104
Z
-
значение,
связанное
с
определенным
доверительным интервалом, называемое критическим
значением распределения. В случае 95 % доверительного
интервала значение примерно равняется 1,96;
s
- стандартное отклонение выборки;
n
- размер выборки
Таким
образом,
получаем
зависимость
математического ожидания вознаграждения от величины
заявки с указанием доверительных интервалов и
среднеквадратического отклонения (Рис.5). Полученный
график может быть использован для поддержки принятия
решения по определению величины заявки потребителя.
Если потребитель стремится получить наибольшую
выгоду от участия в управлении спросом, ему следует
подать
заявку,
соответствующую
по
величине
максимальному математическому ожиданию (20,6 МВт).
Однако в этом случае он должен быть готов принять
достаточно большой возможный разброс величины
вознаграждения в зависимости от того или иного набора
дней с управлением спросом, на что указывают
достаточно большое значение среднеквадратического
отклонения
(СКО)
и
относительно
широкие
доверительные интервалы. Если потребитель не готов
принять подобный уровень волатильности ожидаемого
результата, он может выбрать величину заявки с меньшим
значением,
которое
соответствует
меньшему
математическому ожиданию вознаграждения, но при этом
и меньшим значением СКО и менее широким
доверительным интервалам.
Рис. 5 – Зависимость математического ожидания значения вознаграждения и 95% доверительного интервала от величины заявки
IV.
З
АКЛЮЧЕНИЕ
Был предложен метод расчета оптимального значения
величины заявки для участия в программе управления
спросом
на
основе
исторических
данных
энергопотребления, актуальный на момент проведения
программы в первом квартале 2022 года. В ходе расчета
использовался метод стохастического моделирования –
метод Монте-Карло. Полученные результаты могут быть
использованы в качестве системы поддержки принятия
решения при выборе стратегии для участия в программе
управления спросом.
Список литературы
[1]
Постановление правительства РФ от 20 марта 2019 г. № 287. URL:
/.
[2]
Проект типовой формы договора оказания услуг по управлению
спросом
на
IV
квартал
2020
г.
URL:
-
ups.ru/fileadmin/files/company/markets/dr/docs/standart_contract_dr_20
20-IV.rtf.
[3]
Анализ основных методов построения графика базовой нагрузки
при управлении спросом / Поддубный А.А., Акимов А.Д., Юдина
К.В., Николаев А.В – Электроэнергия. Передача и распределение.
№1(64), 2021. – 64 с.
[4]
Атомэнергосбыт: спрос – дело управляемое / Стогний А., Юдина
К.; РЭА - ежемесячный журнал атомной энергетики России.# 2
2019. 16-19 с.
[5]
Метод Монте-Карло и инструментальные средства его реализации :
методические указания / А.В. Раменская, К.В. Пивоварова;
Оренбургский гос. ун-т. – Оренбург: ОГУ, 2018. – 58 с.
[6]
Управление спросом в электроэнергетике России: открывающиеся
возможности / Сидорович В., Бокарев Б., Чаусов И., Кулешов М.,
Рычков С., Бурдин И.; Экспертно-аналитический доклад – Москва,
2019
