Бажанов Виктор Андреевич, ведущий
научный сотрудник Институт экономики и организации промышленного производства
Сибирского отделения РАН
Вершинин Денис Владимирович, соискатель
ученой степени кандидата наук Новосибирский государственный университет, экономический
факультет
Об одном способе оценки взаимосвязи потребления и сбережения
электроэнергии в региональных прогнозах
Для анализа перспективного электропотребления
в условиях активизации электросбережения предлагается экономико-математическая модель оценивающая гипотетические
прогнозные ситуации в электропотреблении при сбережении в отраслях-потребителях
в регионе (модель реализована для регионов Сибири).
Модель
заключается в следующем:
найти
такие величины электроемкостей отраслей экономики (переменные задачи):
Xпром- электроемкость добавленной стоимости промышленности;
Xстр. – электроемкость
добавленной стоимости строительства;
Xсх – электроемкость
добавленной стоимости сельского
хозяйства;
Xтс - электроемкость добавленной стоимости транспорта и связи;
Xпр - электроемкость
добавленной стоимости прочих
отраслей;
Xнас – душевое потребление электроэнергии населением,
которые
обеспечивали бы в общем виде:
не
превышение прогнозируемых объемов электропотребления:
промышленностью
– Xпром*ДСпром
≤ ЭПпром;
строительством
– Xстр*ДСстр
≤ ЭПстр;
сельским
хозяйством, охотой и лесным хозяйством – Xсх*ДСсх ≤ ЭПсх;
транспортом
и связью – Xтс*ДСтс
≤ ЭПтс;
прочими
отраслями экономики – Xпр*ДСпр ≤ ЭПпр;
населением
– Xнас*ЭПнас
≤ ЭПнас;
при
минимальных значениях суммарного
электропотребления в регионе -
Схематично
матрица задач выглядит следующим образом (табл. 1)
Таблица
1 - Матрица задачи оптимизации регионального электропотребления в общем виде.
|
промышленность |
строительство |
сельское хозяйство |
транспорт и связь |
прочие |
население |
формула |
|
Ограничения |
Электроемкость |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Промышленность |
|
|
|
|
|
|
|
≤ |
|
Строительство |
|
|
|
|
|
|
|
≤ |
|
Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство |
|
|
|
|
|
|
|
≤ |
|
Транспорт и связь |
|
|
|
|
|
|
|
≤ |
|
Прочие отрасли |
|
|
|
|
|
|
|
≤ |
|
Население |
|
|
|
|
|
|
|
≤ |
|
Потреблено электроэнергии |
|
|
|
|
|
|
|
→ |
min* |
В модели коэффициентами при
переменных – удельных электроемкостях - выступали прогнозные значения
добавленных стоимостей по отраслям экономики заимствованные из Стратегии
развития Сибири до 2020 г. и население регионов, приятое равным населению по
состоянию на начало 2010 г. Для всех решений оставались неизменными прогнозные
валовые региональные продукты.
Была проведена серия решений,
начиная с базового, в котором все ограничения на электропотребление отраслями
экономики и населением имели вид "не более" и заканчивая решением, в
котором ограничения на электропотребления имели вид строгого равенства заданным
объемам электропотребления. Для всех решений были получены теневые цены
ограничений.
Расчеты показали, что по мере
" ужесточения" или "приближения" условий задачи к заданным
значениям электропотребления в регионах задачи увеличивается, то есть
последовательное установление равенства для каждого потребителя делает
неэффективным увеличение потребления электроэнергии для него (теневая цена
становится положительной, приводящей к увеличению целевой функции). Решение
задачи, в котором электропотребление всех потребителей было строго равно заданным
параметрам, любое увеличение электропотребления в какой-либо отрасли экономики (в
пределах устойчивости решений задачи) приведет к увеличению функционала или
другими словами, в принципе, к уменьшению эффективности рассматриваемой
системы.
Однако с точки зрения
электросбережения последняя постановка задачи - строгое равенство всех левых
частей ограничений заданным соответствующим показателям электропотребления
отраслями, означает уменьшение на один кВтчас функционала задачи (суммарного
электропотребления в регионе) при уменьшении на один кВтч ограничения для
какого-нибудь потребителя. Естественно, наибольший интерес представляли теневые
цены решения – при "свободном" электропотреблении относительно заданного
(знаки ограничений ≤). В таких решениях во всех регионах определились отрицательные теневые цены.
Особенностью этих решений по
регионам является нулевое значение нижней границы предела устойчивости теневых
цен. С математической точки зрения, при минимизации целевой функции (общей
суммы электропотребления) и увеличении правой части какого-либо ограничения в
пределах устойчивости отрицательная теневая цена приведет к уменьшению этой
функции (уменьшению электропотребления в регионе), то есть к увеличению
эффективности рассматриваемого экономического явления. В нашем конкретном
случае, увеличение суммарного электропотребления в регионе на величину теневой
цены при сохранении темпов роста экономики также можно рассматривать как некий
эффект от энергосбережения в какой-либо отрасли экономики или населением.