Аннотации:
The problem of constructing an additive model for forecasting of the market tariff
for the day ahead is solved. The trend component is constructed on the basis of the
autoregressivemodel of already known values of the day-aheadmarket tariff and the external
factor of electricity consumption according to the United Energy System (UES) of the Urals
Wholesale Electricity and Power Market (OREM) of Russia for 2009–2018. Based on the
construction of the autocorrelation function, three seasonal components are identified in
the time series of hourly values of the market tariff for the day ahead: annual (8760 values),
weekly (168 values), daily (24 values). A harmonic model of each component is constructed.
The final additive model is constructed taking into account the specifics of the electricity
market and the process of setting the market tariff for the day ahead and a balancing
market. The practical significance of the developed additive model is adequate accuracy
with the well-known models for forecasting of the market tariff for the day ahead of the
UES of the Urals. The proposed model allows the subjects of the electric power industry to
avoid penalties from the balancing market by ensuring high accuracy of forecasting. Решена задача построения аддитивной модели прогнозирования тарифа рынка на
сутки вперед. Трендовая составляющая построена на основе авторегрессионной модели уже известных значений тарифа рынка на сутки вперед и внешнего фактора
объема потребления электроэнергии по данным Объединенной энергосистемы (ОЭС)
Урала Оптового рынка электрической энергии и мощности (ОРЭМ) России за 2009–
2018 гг. На основе построения автокорреляционной функции выявлено три сезонных
составляющих во временном ряду часовых значений тарифа рынка на сутки вперед:
годовая (8760 значений), недельная (168 значений), суточная (24 значения). Построена
гармоническая модель каждой составляющей. Итоговая аддитивная модель построена
с учетом специфики рынка электроэнергетики и процесса формирования тарифа рынка на сутки вперед и балансирующего рынка. Практическая значимость разработанной аддитивной модели заключается в адекватной точности с известными моделями
прогнозирования тарифа рынка на сутки вперед ОЭС Урала. Использование предложенной модели позволит субъектам электроэнергетики за счет обеспечение высокой
точности прогнозирования избежать штрафных санкций балансирующего рынка.
Описание:
E.A. Lyaskovskaya1, P.K. Zarjitskaya-Thierling2, O.A. Dmitrina3
1South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation
2Darmstadt Clinic, Darmstadt, Germany
3LLC “Indirect” , Chelyabinsk, Russian Federation
E-mails: liaskovskaiaea@susu.ru, zarjitskaya-thierling@mail.klinikum-darmstadt.de,
dmitrina.oa@mail.ru. Елена Александровна Лясковская, доктор экономических наук, профессор, кафедра ≪Прикладная экономика≫, Южно-Уральский государственный университет
(г. Челябинск, Российская Федерация), liaskovskaiaea@susu.ru.
Полина Константиновна Заржитская-Тирлинг, доктор естественных наук, отделение кардиологии клиники Дармштадта (г. Дармштадт, Германия), zarjitskayathierling@
mail.klinikum-darmstadt.de.
Ольга Александровна Дмитрина, ООО ≪Индирект≫, (г. Челябинск, Российская
Федерация), dmitrina.oa@mail.ru.