Управление энергозатратами промышленных предприятий тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Управление энергозатратами промышленных предприятий"

На правах рукописи

Дзюба Анатолий Петрович

УПРАВЛЕНИЕ ЭНЕРГОЗАТРАТАМИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 08.00.05 - «Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами:

промышленность)»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

23 ОКТ 2014

Челябинск 2014

005553»''*

005553574

Работа выполнена на кафедре экономики и финансов Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования Южно-Уральского государственного университета (НИУ).

Научный руководитель -

Официальные оппоненты -

Баев Игорь Александрович,

доктор экономических наук, профессор, зав. кафедрой экономики и финансов факультета экономики и управления ФГБОУ ВПО «Южно-Уральский государственный

университет» (НИУ)

Гительман Лазарь Давидович,

доктор экономических наук, профессор, зав. кафедрой систем управления энергетикой и промышленными предприятиями ФГАОУ ВПО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»;

Ведущая организация —

Киреева Наталья Владимировна,

кандидат экономических наук, доцент кафедры финансового менеджмента и бухгалтерского учета Уральского социально-экономического института (филиал) ОУП ВПО «Академия труда и социальных отношений»

Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук, г. Екатеринбург.

Защита состоится 11 ноября 2014 г., в 14.00 часов, на заседании диссертационного совета Д 212.298.07 в Южно-Уральском государственном университете по адресу: 454080, г. Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, 76, ауд. 502.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Южно-Уральского государственного университета.

Автореферат разослан «¿У» 2014 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор экономических наук, профессор

А.Г. Бутрин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Одним из приоритетных направлений энергетической политики, формируемой в рамках перехода российской экономики на инновационный путь развития, обозначенных в энергетической стратегии России на период до 2030 года, является повышение уровня энергетической эффективности народного хозяйства. Резервы повышения энергоэффективности промышленных предприятий выявляются не только в производственно-технической среде, но и в среде планирования, организации и контроля электропотребления. Наибольшую актуальность задача совершенствования методов и инструментов управления затратами на электропотребление в среде планирования приобрела после развития механизмов розничного и оптового рынков электроэнергии. Особенностью ценообразования на розничном и на оптовом рынках электроэнергии является возможность управления собственными затратами на покупку как электрической энергии, так и электрической мощности всеми типами промышленных предприятий. Основным и в то же время наименее исследованным инструментом управления затратами на покупку электрической энергии и электрической мощности является инструмент прогнозирования электропотребления. Организация работы по ежедневному прогнозированию параметров электропотребления на российских промышленных предприятиях позволяет повысить качество оперативного и стратегического планирования объемов энергозатрат.

Решению задач прогнозирования электропотребления и повышения энергоэффективности посвящены работы многих отечественных и зарубежных исследователей, таких как П.И. Бартоломей, A.C. Бердин, В.А. Богданов, JI.A. Большаков, В.П. Вагин, И.Е. Васильев, П.В. Валь, Л.Д. Гительман, В.И. Гнатюк, И.В. Жежеленко, В.В. Карпов, В.И. Гордеев, С.К. Гурский, Г.М. Каялов, Б.И. Кудрин, Э.Г. Куренный, A.B. Липес, Б.И. Макоклюев, А.М. Меламед, И.И. Надтока, A.B. Праховник, М.А. Рабинович, Л.С. Родина, A.B. Седов, В.П. Степанов, В.Ф. Тимченко, Э.Е. Тихонов, Ю.А. Фокин, И.А. Чучуева, D.W. Burn, E.D. Farmer, G.B. Ackerman, P.C. Gupta, A.B. Baker и другие.

Серьезный вклад в решение задач прогнозирования электропотребления и повышения энергоэффективности внесли представители уральской экономической школы: А.И. Татаркин, И.А. Баев, Л.Д. Гительман, А.Ю. Домников, Н.В. Киреева, А.А.Куклин, В.Г. Мохов, Б.Е. Ратников, И.А. Соловьева и другие.

Однако, несмотря на достаточно большое количество работ, посвященных вопросу прогнозирования электропотребления, и весьма серьезные результаты проведенных исследований, для российских промышленных предприятий задача совершенствования инструментов применения и повышения эффективности методов и моделей прогнозирования электропотребления, а также их адаптации под задачи управления затратами на электропотребление сохраняет высокую актуальность.

В первую очередь, большинство существующих исследований направлены на развитие методов и моделей повышения точности выполняемых прогнозов электропотребления, однако в современных условиях развития механизмов розничного и оптового рынков электроэнергии инструмент прогнозирования параметров промышленного электропотребления может выступать в качестве инструмента планирования затрат на электропотребление. В связи с этим требуется разработка методического подхода к планированию затрат на электропотребление промышленными предприятиями на базе инструмента прогнозирования параметров электропотребления.

Во-вторых, большинство исследований, несмотря на их направленность на снижение затрат на электропотребление, не учитывают затраты промышленных предприятий на покупку электрической мощности как на оптовом, так и на розничном рынках электроэнергии. В то же время объем затрат на покупку электрической мощности промышленными предприятиями имеет значительную долю в общей структуре затрат на электропотребление.

В-третьих, большинство исследований, посвященных вопросам электропотребления в рыночной среде, как правило, сводятся к решению задачи формирования моделей планирования затрат на основе факторов и сред, влияющих на величину прогнозного графика электропотребления. Однако затраты промышленных предприятий на покупку электрической энергии на балансирующем рынке зависят не только от величин отклонений, но и от почасовых размеров штрафов балансирующего рынка, учет которых в процессе формирования прогнозного графика электропотребления может в значительной степени снизить затраты промышленных предприятий на покупку электрической энергии.

Вместе с этим существующие модели прогнозирования электропотребления ориентированы на характер и специфику отдельных электропотребляющих объектов и не способны учитывать особенности поведения различных групп промышленных предприятий и специфику регионов функционирования. Также вследствие постоянных структурных изменений графиков электропотребления, состава и степени влияния факторов, действующих на промышленное и региональное электропотребление, для целей повышения точности прогнозирования используемые модели должны предусматривать возможность использования широкого круга релевантных факторов, влияющих на электропотребление и выполнение регулярной диагностики на предмет учета изменений.

Выявленное противоречие между высокой практической значимостью, с одной стороны, и недостаточной теоретико-методической проработкой планирования затрат на электропотребление российскими промышленными предприятиями, с другой, послужило основанием для выбора предмета диссертационного исследования, определило его цель и задачи.

Цель и задачи диссертационного исследования. Целью диссертационного исследования является разработка комплекса методов управления затратами на электропотребление промышленных предприятий.

Цель исследования обусловила необходимость решения следующих задач.

1. Провести статистический анализ особенностей электропотребления российских территорий, выделить группы со схожими характеристиками и определить инструменты прогнозирования электропотребления промышленными предприятиями для различных групп.

2. Разработать методические подходы к управлению затратами на электропотребление промышленными предприятиями.

3. Разработать и обосновать инструментарий краткосрочного прогнозирования объемов электропотребления промышленными предприятиями.

4. Разработать алгоритм планирования затрат на покупку электроэнергии промышленными предприятиями.

5. Разработать экономико-математическую модель планирования затрат на покупку электрической мощности промышленными предприятиями.

6. Разработать алгоритм и методику комплексного управления затратами на электропотребление промышленными предприятиями.

Объектом исследования являются российские промышленные предприятия, осуществляющие покупку электроэнергии на розничном и оптовом рынках электроэнергии.

Предметом исследования являются экономические отношения в процессе управления затратами промышленными предприятиями при покупке электроэнергии на розничном и оптовом рынках электроэнергии.

Теоретической и методологической основой исследования явились научные труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные вопросам краткосрочного прогнозирования электропотребления промышленных предприятий, в том числе для целей осуществления покупки электроэнергии на розничном и оптовом рынках.

Информационно-эмпирическая база исследования включает в себя нормативные и законодательные акты, статистические данные и справочные материалы Федеральной службы государственной статистики, территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Свердловской области, материалы International Energy Agency, результаты торгов и ценовые индикаторы для различных промышленных предприятий, монографии, учебники, научные статьи в периодических изданиях, материалы научных конференций, диссертационных исследований, источники в сети Интернет, а также результаты исследований, проводимых инвестиционными и консалтинговыми компаниями в области планирования затрат на электропотребление и энергоэффективности.

Научные результаты исследования получены с использованием методов сравнительного, системного, статистического и функционального анализа, общепринятых методов обобщения, обработки и группировки данных, методов экспертной оценки. Теоретические исследования и математическое моделирование проводились при помощи пакета статистического анализа PASW Statistics и программного продукта MS Excel.

Соответствие содержания диссертации заявленной специальности. Работа выполнена в соответствии с пунктами паспорта ВАК 08.00.05 - Экономика и

управление народным хозяйством: область исследования «Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами: промышленность»: 1.1.2. Формирование механизмов устойчивого развития экономики промышленных отраслей, комплексов, предприятий. 1.1.13. Инструменты и методы менеджмента промышленных предприятий, отраслей, комплексов. 1.1.22 Методология развития бизнес-процессов и бизнес-планирования в электроэнергетике, нефтегазовой, угольной, металлургической, машиностроительной и других отраслях промышленности.

Наиболее существенные результаты работы, полученные автором, и их научная новизна.

1. Проведена группировка российских промышленных потребителей по критериям «электроёмкость - валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения» с идентификацией конкретных характеристик промышленного электропотребления. Определены соответствующие приоритетные направления повышения энергетической эффективности в каждой группе, обоснованы инструменты прогнозирования электропотребления промышленными предприятиями. Это позволяет повысить качество оперативного и стратегического планирования объемов энергозатрат.

2. Разработан методический подход к планированию затрат на электропотребление промышленных предприятий, особенностью которого является разделение затрат на покупку электрической энергии и на покупку электрической мощности. Доказана возможность в связи с этим повысить эффективность управления затратами на электропотребление за счет адаптации данного подхода к особенностям поведения различных типов промышленных предприятий на розничном и оптовом рынках электроэнергии.

3. Разработан метод краткосрочного прогнозирования электропотребления промышленных предприятий на основе классификации факторов, влияющих на электропотребление, учета метеорологических и • социально-экономических условий. Это дает возможность расширить круг релевантных факторов в процессе прогнозирования и тем самым повысить его точность.

4. Разработан механизм управления затратами на покупку электрической энергии промышленными предприятиями, отличительной особенностью которого является получение результата по факторам технологической и рыночной сред. Механизм позволяет при повышении точности прогнозирования и определения стратегии поведения участников рынка существенно сократить потери, обусловленные штрафными санкциями балансирующего рынка.

5. Разработана экономико-математическая модель оптимизации затрат на покупку электрической мощности, специфическими особенностями которой являются прогнозирование часа суточного максимума региональных энергосистем и выбор наиболее эффективного варианта корректировки почасового графика производственных процессов по обоснованным экономическим критериям. Это позволяет улучшить обоснование обязательств по покупке мощности промышленных предприятий на розничном и оптовом рынках электроэнергии.

6. Разработан алгоритм комплексного управления затратами на электропотребление промышленным предприятием, особенностью которого является обоснованная вариативность выбираемых методов управления затратами в зависимости от полноты и точности информации, которой располагает промышленное предприятие, и выбор алгоритмической траектории принятия соответствующих решений.

Обоснованность и достоверность полученных результатов подтверждаются использованием в работе научных трудов авторитетных ученых в области прогнозирования электропотребления и повышения энергетической эффективности, репрезентативным объемом фактического материала, посвященного исследуемой проблеме, аналитическим исследованием существующих методов анализа, оценки, прогнозирования современных экономических процессов, корректным применением методов математического моделирования, экспериментальными расчетами, тестированием в реальных условиях, применением полученных результатов промышленными предприятиями при покупках электрической энергии на розничном и оптовом рынках.

Практическая значимость работы заключается в возможности на основе применения разработанного в рамках диссертационного исследования методического подхода к планированию затрат на электропотребление управлять затратами на покупку электрической энергии и электрической мощности промышленными предприятиями и тем самым повысить энергоэффективность экономики на мезоуровне. Выводы и разработанные методы могут быть рекомендованы для практического применения российскими промышленными предприятиями с различными объемами электропотребления, структурой нагрузки и регионом покупки электроэнергии.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы были представлены на I Международной научно-практической конференции «Инфраструктурные отрасли экономики: проблемы и перспективы развития» (Новосибирск, 2013 г.), IX Международной научно-практической конференции «Глобальная научная интеграция» (Тамбов, 2013 г.), VIII Международной научно-практической конференции «Наука и устойчивое развитие общества. Наследие В.И. Вернадского» (Тамбов, 2013 г.), Международной научно-практической конференции «Экономика, управление, инновации: теория, методология и концепция модернизации» (Москва, 2013 г.), Международной научно-практической конференции «Актуальные научные достижения» (Прага, 2013 г.), IV Международной научно-практической конференции «Проблемы обеспечения безопасного развития современного общества» (Екатеринбург, 2014 г.), Международной интернет-конференции молодых учёных «Энергосбережение, информационные технологии и устойчивое развитие» (Ижевск, 2014 г.).

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 16 работ общим объемом 9,89 п. л. авторского текста, в том числе статьи в рецензируемых изданиях, рекомендуемых ВАК РФ, и авторская монография. Получено 4

свидетельства о государственной регистрации алгоритмов и программных продуктов.

Структура н объем работы. Поставленные цель и задачи определили логико-структурную схему диссертационного исследования. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы из 179 источников. Работа изложена на 283 страницах машинописного текста, в том числе 18 таблиц и 118 рисунков.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цель и задачи, объект и предмет исследования, дана характеристика научной новизны и практической значимости полученных результатов.

В первой главе «Актуальные задачи совершенствования управления затратами на электропотребление» проведена сравнительная оценка показателей энергоэффективности российской экономики со странами мира. Выполнена группировка российских потребителей, на основе которой разработаны рекомендации по направлениям повышения энергоэффективности. Определены роль и место инструмента прогнозирования параметров электропотребления в процессе планирования затрат на электропотребление промышленными предприятиями. Выявлены недостатки существующих методов и моделей прогнозирования электропотребления промышленными предприятиями.

Во второй главе «Методические основы управления затратами на электропотребление промышленных предприятий» выполнена разработка комплекса методов управления затратами на электропотребление промышленного предприятия. Предложена общая структура модели управления затратами на электропотребление промышленного предприятия, основанная на управлении затратами как на покупку электрической энергии, так и на покупку электрической мощности. Разработан методический подход к планированию затрат на электропотребление промышленным предприятием. Представлены модели планирования затрат на покупку электрической энергии и модель планирования затрат на покупку электрической мощности промышленным предприятием.

В третьей главе «Прикладные аспекты управления затратами на электропотребление промышленных предприятий» разработан механизм управления затратами на покупку электрической энергии промышленными предприятиями, основанный на учете факторов рыночной среды. Представлены методики и алгоритмы построения моделей управления затратами на электропотребление промышленных предприятий, основанных на разработанном комплексе методов. Даны рекомендации по практическому использованию комплекса методов управления затратами на электропотребление промышленными предприятиями при осуществлении ежедневной покупки электроэнергии. Проведена оценка экономического эффекта использования разработанного комплекса методов управления затратами на электропотребление промышленным предприятием.

В заключении содержатся основные выводы и результаты диссертационного исследования.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Проведена группировка российских промышленных потребителей по критериям «электроёмкость - валовой региональный продукт (ВРИ) на душу населения» с идентификацией конкретных характеристик промышленного электропотребления. Определены соответствующие приоритетные направления повышения энергетической эффективности в каждой группе, обоснованы инструменты прогнозирования электропотреблення промышленными предприятиями. Это позволяет повысить качество оперативного и стратегического планирования объемов энергозатрат.

Россия входит в четверку стран-лидеров по объемам производства электрической энергии, уступая по этому показателю лишь США, Китаю и Японии, и занимает шестое место в рейтинге ведущих государств по объемам ВВП, опережая по этим показателям Францию, Италию и Канаду. В то же время сравнительный анализ показателей энергоэффективности экономики показал, что по показателям эффективности использования электроэнергетического потенциала Россия находится на достаточно низком уровне, сравнимом с уровнем таких развивающихся стран, как Монголия, ЮАР и Мозамбик.

Выявленные проблемы обусловили необходимость проведения более глубокого исследования показателей энергоэффективности российских потребителей. Анализ энергетических характеристик потребителей, расположенных в различных субъектах РФ, выявил высокую дифференциацию в показателях объемов и доли промышленного электропотребления. Анализ регионального электропотребления выявил прямую связь между величинами подушевого ВРП и долями электропотребления промышленностью. При этом сопоставление региональных долей электропотребления промышленностью и электроемкости выявило отсутствие взаимосвязи, что позволило сделать вывод о зависимости уровня экономического развития регионов от уровня развития промышленности, при этом высокая доля промышленного электропотребления не является определяющим фактором высокой электроемкости российских регионов.

Обобщением результатов исследования стало построение карты электроемкости ВРП регионов по критериям «электроемкость - ВРП на душу населения» (рис. 1), которая демонстрирует высокую дифференциацию регионов по уровню энергоэффективности, и на ее основе построение матрицы электроемкости с разбивкой регионов на 4 группы. Для каждой группы регионов предложены рекомендации по выбору приоритетных направлений реализации политики повышения энергоэффективности, основанных на индивидуальных особенностях промышленного электропотребления и уровня энергоэффективности.

Проведенный анализ существующих мероприятий, направленных на повышение энергоэффективности во всех выявленных группах, выявил, что наименьшее внимание в процессе повышения энергетической эффективности уделяется инструментам прогнозирования параметров электропотребления промышленными предприятиями во всех исследованных группах.

Совершенствование инструментов прогнозирования параметров электропотребления в значительной степени позволяет повысить эффективность планирования энергозатрат промышленных предприятий.

ВРП, руб./чел.

500000-«Х X .....♦ САХА|ЯкуТив).........£ ......- ................. • -............- -• • .....................X

г.Москва

0.005 ВвЬ640

1192 066

г Санкт-Петербург

Татарстан

Кали> Краснодарский

Сахалинская 1 203 268

Красноярский крей

Группа №2

♦ Ленинградская ' Пермский ярвЛ

Оренбургская

Мурмански

Кемеровская, * Цэкутская

Башкортостан

Ниже го роде кал

Ебр£йская АО*'

волгоградская ^ воронежская ^ Тв) Ростовская ^ Владимирская «

Забайкальский край

Псковская ♦ пенл Алтай 6рян<

Мордовия костромсиа^ ^ — ^ ♦ Чувашек*» • курганская

Адыгея Алтайо

Северная Осетия

кар вчае во-Черкесска

Группа №4

Электроемкость ВРП, кВт*ч/руб.

Рис. 1. Карта электроемкости ВРП регионов РФ за 2012 год 2. Разработан методический подход к планированию затрат на электропотребление промышленных предприятии, особенностью которого является разделение затрат на покупку электрической энергии и на покупку электрической мощности. Доказана возможность в связи с этим повысить эффективность управления затратами на электропотребление за счет адаптации данного подхода к особенностям поведения различных типов промышленных предприятий на розничном и оптовом рынках электроэнергии.

Современные правила функционирования розничного и оптового рынков электроэнергии для промышленных предприятий предусматривают обращение двух основных товаров - электрической энергии и электрической мощности. Также все промышленные предприятия оплачивают услуги, обращаемые вне рыночных отношений - услуга по передаче и обеспечение рыночной инфраструктуры, величина тарифов за которые регулируется государством. Соотношение между указанными составляющими представлено на рис. 2.

10

Исследование существующих методических подходов к планированию затрат на электропотребление промышленных предприятий, являющихся участниками как розничного, так и оптового рынков электроэнергии, позволяет сделать вывод о ряде недостатков, наличие которых приводит к росту затрат промышленных предприятий в процессе покупки электроэнергии.

Рис. 2. Структура затрат на покупку электроэнергии российскими промышленными предприятиями Во-первых, несмотря на то, что затраты на оплату электрической мощности промышленными предприятиями имеют значительную долю в общей структуре затрат на электропотребление, анализ существующих научных исследований в области управления затратами на электропотребление выявил достаточно малое количество работ, посвященных управлению затратами на покупку электрической мощности. Методический подход к управлению затратами на электропотребление промышленными предприятиями должен состоять из двух основных направлений: отдельного учета затрат на покупку электрической энергии и на покупку электрической мощности, что позволит в значительной степени снизить затраты на электропотребление промышленных предприятий.

Во-вторых, существующие методы и модели прогнозирования параметров электропотребления, направленные на снижение затрат на покупку электрической энергии промышленными предприятиями, основаны на учете сразу всего перечня действующих факторов одним методом прогнозирования, что приводит к ограничению применения модели для широкого круга промышленных предприятий и снижает точность выполняемых прогнозов. На наш взгляд, используемые методы прогнозирования должны определяться особенностями различных групп факторов, влияющих на затраты на электропотребление.

В-третьих, в процессе выполнения прогнозов планового почасового электропотребления для целей покупки электроэнергии на оптовом рынке в качестве факторов, влияющих на затраты на покупку отклонений балансирующего рынка, учитываются лишь абсолютные величины почасовых отклонений. При этом на величину затрат за оплату отклонений балансирующего рынка также влияют почасовые размеры штрафов, учет которых в процессе прогнозирования в значительной степени может снизить затраты промышленных предприятий на покупку электрической энергии.

На основе выявленных недостатков в диссертационном исследовании предложен методический подход к планированию затрат на электропотребление

Инфраструктура рынка и сбытовая надбавка

Электрическая. энергия

1%

____Электрическая

мощность

Услуги по передаче электроэнергии

промышленных предприятий и разработана комплексная модель планирования затрат (рис. 3).

Снижение затрат на ИОКуПКЧ ЭЛСКГрОЭИСрГИИ

Снижение затрат па

ПОКУПКУ МОЩНОСТИ

Планирование почасовой покупки электроэнергии

Управление величиной покупки мощности

РазЛите п&тюЗсб и напрабчений приненениа ¡лсгщяент прогнозирования крслжосро чмого зяемгроя&предления

с овершенствованне моделей прогнозирования почасовой ПОКуПКК ЧЛСКТро >Н(ф1 пи

Снижение почасовых 01К.'ЮНС1ШИ меясгу плановым и фактическим >лск] ропо г реблепием

Совершенствование молелен прогнозирования регионального элекчропотреолеиия в части определения часа суточного максимума энергосистемы

Снижение почасовых штрафов балансир} юшего рынка

Снижение объемов поку пки мощности в часы суточного максимума репгаиальноый энергосистемы

Сгпруклура юде/ю прогнозирования з/&стралолре£ле«и9 для проп&шленных гредяриятии

Технологическая среда

Среда, вяиякшшя на изменение графиков элсктроиотребления

Покупка и пролажа отклонений на баланс! <ру юшем рынке

Повышение точности лочасовых прогнозов 'жлектропотребленпя

Г1п типу ср<;<)

Зконо.\П1ческ1 /е иос:и'')сптия нмерпых г г/нм юзов Инструменты о/имения штрат

Рыночная срела

Среда, влияющая на формирован!» штрафов балансирующею рынка

Поку пка и продажа отклонений на основании высоких рашеров штрафов балансирующего рынка

Применение ежедневной стратегии повеления по уче1у ценовых соотношений

Рис. 3. Структура модели планирования затрат на электропотребление промышленными предприятиями В основе модели лежит разделение сред функционирования предприятия на две: технологическую и рыночную. Технологическая среда промышленных предприятий - экономическое пространство, действующее на затраты на покупку почасовых отклонений со стороны факторов, влияющих на графики нагрузки электропотребления. Рыночная среда промышленных предприятий — экономическое пространство, действующее на затраты на покупку почасовых отклонений со стороны факторов оптового рынка электроэнергии.

Предложенная модель позволяет комплексно управлять затратами на электропотребление промышленными предприятиями, повысить точность почасовых прогнозов покупки электрической энергии и учитывать затраты на отклонения, обусловленные почасовыми величинами штрафов, а также снижать затраты на покупку электрической мощности.

3. Разработан метод краткосрочного прогнозирования

электропотребления промышленных предприятий на основе классификации факторов, влияющих на электропотребление, учета метеорологических и

социально-экономических условий. Это дает возможность расширить круг релевантных факторов в процессе прогнозирования и тем самым повысить его точность.

В результате анализа существующей информационно-аналитической базы выявлено, что электропотребление промышленных предприятий является сложным случайным процессом, зависящим от различного рода факторов, количество и структура влияния которых может существенно изменяться в зависимости от индивидуальных особенностей электропотребляющего объекта.

Среди факторов, воздействующих на форму почасового графика электропотребления промышленных предприятий, учитывают производственные программы отдельных электропотребляющих объектов, технологию производственных процессов, типы дней, температуру воздуха, осадки, сезон года. Считаем целесообразным факторы технологической среды разделить по типу возникновения на метеорологические и социально-экономические (рис. 4).

Рис. 4. Перечень некоторых метеорологических и социально-экономических

факторов

Метеорологические факторы отражают зависимость графиков электрических нагрузок от погодных явлений, выражающихся в изменении долготы светового дня, времени захода и восхода солнца, температуры воздуха, а также атмосферных явлений и осадков. Социально-экономические факторы отражают зависимость графиков электрических нагрузок от показателей, вызванных социально-экономическими укладами жизнедеятельности и экономической активностью, например, от типов дней (рабочие, выходные и праздничные), продолжительности рабочих смен, производственных программ промышленных предприятий.

В свою очередь социально-экономические и метеорологические факторы следует разделить по характеру их возникновения на циклические, естественные и случайные. Полученная классификация факторов позволяет оценить возможность и способность их прогнозирования.

Для повышения точности прогноза электропотребления считаем целесообразным использование комбинированных методов прогнозирования, позволяющих учитывать более широкий круг релевантных факторов. На основе проведенной классификации типов факторов, влияющих на график нагрузки электропотребления, для различных классификационных групп определены методы прогнозирования, наиболее целесообразные для использования с учетом индивидуальных особенностей влияния факторов на график электропотребления. Таким образом, все факторы целесообразно разделить на две группы: «поддающиеся учету в статистической прогнозной модели» и «не поддающиеся учету в статистической прогнозной модели».

К факторам, поддающимся учету в статистической прогнозной модели, согласно классификации рис. 4, относятся: из блока метеорологических -циклические и естественные, из блока социально-экономических - циклические. Факторы, расположенные в оставшихся блоках представленной классификации, определены как не поддающиеся учету в статистических прогнозных моделях.

В результате исследования существующих методов обработки данных параметров электропотребления было выявлено, что для прогнозирования краткосрочного электропотребления наиболее целесообразным является использование регрессионных методов прогнозирования. Для применения факторов, не поддающихся учету в статистической прогнозной модели, предложен метод экспертных оценок, использование которого для прогнозирования электропотребления обусловлено простотой характера учитываемых факторов либо, наоборот, чрезвычайной сложностью, которой обладают выявленные факторы. Прогнозирование электропотребления на базе комбинированной модели производится в два этапа, на первом из которых выполняется расчет прогнозного графика на базе учета факторов, поддающихся учету в статистической модели, на втором этапе проводится экспертная корректировка результата с учетом факторов, не поддающихся учету в статистических моделях.

Классификация факторов, влияющих на почасовой график электропотребления, и выбор методов прогнозирования для отдельных блоков факторов позволяют существенно расширить круг релевантных факторов, учитываемых при прогнозировании, в значительной степени снизить ошибку прогноза, сделать модель прогнозирования унифицированной, способной гибко реагировать на изменения влияния и состава факторов, а также адаптироваться под индивидуальные особенности электропотребления различных типов промышленных предприятий.

4. Разработан механизм управления затратами на покупку электрической энергии промышленными предприятиями, отличительной особенностью которого является получение результата по факторам технологической и

рыночной сред. Механизм позволяет при повышении точности прогнозирования и определения стратегии поведения участников рынка существенно сократить потери, обусловленные штрафными санкциями балансирующего рынка.

С нашей точки зрения, стратегия поведения промышленного предприятия, осуществляющего покупку электрической энергии на оптовом рынке, заключается в эффективности подачи почасовых заявок на покупку электрической энергии, проявляющейся в снижении почасовых отклонений между плановыми и фактическими показателями электропотребления и минимизации величины штрафов, оплачиваемых за отклонения.

В ходе исследования были выявлены благоприятные и неблагоприятные варианты соотношений между почасовыми ценовыми показателями рынка на сутки вперед и балансирующего рынка, а также направлениями отклонений.

Цена покупки отклонений:

Цбр покупка = max (ЦРСв ; Цбр), (1)

цена продажи отклонений:

Цбр продажа = min (Црсв ; Цбр), (2)

где Црсв — цена рынка на сутки вперед; Цбр — цена балансирующего рынка.

Размеры почасовых штрафов за отклонения на балансирующем рынке рассчитываются как разница между Црсв и Цбр. Это вызвано тем, что участник оптового рынка в любом случае осуществляет покупку электроэнергии по цене планового электропотребления — Црсв, поэтому в качестве размеров штрафов принимаются затраты, понесенные свыше цен за плановые объемы.

Размер штрафа при покупке:

Рбр штраф при покупке час — max (Цбр ; Црсв) — Црсв, (3)

размер штрафа при продаже:

Рбр штраф при продаже час | min (Цбр ; Црсв) - Црсв |, (4) где Рбр штраф при покупке час / Рбр штраф при продаже час — размер штрафа при покупке и продаже электроэнергии на балансирующем рынке за определенный час (руб/МВт.ч).

Анализ вариантов направлений соотношений цен рынка на сутки вперед и балансирующего рынка и взаимных отклонений плановых и фактических объемов электропотребления позволил выявить комбинации, при возникновении которых участники оптового рынка, несмотря на несовпадения между прогнозными и фактическими почасовыми величинами электропотребления, не несут убытков в части оплаты штрафов балансирующего рынка (табл. 1).

Выявленные благоприятные ценовые соотношения легли в основу разработки стратегии поведения промышленных предприятий в процессе ежедневной подачи заявок на покупку электроэнергии.

Для реализации стратегии поведения с учетом ценовых комбинаций промышленному предприятию необходимо располагать прогнозной информацией о ценовых показателях оптового рынка электроэнергии.

В результате исследования выявлена высокая степень сложности прогнозирования ценовых показателей оптового рынка, обусловленная

затруднениями в получении исходной информации, а также широким кругом влияющих факторов. Вместе с тем почасовые значения показателей цен рынка на сутки вперед и балансирующего рынка характеризуются высокой волатильностью, исключающей возможность прогнозирования их значений методами экстраполяции (рис. 5).

Таблица 1

Комбинации различных соотношений цен и объемов балансирующего рынка

№ Соотношения цен Соотношения объемов Операция на рынке Формула расчета Цена операции Стратегии поведения участников оптового рынка

1 Цер> Црсв Уплан > Уфакт Продажа min (Црсв; Цбр) Црсв Продажа излишне купленного объема по более низкой цене. Штраф в виде разницы цен.

2 Цбр> Црсв Уплан < Уфакт Покупка шах (Црсв; Цбр) Цбр Покупка недостающих объемов по той же цене, что и плановых. Штрафа нет.

3 Цбр< Црсв Уплан > Уфакт Продажа min (Црсв; Цбр) Цбр Продажа излишних объемов по той же цене, что и плановых. Штрафа нет.

4 Цбр< Црсв Уплан < Уфакт Покупка шах (Црсв; Цбр) Црсв Покупка недостающего объема по более высокой цене. Штраф в виде разницы цен.

Нами доказано, что для реализации стратегии учета факторов рыночной среды в прогнозном графике электропотребления достаточно располагать прогнозной информацией лишь о направлениях взаимных почасовых соотношений.

сутки вперед в различные сутки В результате исследования почасовых ценовых показателей рынка на сутки вперед и балансирующего рынка промышленного предприятия, осуществляющего покупку электроэнергии на оптовом рынке на территории Свердловской области за период с 2011 по 2013 год, выявлено, что ценовые соотношения имеют внутригодовую тенденцию, которая ежегодно повторяется (рис. 6). Так, примерно в 33 % случаев цены рынка на сутки вперед меньше, чем цены балансирующего рынка, и в 67 % случаев складывается обратное соотношение.

Углубленный анализ почасовых направлений ценовых соотношений выявил закономерность, выражающуюся в тенденции повторений направлений ценовых соотношений в разрезе отдельных часов суток (рис. 7). Проведенный анализ позволяет констатировать существование явного преобладания случаев Црсв <

Цбр в утренние часы суток, когда в энергосистеме наблюдается рост нагрузки электропотребления, и обратное соотношении Црсв > Цбр в ночные часы, когда в энергосистеме наблюдаются низкие объемы электропотребления.

Для формализации показателей ценовых соотношений принято допущение о том, что при выявлении тенденции ценовых соотношений за определенный час в разрезе исследуемого периода, превышающей 70 %, имеет место явное преобладание тенденции ценовых соотношений и возможен их учет в прогнозном графике электропотребления. В остальных часовых интервалах тенденции ценовых соотношений определены как неявные, при которых факторы рыночной среды в прогнозе не учитываются.

Следующей задачей в этапе реализации стратегии учета факторов рыночной среды является определение почасовых величин корректировок прогнозного графика электропотребления. В случае возникновения ошибки в прогнозах направлений ценовых соотношений и слишком большой величины корректировки участник попадает под действие штрафов балансирующего рынка, что приведет к росту экспериментального исследования было

Рис. 6. Изменение кривых продолжительности различия между ценами рынка на сутки вперед и балансирующего рынка

затрат. На основании результатов

установлено, что оптимальная величина корректировок не должна превышать среднюю ошибку прогноза (МАРЕ), которая может рассчитываться для каждого часа суток и корректироваться на коэффициент риска, рассчитываемый в зависимости от величины тенденции ценовых соотношений на определенный час.

9 И 13 15 1

13 15 17 19 21 23

Все дни 2013 года

Рабочие дни 2013 года

Выходные дни 2013 года

Рис. 7. Почасовые показатели долей случаев, когда Црсв < Цбр, для промышленного предприятия, осуществляющего покупку электроэнергии на оптовом рынке на территории Свердловской области за периоды 2013 г.

На основании выявленных тенденций ценовых соотношений, а также величин почасовых корректировок производится учет факторов рыночной среды в прогнозном графике электропотребления. Пример корректировки почасового прогнозного графика электропотребления приведен на рис. 8.

Периоды с высокой Перподы.в которых Периоды с высокой

тенденцией соотношений тенденция ценовых тенденцией соотношений

Црсв<Цбр соотношений неявная Црев - Мбр

Время, час

Рис. 8. Пример корректировки прогнозного почасового графика электропотребления, сформированного на основании факторов технологической

среды

Разработанная стратегия поведения промышленных предприятий по учету факторов рыночной среды в процессе покупки электроэнергии на оптовом рынке позволяет более эффективно управлять затратами, связанными не только с величинами почасовых отклонений, но и размерами штрафов балансирующего рынка. Преимуществами предложенного подхода являются простота построения модели прогноза ценовых соотношений и возможность применения всеми участниками оптового рынка.

5. Разработана экономико-математическая модель оптимизации затрат на покупку электрической мощности, специфическими особенностями которой являются прогнозирование часа суточного максимума региональных энергосистем и выбор наиболее эффективного варианта корректировки почасового графика производственных процессов по обоснованным экономическим критериям. Это позволяет улучшить обоснование обязательств по покупке мощности промышленных предприятий на розничном и оптовом рынках электроэнергии.

Принцип формирования величины обязательств по оплате электрической мощности промышленными предприятиями, являющимися участниками как розничного, так и оптового рынков электроэнергии, является идентичным. Величина обязательств рассчитывается для каждого месяца и определяется как среднеарифметическая величина из значений потребления электрической мощности в час суточного максимума рабочих дней электроэнергетической системы региона, в котором промышленное предприятие осуществляет покупку электрической энергии.

С нашей точки зрения, при использовании информации о часах суточного максимума электропотребления региональной электроэнергетической системы промышленные предприятия в требуемые часы могут производить изменения графиков производственных процессов, снижая величину потребляемой электрической мощности, что приведет к снижению затрат на ее оплату.

Основной задачей в процессе управления затратами на покупку электрической мощности промышленным предприятием является прогнозирование часа суточного максимума нагрузки электроэнергетической системы региона, в котором производится покупка электрической мощности.

В диссертационном исследовании был проведен анализ особенностей почасовых суточных графиков нагрузки электроэнергетических систем различных регионов России. В результате исследования было выявлено, что характер распределения часов максимума электропотребления для разных регионов в значительной степени отличается. Также для каждого региона распределение часов суточного максимума внутри года имеет изменчивый характер, о чем свидетельствует пример диаграмм долей распределения часов максимума нагрузки энергосистем Ленинградской области и Краснодарского края (рис. 9).

100% 90?1 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

Рис. 9. Диаграммы долей распределения часов максимума электропотребления энергосистем в рабочие дни 2013 года (время московское) В результате эмпирического анализа почасовых суточных графиков нагрузки электроэнергетических систем регионов России были выявлены и обобщены факторы, влияющие на формирование часа суточного максимума. Построена сводная таблица, отражающая влияние факторов на параметры почасового суточного графика нагрузки региональной энергосистемы (табл. 2).

Обобщив полученные результаты исследования, мы можем констатировать, что, несмотря на изменения часов суточных максимумов энергосистем различных регионов, их распределение имеет индивидуальный характер, особенности которого поддаются эмпирическому объяснению. Учет выявленных факторов в формализованной модели с достаточной долей вероятности позволит выполнять прогноз часа суточного максимума для энергосистемы любого региона России. Полученный прогноз далее лежит в основе корректировок графиков производственных процессов промышленного предприятия для целей управления затратами на покупку электрической мощности.

! - - - 1 1

1 ! |!

i I

i |

I

i б

1

I

1

область

12345678 9 1011 1213 1415 1617 1819 20 2122 23 24

ш a I" . 1

1 I > I

1 ! 1 , I

№ | 1 1 . i

1 ; 1

! ' [ \

• : |

; ■1 1

1 1

Красно/ царский к ра й 1 1 i 1 1 II

12345678 9 1011 12 13 14 15 1617 1819 20 2122 2S24

Таблица 2

Сводная таблица, отражающая влияние факторов на параметры почасового _суточного графика нагрузки региональной энергосистемы_

№ Влияющие факторы Область влияния фактора Степень влияния на час максимума пиковой нагрузки

Величина общего электропотребления Форма почасового графика Форма утреннего пика Форма вечернего пика

1 Климатогеографические условия расположения региона + + + + Высокая

2 Часовой пояс, в котором расположен регион + + + Средняя

3 Плановые часы пиковой нагрузки энергосистемы + + Ниже средней

4 Уровень социально-экономического развития региона + + + + Высокая

5 Доля электропотребления промышленностью региона + + + Средняя

6 Продолжительность светового дня + + ' + Средняя

7 Сезон года + + + + Высокая

8 Месяц + + + Высокая

9 Тип рабочего дня недели + + + Средняя

10 Индивидуальные особенности потребления электроэнергии региона + + + + Высокая

11 Климатические изменения региона + + + + Высокая

На рис. 10 представлена общая схема экономико-математической модели оптимизации затрат на покупку электрической мощности промышленным предприятием, основанная на модели прогнозирования часа суточного максимума

База данных ретроспективных и прогнозных почасовых суточных графиков электропотребления региона, часов суточного максимума нагрузки региональной энергосистемы, состава н значений влияния 11 факторов

ИсхЫшые чанные

Анализ 11 факторов и на его основе выяолсш-ю суточного часа максимума региональной энергосистемы

Прогнозный час максимума региональной л/с/'госпстемы на першн) цнк.1а работы п/ншлюоеини-чиик*о ооору1к)иапи» г

Формирование почасового прогноза суточного графика электропотребления промышленного предприятия

ГТГХУ.ЧЮЗНЫН почасоно!! ."¡юфнк л чектроп от ре ¡у. 7сш

Корректировка модели прогнозирования часов суточных максимумов региональной энергосистемы

I

Опенка качества работы выбранного варианта, при необходимости дальнейшая корректировка

Внедрение выбранного варианта в работу предприятия

Г

Сопоставление часов суточного максимума энергосистемы региона с прогнозным почасовым графиком электропотребления предприятия Выбор наиболее эффективного варианта по двум критериям: - максимальный экономический эффект; -минимальные технологические затраты;

|

Выявление перечня производственного оборудования, действующего на покупку мощности предприятием, п выявление альтернатив Разработка нескольких альтернативных вариантов изменения графиков производственных процессов

Рис. 10. Общая схема экономико-математической модели оптимизации затрат на покупку электрической мощности промышленным предприятием

20

региональной энергосистемы и выполнении последующих действий по снижению объемов потребления электрической мощности.

Основными шагами разработанной экономико-математической модели является выполнение прогноза часов суточного максимума энергосистемы региона на периоды формирования графиков производственных процессов, а также выбор на основе полученных данных наиболее эффективного варианта изменения графиков производственных процессов по критериям: максимальный экономический эффект и минимальные технологические затраты. Результатом применения модели является обоснованный график производственных процессов промышленного предприятия, позволяющий с наименьшими затратами осуществлять покупку электрической мощности.

6. Разработан алгоритм комплексного управления затратами на электропотребленне промышленного предприятия, особенностью которого является обоснованная вариативность выбираемых методов управления затратами в зависимости от полноты и точности информации, которой располагает промышленное предприятие, и выбор алгоритмической траектории принятия соответствующих решений.

Разработанный комплекс методов управления затратами на электропотребление позволяет существенно сократить эту группу затрат промышленных предприятий и включает несколько этапов: управление затратами на покупку электрической мощности, управление затратами на покупку электрической энергии, состоящей из двух подэтапов: учет факторов технологической среды и учет факторов среды рыночной.

В диссертационном исследовании разработаны алгоритмы практического применения каждого этапа управления и комплексный алгоритм управления затратами на электропотребление промышленного предприятия (рис. 11). Пошаговое описание всех этапов применения комплекса методов позволяет упростить процесс внедрения разработанного комплекса методов на предприятии и адаптировать его к особенностям любого промышленного предприятия России.

Апробация результатов исследования проведена на промышленном предприятия, осуществляющем покупку электроэнергии на оптовом рынке на территории Свердловской области. Полученные результаты подтверждают целесообразность практического использования разработанного комплекса методов, так как его использование может привести к существенному экономическому эффекту, заключающемуся в снижении затрат на электропотребление промышленного предприятия (табл. 3).

Так, предприятие может получить экономический эффект в 5,3 млн. руб./год, что составляет 4,9 % от общегодовой величины затрат на электропотребление исследуемого предприятия. При этом 3 млн. руб./год - потенциальный эффект от оптимизации величины покупки мощности, 2,3 млн. руб./год — эффект от управления затратами на покупку электроэнергии.

СГ^р^ ф ф ф

2 ФермигхЛиио исмбси Зсзы

злектрсшпргЗпе-кь1 ЙЕйаг£ачл:ии I фоапсрЛ соннд о I прпизОоЗгг'{«Ш! графит* I

'Фиомг^юбаяи? пзсгчоэт псг:н;с?огэ пзтрйлЕния . гие2лр1яиия

й Пп^-езк® о?иего цккчонсо гроои<л

гге^три^ га^ЗстСэи пнюЬзго сумглх&зниа

проасзсй Ьсех о?ъеото6 го-преблеия

О Рсзрсйзггм нэязъ*их шьгщ>спЛ«л ¿зшсс! из^снй сргэдзаии аоцессоб пр.ь-'югоба

/ 3 Влипнение гппгиш \

з.тскт^рсгатребте»-^ йч кпхдого прси£зссшбом»о оСьеша

9. РьйоЗ ¡кслете/ьногв пэсг-юзюгз гж-ясвбаго гаапхс злекгорсюпргйлзтя У

4. Учггс фатэ^ей. пиЭЗсаиихся ро#*чио сполк£ тиче с мтэЗон г^гнояр^-ия гюсзэбшйзм регресс 1.0»-кэ стэа

т

Фориройские псягно-а ;-кга суточнкз мосии/а Ь Зпе<трсгат.ре5лЕЧ5 ремиз J

5. Учэт фаапзрс! не гзйаэдкса ^ч-вщ гяоистечраун гет^ойсч промэц:зГ1сня передтС;*

^гак)а зкгпертт>сзй оцрнки ♦

К. Выбор ншЕ^пее эфтеилиЬ^сгз йфивгя по сб/1 кипзриян

- Моксичл/ъньО жз-чтичрасю

>№№31;

- Мжлшшя стехдатоги^ские эортрзпы.

10. Исс.тсЗоСоние Ьшяния фсктсрсй. Засгг(иод'л но чос с^чюга накс^/с Формиробй^ прогнозе "хс

С1/ПОНССЭ К

э.'эаггтспивбсги.я знергзсисггекы

Т

15. Вьяко найзпее зЭДшиСчэгс Есршнтс измснзщд прсизообс^йенных

прзцесссб Ал* кижйгго пашЛ^аг^нного с£ьекггд

\ яг пена хйтл крлерлн У

Г 16. ЫОтя Соритов (оптишш! 5 лроиЖзЭстйа'ные прхшу пзеатр^тшя

6. Анпиз резу/ьязга ю тхкемеп о&кбшвдги

7. СкОНЧ(Ш прсаьзой з/шэоггдебдаия Зля ки&зго прюизСсЗаг^гшсго \ гёъекто /

/ 12. СрЛиена роз'шш сл>гт«рнс5пи6ны* Садшгз& изменяя npq;JзfcЛ: тЬбг^х

прсжссб см ххжбого поэизбсйсг^энксгс объекта

4 >

¿7Л' &ЧЭ иСНСС'.'X ^ * А

Ъ-Ц <-4.

™ л /*г <р»

чгс рцогя-зъх супэк ♦

71? йя^:? од ¿гя

Т

23. йея&ЕЧ}? щаю

I

Л ■ЪЧОС&'Г

Т О

22. ВаМ осонагелы-С'о гшсЬсгз греема гсчхп)

эдапрознзрая ' СтпроЬка Ь ючесюЬе плана

покуки э/вкгроз^ргш *

23 С5ор фощчессих дам. анешз ?гч*шг1и Ьтсленчьд прогнозЛ СйгршэсшМониз ка№,тг«:са ктпоп-й

т

21. Конец

Рис. 11. Обобщенный алгоритм применения комплекса методов планирования затрат на электропотребление промышленного предприятия

Таблица 3

Учет типа факторов Тип модели Показатели Показатели до применения модели Показатели после применения модели Эффект за 2013 год

Учет факторов технологической среды Регрессионный анализ Ошибка прогноза 15% 7% 7%

Сумма отклонений 6458МВт*ч 3 013 МВт*ч 3 445 МВт'ч

Величина штрафов 3 270 тыс. руб. 1 526 тыс. руб. 1 744 тыс. руб.

Экспертная корректировка Ошибка прогноза 7% 5,5 % 1,5%

Сумма отклонений 3 013МВт*ч 2 368 МВт'ч 645 МВт'ч

Величина штрафов 1 526 тыс. руб. 1 199 тыс. руб. 327 тыс. руб.

Учет затрат на покупку мощности Управление затратами на покупку мощности Ошибка прогноза 5,5 % 5,5 % 5,5 %

Величина покупки мощности 6 147 кВт в мес. 5 350 кВт в мес. 797 кВт в мес.

Величина затрат на мощность 23 604 тыс. руб. 20 544 тыс. руб. 3 060 тыс. руб.

Окончание таблицы 3

Учет факторов рынка Стратегия учета ценовых соотношений Ошибка прогноза 5,5 % 6,1 % - 0,6 %

Сумма отклонений 2 368 МВт'ч 2 628 МВт*ч -260 МВт* ч

Величина штрафов 1 199 тыс. руб. 971,2 тыс. руб. 227,8 тыс. руб.

Экономический эффект для рассматриваемого промышленного предприятия за 2013 год 5 358,8 тыс. руб.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для повышения энергетической эффективности различных регионов требуется применение дифференцированного подхода в части инструментов повышения энергоэффективности для различных групп потребителей электроэнергии. Для управления затратами на покупку электрической мощности в диссертационном исследовании предложен методический подход, основанный на прогнозировании часа суточного максимума региональной энергосистемы и последующей корректировке графиков производственных процессов. Для управления затратами на покупку электрической энергии разработан методический подход, основанный на учете затрат, связанных как с почасовыми отклонениями, так и со штрафами за отклонения. Итогом диссертационного исследования является разработанный комплекс методов планирования затрат на электропотребление промышленными предприятиями и алгоритм его практического использования. Проведенная апробация доказала актуальность предложенного комплекса методов, его применение позволяет сократить затраты на электропотребление для промышленных предприятий на величину от 2 до 20 %.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Статьи в научных изданиях, определенных ВАК РФ

1.Баев, И.А. Прогнозирование промышленного электропотребления в условиях волатильности ценовых сигналов / И.А. Баев, И.А. Соловьева, А.П. Дзюба // Экономика региона. - 2012. -№ 4. - С. 109-116.

2. Баев, И.А. Региональные резервы энергоэффективности / И.А. Баев, И.А. Соловьева, А.П. Дзюба // Экономика региона. - 2013. - № 3. - С. 180-189.

3. Соловьева, И.А. Прогнозирование параметров промышленного электропотребления в условиях волатильности ценовых сигналов / И.А. Соловьева, А.П. Дзюба // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». - 2012. Вып.23 -№ 30 (289). - С. 116-123.

4. Соловьева, И.А. Показатели рыночной среды в прогнозировании электропотребления / И.А. Соловьева, А.П. Дзюба // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». - 2013. - Т. 7, № 3. - С. 47-57.

5. Соловьева, И.А. Стратегия управления затратами на электропотребление промышленного предприятия / И.А. Соловьева, А.П. Дзюба // IV Международная научно-практическая конференция «Проблемы обеспечения безопасного развития современного общества». - Екатеринбург, 2014. - С. 47-57.

Монографии

6. Соловьева, И.А. Прогнозирование электропотребления в промышленных комплексах и регионах: монография / И.А. Соловьева, А.П. Дзюба; под общей ред. проф. И.А. Баева. - М.: Наука: Информ; Воронеж: ВГПУ, 2013. - 153 с.

Статьи в научных журналах и сборниках научных трудов

7. Соловьева, И.А. Прогнозирование электропотребления с учетом факторов технологической и рыночной среды / И.А. Соловьева, А.П. Дзюба // Научный диалог. - 2013. - № 7(19): Экономика. Право. Политология. - С. 97-113.

8. Соловьева, И.А. Энергоэффективность как фактор укрепления энергетической безопасности России / И.А. Соловьева, А.П. Дзюба // Инфраструктурные отрасли экономики: проблемы и перспективы развития: сборник материалов I Международной научно-практической конференции. -Новосибирск, 2013. - С. 216-226.

9. Дзюба, А.П. Прогнозирование и учет показателей среды оптового рынка в процессе формирования прогнозных графиков электропотребления / А.П. Дзюба // Молодой ученый. - 2013. - № 8. - С. 179-187.

10. Дзюба, А.П. Сравнительные особенности электроэнергетического потенциала России / А.П. Дзюба // Глобальная научная интеграция: сборник материалов 9-ой международной практической конференции. — Тамбов, 2012. -С.36-45.

11. Дзюба, А.П. Энергоэффективность в России как вектор развития национальной экономики / А.П. Дзюба // Aktualni vymozenosti vedy - 2013: Materialy IX mezinarodny vedecko-practica conference. - Dil 6. Ekonomicke vedy. Administrativa: Praha. Publishing house «Education and Science». - C. 9-17.

12. Дзюба, А.П. Прогнозирование электропотребления как инструмент повышения эффективности региональной экономики / А.П. Дзюба // Экономика, управление, инновации: теория, методология и концепция модернизации: сборник научных трудов: материалы международной научно-практической конференции. - М., 2013. - С. 5-13.

13. Дзюба, А.П. Экономическая оценка эффективности применения двухкомпонентной модели краткосрочного прогнозирования электропотребления для покупки электроэнергии на оптовом рынке / А.П. Дзюба // Молодой ученый. -2013,-№9.-С. 180-190.

14. Дзюба, А.П. Схема организации краткосрочного прогнозирования электропотребления для целей участия на оптовом рынке электроэнергии / А.П. Дзюба II Наука и устойчивое развитие общества наследие В.И. Вернадского. Сборник материалов 8-й международной научно-практической конференции. -Тамбов, 2013.-С. 27-40.

15. Дзюба, А.П. Повышение энергетической эффективности промышленного электропотребления посредством управления затратами на покупку электрической мощности / А.П. Дзюба // Энергосбережение, информационные технологии и устойчивое развитие: международная научно-практическая интернет-конференция. - Ижевск, 2014. - С. 35-42.

16. Баев, И.А. Эффективность управления затратами на покупку электроэнергии промышленным предприятием / И.А. Баев, И.А. Соловьева, А.П. Дзюба И Экономика, управление и инвестиции. - 2014. - № 2(4). - http://euii-journal.ru/24-43.

Дзюба Анатолий Петрович

УПРАВЛЕНИЕ ЭНЕРГОЗАТРАТАМИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 08.00.05 - «Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами:

промышленность)»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Издательский центр Южно-Уральского государственного университета

Подписано в печать 11.09.2014. Формат 60x84 1/16. Печать цифровая. Усл. печ. л. 1,39. Тираж 100 экз. Заказ 342/487.

Отпечатано в типографии Издательского центра ЮУрГУ. 454080, г. Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, 76.