103
(1.25
0.25)
факт план
гот факт
V
V
k k
=
−
(3)
Где:
V
план
- плановый объем услуг по управлению спросом
(указывается в заявке);
k
гот
- коэффициент готовности, определяется как
отношение количества рабочих дней, когда была
подтверждена готовность к снижению потребления, к
количеству дней в расчетном периоде. Другими словами,
коэффициент
определяющий
готовность
объекта
выполнять свои обязательства.
k
факт
- коэффициент подтверждения объема снижения
потребления по объекту управления, обозначает, как
выполняется запланированный объем снижения в
расчетный набор дней готовности объекта к снижению
потребления, и определяется по следующей формуле:
=
соб
n
П
T
соб
факт
P
P
n
k
1
1
(4)
Где:
n
соб
- количество событий управления спросом в
расчетном периоде, когда была подтверждена готовность
объекта управления к снижению потребления;
P
T
- итоговый объем снижения потребления объекта
управления за время события управления спросом
Наиболее
очевидным
первым
приближением
заявляемого объема снижения потребления является
величина ресурса гибкости потребителя - т.е. если
потребитель готов в часы управления спросом отключать
некоторую часть нагрузки объемом X («икс») МВт, то
первым приближением заявляемого объема снижения
потребления и будет Х МВт. Однако в общем случае
подобное решение будет неоптимальным в связи с
особенностями учета объема снижения потребления в
соответствии с текущими нормативными документами, о
которых было упомянуто выше.
III.
П
РЕДЛАГАЕМЫЙ МЕТОД
В данной части работы будет рассмотрен метод,
позволяющий проводить расчет оптимальной величины
заявки с получением вероятностных характеристик. Для
проведения исследования были взяты данные о почасовом
энергопотреблении реального предприятия за три месяца.
Ресурс гибкости (возможное снижение) исследуемого
объекта составляет 20 МВт, однако, как упомянуто выше,
данная величина заявки может быть не оптимальной,
поэтому требуется провести анализ.
Для оценки влияния величины заявки на размер
вознаграждения
была
построена
зависимость
вознаграждения от размера заявки за фиксированный
набор дней управления спросом (Рис. 3).
Были сделаны следующие выводы: при малых
значениях заявки, снижение будет гарантировано
засчитываться, однако после определенной величины
значение вознаграждения начнет уменьшаться, так как не
будут выполняться снижения в некоторые из дней, что и
будет приводить к уменьшению вознаграждения из-за
невыполнения условий. При дальнейшем увеличении,
когда заявка станет существенно больше величины
снижения, значение вознаграждения и вовсе будет
равняться нулю.
Рис. 3 – Зависимость величины вознаграждения от величины заявки в
случайно выбранный набор дней
Так как потребители не знают в какое время состоится
управление спросом, следует построить зависимость
вознаграждения от величины заявки для различных
наборов дней управления спросом (Рис. 4).
Рис. 4 – Зависимость величины вознаграждения от величины заявки в
различные наборы дней
По данным зависимостям может быть построена
усредненная характеристика (Рис. 4), с помощью которой
можно определить среднее значение вознаграждения. По
графику видно, что при увеличении значения заявки будет
увеличиваться разброс между средним и действительным
значением получаемого вознаграждения. Для оценки
волатильности могут быть построены вероятностные
характеристики, такие как доверительный интервал, с
помощью стохастического моделирования – метода
Монте-Карло.
Методом Монте-Карло называют численный метод
исследования случайных процессов, основанный на
многократном моделировании случайных величин, на
основе
которых
вычисляются
вероятностные
характеристики решаемой задачи.
В ходе решения поставленной задачи было
смоделировано большое число случайных наборов дней
управления спросом для различных значений заявки,
после чего были вычислены доверительный интервал,
среднеквадратическое отклонение и математическое
ожидание для значения вознаграждения.
Доверительный интервал является показателем
точности измерений и вычисляется следующим образом:
)
,
(
n
s
Z
X
n
s
ZX
CI
+
− =
(4)
Где:
X
- среднее значение выборки;
