-912

96. Liang Y., Nwankpa C.O., Fischl R., DeVito A., Readinger S.C.Dynamic reactive load model // IEEE Power Systems №4, 1998, p. 1365-1364

97. Lima F.G.M., Soares S., Santos A. Jr., Akmeida K.C., Galiana F.D.,Numerical experiments with an optimal power flow algorithm based on parametric techniques // (IEEE Power Systems №3, 2001, p. 374-379

98. Linares P., Multiple criteria decision making and risk analysis as risk management tools for power systems planning // IEEE Power Systems №3, 2002, p. 895-900

99. Ma X., Su D., Cheung K., Energy and reserve dispatch in a multi-zone electricity market // IEEE Power Systems №3, 1999, p. 913-919

100. Majumbar S., Chattopadhyay D., A model for integrated analysis of generation capacity expansion and financial planning // IEEE Power Systems №2, 1999, p. 466-471

101. Marwali M.K.S., Haili M., Shahidehpour S.M., Abdul-Rahman K.H. Short term generation scheduling in photovoltaic-utility grid with battery storage // IEEE Power Systems №3, 1998, p. 1063-1068

102. Marwali M.K.S., Shahidehpour S.M., Coordination between long-term and short-term generation scheduling with network constraints // IEEE Power Systems №3, 2000, p. 1161-1174

103. Marwali M.K.S., Shahidehpour S.M., Short-term transmission line maintenance scheduling in a deregulated system // IEEE Power Systems №3, 2000, p. 11171124

104. Mastorocostas P.A., Theocharis J.B., Bakirtzis A.G., Fuzzy modeling for short term load forecasting using the orthogonal least squares method // IEEE Power Systems №1, 1999, p. 29-36

105. Miu K.N., Hsiao-Dong Chiang, Bentao Yuan, Darling G. Fast service restoration for large-scale distribution systems with priority customers and constrains // IEEE Power Systems №3, 1998, p. 789-795

106. Mo В., Gjelsvik A., Grundt A., Integrated risk-management of hydro power scheduling and contract management // IEEE Power Systems №2, 2001, p. 216221

107. Momoh J.A., Wang Y., Elfyoumy M., Mittelstadt В., Agarwal S.K., Adapa R., A value-based reliability enhancement scheme for bulk transmission system planning // IEEE Power Systems №4, 1998 1541-1547

108. Motto A.L., Galiana F.D., Conejo A.J., Arroyo J.M., Network constrained multi-period auction for a pool-based electricity market // IEEE Power Systems №3, 2002, p. 646-653

109. Motto A.L., Galiana F.D., Conejo A.J., Huneault M., On walrasian equilibrium for pool-based electricity markets // IEEE Power Systems №3, 2002, p. 774-781

110. Motto A.L., Galiana F.D., Equilibrium of auction markets with unit commitment: the need for augmented economic dispatch // IEEE Power Systems №3, 2002, p. 798-805

111. Neelakanta P.S., Arsali M.H., Integrated resource planning using segmentation method based dynamic programming // IEEE Power Systems №1, 1999, p. 375385

112. Nilsson О., Soder L., Sjelvgren D. Integer modeling of spinning reserve requirements in short term scheduling for hydro systems // IEEE Power Systems №3, 1998, p. 959-964

113. Nogalez F.J., Contreras J., Conejo A.J., Espinola R., Forecasting next-day electricity prices by time-series model // IEEE Power Systems №1, 2002, p. 342-348

114. Palanichamy C., Babu N.S., Day-night weather based economic power dispatch // IEEE Power Systems №1, 2002, p. 469-475

115. Pereira L., De Berry D., The role of less-economic generating units in the open access transmission area // IEEE Power Systems №3, 1999, p. 1133-1136

116. Perez-Ruiz J., Conejo A.J., Multi-period probabilistic production cost model including dispatch constrains // IEEE Power Systems №2, 2000, p. 502-507

117. Poolco Aganagic M., Abdul-Rahman K.H., Waight J.G.Spot pricing of capacities for generation and transmission of reserve in an extended Poolco model // IEEE Power Systems №3, 1998, p. 1128-1135

118. Radinskaia E., Galiana F.D., Generation scheduling and the switching curve law // IEEE Power Systems №2, 2000, p. 546-551

119. Rau N.S., Optimal dispatch of a system based on offers and bids-a mixed integer LP formulation // IEEE Power Systems №1, 1999, p. 274-279

120. Redondo N.J., Conejo A.J., Short-term hydro-thermal coordination by Lagran-gian relaxation: solution of the dual problem // IEEE Power Systems №1, 1999, p. 89-95

121. Richter C.W. Jr., Sheble G.B., Ashlock D., Comprehensive bidding strategies with genetic programming / finite state automata // IEEE Power Systems №4, 1999, p. 1207-1212

122. Richter C.W., Sheble G.B., Genetic algorithm evolution of utility bidding strategies for the competitive marketplace // IEEE Power Systems №2, 1998, p. 256261

123. Roos J.G., Lane I.E., Industrial power demand response analysis for one-part real-time pricing // IEEE Power Systems №2, 1998, p. 159-164

124. Senjyu Т., Такага Н., Uezato К., Funabashi Т., One-hour-ahead load forecasting using neural network // IEEE Power Systems №1, 2002, p. 113-118

125. Shangyou Hao, A study of basic bidding strategy in clearing pricing auctions // IEEE Power Systems №3, 2000, p. 975-980

126. Shangyou Hao, Angelidis G.A., Singh H., Papalexopoulos A.D.Consumer payment minimization in power pool auctions // IEEE Power Systems №3, 1998, p. 986-991(17)

127. Shih F.R., Mazumbar M. An analytical formula for the mean and variance of marginal costs for a power generation system // IEEE Power Systems №3, 1998, p.731-737

128. Shrestha G.B., Song Kai, Goel L., Strategic bidding for minimum power output in the competitive power market // IEEE Power Systems №4, 2001813-818

129. Singh N., Kliokys E., Feldmann H., Kussel R., ChrustowskyR., Joborowicz C., Power system modeling and analysis in a mixed energy management and distribution management system // IEEE Power Systems №3, 1998, p. 1143-1149

130. Song H., Liu C.C., Lawarree J., Dahlgren R.W., Optimal electricity supply bidding by Markov decision process // IEEE Power Systems №2, 2000, p. 618-624

131. Stankowic A.M., Marengo E.A., A dynamic characterization of power system harmonics using Markov chains // IEEE Power Systems №2, 1998, p. 442-448

132. Strbak G., Kirschen D., Assessing the competitiveness of demand-side bidding // IEEE Power Systems №1, 1999, p. 120-125

133. Szkuta B.R., Sanabria L.A., Dillon T.S.,Electricity price short-term forecasting using artificial neural networks // IEEE Power Systems №3, 1999, p. 851-857

134. Talacek P.J., Watson N.R., Marginal pricing of harmonic injections: an analysis of the resulted payments // IEEE Power Systems №3, 2002, p. 640-645

135. Thomas Hazlett, "Duopolistic Competition in Cable Television: Implications for public policy", Yale journal on regulation 7 (1990)

136. Torres G.L., Quintana V.H., Optimal power flow by a nonlinear complimentary method // IEEE Power Systems №3, 2000, p. 1028-1033

137. Travers D.L., Kaye R.J., Dynamic dispatch by constructive dynamic programming // IEEE Power Systems №2, 1998, p. 72-78

138. Valenzuela J., Mazumbar M., Monte Carlo computation of power generation production costs under operating constraints // IEEE Power Systems №4, 2001, p. 671-677

139. Vlaisavljevic D., Djukanovich M.B., Sobajic D.J., Babic B.S., Fuzzy linear programming based optimal power system rescheduling including preventive dispatch // IEEE Power Systems №2, 1999, p. 525 -531

140. Wan H., McCalley J.D., Vittal V., Increasing thermal rating by risk analysis // IEEE Power Systems №3, 1999, p. 815-828

141. Wen-Chen Chu, Bin-Kwie Chen, Neng-Sheng Hsu, The economic dispatch with consideration of transmission service charge for a generation company // IEEE Power Systems №4, 2001, p. 737-742

142. Werner T.G., Verstege J.F., An evolution strategy for short term operation planning of hydrothermal power systems // IEEE Power Systems №4, 1999, p. 13551368

143. Xiahong Guan, Yu-Chi Ho, Fei Lai, An ordinal optimization based bidding strategy for electric power suppliers in the daily energy market // IEEE Power Systems №4, 2001, p. 788-797

144. Xiahong Guan, Yu-Chi Ho, Pepyne D.L., Gaming and price spikes in electric price markets // IEEE Power Systems №3, 2001, p. 402-408

145. Xing Wang, Yong-hua Song, Qiang Lu, A coordinated real time optimal dispatch method for unbundled electricity markets // IEEE Power Systems №1, 2002, p. 482-490

146. Yeung C.S.K., Poon A.S.Y., Wu F.F., Game theoretical multi-agent modeling of coalition for multilateral trades // IEEE Power Systems №3, 1999, p. 929-934

147. Yoo H., Pimmel R.L., Short term load forecasting using a self-supervised adaptive neural network // IEEE Power Systems №2, 1999, p. 779-784

148. Young-Moon Park; Jong-Bae Park; Jung-Uk Lim; Jong-Ryul Won, An analytical approach for transaction costs allocation in transmission system // IEEE Power Systems №4, 1998, p. 1407-1412

149. Yurievich J., Kit Po Wong, Evolutionary programming based optimal power floe algorithm // IEEE Power Systems №4, 1999, p. 1245-1250

Похожие диссертации