Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Задачи перспективного развития объединенной энергетической системы с учетом современных условий 11
1.1. Энергетика в общей хозяйственной структуре государства и перспективы ее развития 11
1.2. Методологические принципы решения задач перспективного развития энергетики 18
1.3. Программно-целевой подход куправлению 21
1.4. Особенности моделирования задач развития электроэнергетических систем в России 23
1.5. Методы решения многокритериальных задач и риски решений 27
1.6. Общие положения по прогнозированию 29
Глава 2. Методические принципы разработки моделей прогнозирования электропотребления и мощности нагрузки при перспективной деятельности электроэнергетических систем 40
2.1. Роль прогнозов и принципы их разработки 40
2.2. Моделирование процессов электропотребления и характерных параметров нагрузки с целью получения прогнозов с перспективой 1...5 лет 44
2.3. Примеры прогнозов, полученные с использованием временных моделей 48
2.4. Примеры, полученные с использованием факторных моделей 55
2.5. Моделирование перспективных графиков нагрузки 61
Глава 3. Модели и методы решения задач перспективного развития электрических сетей объединенной энергосистемы 67
3.1. Виды проектов развития 67
3.2. Моделирование задач расчета режимов электрических сетей при перспективных решениях 78
3.3. Эквивалентирование сетей по потерям мощности структурных единиц ОЭС 89
3.4. Эквивалентирование схемы ОЭС Сибири 94
3.5. Использование прогнозов электропотребления и максимальной мощностей с перспективой на 5 лет при проектировании сети 102
3.6. Гипотетическая схема электрических сетей ОЭС Сибири при прогнозировании их развития на 10 лет 104
Глава 4. Влияние рисков и неопределенности на программы развития энергетики 113
4.1. Общие положения по оценке рисков 113
4.2. Методические рекомендации по перспективным оценкам рисков 119
4.3. Методика выявления факторов риска при составлении прогнозов электропотребления на 5-20 лет 129
4.4. Методика определения рискообразующих факторов прогноза электропотребления с использованием экспертного анализа 132
4.5. Результат экспертного отбора факторов риска 139
Глава 5. Принципы применения компьютерных технологий при решении перспективных задач развития энергетики 148
5.1. Необходимость развития результатов, полученных в диссертации, на основе компьютерных технологий 148
5.2. Алгоритмизация задачи расчета режимов ОЭС при перспективном планировании 151
5.3. Основные положения разработки стратегической базы данных для прогнозирования энергетических балансов в объединенной электроэнергетической системе ОЭС 152
Заключение 166
Список использованных источников 170
Приложения 186
- Методологические принципы решения задач перспективного развития энергетики
- Моделирование процессов электропотребления и характерных параметров нагрузки с целью получения прогнозов с перспективой 1...5 лет
- Моделирование задач расчета режимов электрических сетей при перспективных решениях
- Методические рекомендации по перспективным оценкам рисков
Введение к работе
Актуальность работы. Развитие энергетики является важнейшей задачей государства. Россия относится к числу государств, в которых есть много внутренних и внешних причин, делающих эту проблему чрезвычайно важной и актуальной для настоящего и будущего ее положения.
Известно, что после смены экономической формации, в России произошло большое снижение производственного потенциала, примерно на 50%. Образовавшиеся резервы мощности в энергетике, явились причиной того, что за последние 15 лет развитие энергетики шло чрезвычайно низкими темпами. В настоящее время проблема развития энергетики для России стала полномасштабной. Моральный и физический износ основных фондов на энергетических предприятиях составляет сейчас 40...70%. Если не обеспечить интенсивное развитие энергетики, то возникает угроза нарушения энергетической безопасности государства.
В настоящее время принята программа развития на 20 лет для государства, разрабатываются программы для регионов и отдельных предприятий. Программа - это только цели развития, а для достижения этих целей нужны конкретные разработки задач и проектов.
В диссертации рассматривается объект - объединенная энергетическая система (ОЭС), для которого многие вопросы не решены и требуется создание моделей и методов расчета конкретных задач, связанных с развитием энергетики.
Все расчеты в работе выполняются на примере ОЭС Сибири, которая является крупным, территориальным сетевым предприятием России и имеет много индивидуальных особенностей. Во многих работах выполненных к настоящему времени по развитию энергетики, например, докторов технических и экономических наук Н.И. Воропая, А.С. Некрасова, В.Р. Окорокова, В.В. Бушуева, А.А. Макарова и др., отмечается, что именно для отдельных
предприятий энергетики наблюдается недостаток научных и инженерных разработок. Для ОЭС актуальность таких работ бесспорна.
Цель и задачи работы. Целью работы является разработка принципов, моделей и методов перспективного развития электрических сетей ОЭС Сибири с учетом программы развития электроэнергетики России на перспективу до 20 лет.
Основными целями исследования являются:
определение принципов применения имеющихся научных и практических разработок по перспективным проблемам развития электроэнергетики к ОЭС с учетом общих особенностей этого объекта;
разработка формальных математических моделей и методов для решения основных задач развития электрических сетей ОЭС с модификацией их по перспективным срокам. Это позволяет применять компьютерные технологии;
разработка методики учета неопределенности как объективного фактора природы и общества, влияющего на развитие, и определения рисков решений по развитию электроэнергетики;
разработка принципов и алгоритмических схем решения перспективных задач развития ОЭС на основе применения компьютерных технологий и интерактивного режима принятия решения.
Для достижения поставленной г^ели решены следующие задачи.
Выявлены требования и особенности расчетов режимов электрических сетей ОЭС в перспективе в контексте программ развития энергетики России.
Разработаны модели и методы прогнозирования электропотребления, графиков нагрузки и характерных параметров мощности, которые являются базовыми для технического проектирования развития электрических сетей.
Разработаны модели и методы расчета режимов и параметров электрических сетей, базирующихся на различных целях перспективы на один
7 год, 5, 10 и 20 лет. В них используются ряд предложений, отражающих особенности ОЭС Сибири.
Разработаны теоретические основы учета неопределенности и рисков в задачах развития энергетики. Особое внимание уделено выявлению и оценке рискообразующих факторов.
Рассмотрен ряд вопросов алгоритмизации и компьютеризации поставленных задач.
Объектом исследования является ОЭС Сибири. Особенностью данного объекта является управление оптовым рынком на большой территории России, наличием 8 дефицитных региональных энергетических систем (РЭС),, трех избыточных энергосистем с большой долей гидроэлектростанций (ГЭС) - до 50% электропотребления, наличием международных связей и связей с другими ОЭС России. Все это влияет на модели и методы проектирования сетей.
Предметом исследования являются принципы, модели и методы развития электрических сетей ОЭС для различных перспективных сроков с учетом: программы развития энергетики России в зоне ОЭС Сибири, требований оптового рынка электроэнергии и мощности единой энергетической системы (ЕЭС) и региональных рынков энергосистем.
Методы исследования. В работе используются различный математический аппарат: методы статистического анализа информации, методы моделирования процессов энергетических параметров системы с использованием временных рядов; аппарат регрессионного анализа; имитационные методы проведения вычислительных экспериментов с учетом изменчивости исходной информации; методы экспертного анализа.
Широко используются современные вычислительные инструментарии компьютерных средств: промышленная программа расчета нормальных режимов систем, программы пакта Statistic (линейное программирование, эконометрика, статистический анализ), пакет MS Excel, официальные методики выполнения расчетов по управлению режимами ЭЭС.
Достоверность. Сформулированные в диссертации научные положения, выводы и рекомендации обоснованы приведенными теоретическими положениями, экспериментальными расчетами, тестированием для реальных условий, опытом применения полученных результатов в практике, апробацией результатов на конференциях и семинарах. Результаты внедрены в практику, о чем имеются два акта внедрения.
Научная новизна работы. Научным результатом данной работы является:
Принципы и методы расчета режимных параметров электрических сетей взаимосвязанные для перспективы один год, 5, 10, 15 и 20 лет.
Модели и методы получения прогнозов электропотребления, мощности нагрузки и графиков нагрузки, которые необходимы для инвестиционного, технического и коммерческого перспективных проектов развития электрических сетей.
Системы моделей для расчетов режимов и параметров электрических сетей, модифицированные по срокам и целям.
Принципы учета рисков при прогнозировании электропотребления и выборе технических решений на перспективу.
5. Схемы компьютеризации перспективных расчетов.
На защиту выносятся следующие основные результаты:
Принципы перспективных расчетов развития сетей ОЭС.
Модели прогнозирования электропотребления и мощности, определяющие перспективные решения на один год, 5, 10 и 20 лет.
Принципы расчетов основных параметров электрических сетей, базирующиеся на развитии традиционных подходов и на энергетических балансах мощностей ОЭС, имеющих различную структуру.
Специальные методы эквивалентирования электрических сетей.
Методика выявления рискообразующих факторов и их количественная оценка на основе экспертного анализа.
9 Практическая полезность и реализация результатов работы.
Определены факторы, влияющие на инвестиционные, технические и коммерческие проекты выбора перспективных решений по развитию сетей ОЭС. Они развивают и дополняют официальные методики, по которым в настоящее время выполняются расчеты.
Выполнены экспериментальные расчеты, подтверждающие правомочность предлагаемых методов расчета сетей и позволяющие использовать такие методы в практике.
Получен состав и числовые оценки рискообразующих факторов, которые позволяют оценивать риски прогнозов электропотребления.
Предложены схемы компьютеризации расчетов, которые могут быть полезны при полномасштабном проектировании автоматизированных расчетов.
Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Диссертация соответствует п. 6 «Разработка методов математического и физического моделирования в электроэнергетике», п. 7 «Разработка методов расчета установившихся режимов, переходных процессов и устойчивости электроэнергетических систем» и п. 10 «Теоретический анализ и расчетные исследования по транспорту электроэнергии переменным и постоянным током, включая проблему повышения пропускной способности транспортных каналов» паспорта специальности 05.14.02 - «Электрические станции и электроэнергетические системы».
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры «Автоматизированных электроэнергетических систем» и кафедры «Систем управления и экономики энергетики» Новосибирского государственного технического университета (ГОУ ВПО НГТУ), на международной научно-технической конференции «Энергосистема: Исследование свойств, Управление, Автоматизация», на рабочих совещаниях в Филиале ОАО «СО ЕЭС» и в «Объединенном диспетчерском управление энергосистемами
10 Сибири», на конференции «Перспективы развития электроэнергетики Сибири и роль ОАО «СО ЕЭС» в обеспечении надежности ее функционирования», в трудах которой опубликована статья: Останин А.Ю. Модели и методы расчета режимов и параметров электрических сетей при перспективном развитии объединенной энергосистемы / А. Г. Русина, А.Ю. Останин // Перспективы развития электроэнергетики Сибири и роль ОАО «СО ЕЭС» в обеспечении надежности ее функционирования: сборник докладов конференции. -Кемерово, 2009. - С. 54 -59.
Публикации. Результаты диссертационного исследования отражены в семи публикациях, из них четыре научные статьи, входящие в перечень рецензируемых ведущих изданий, рекомендованных ВАК РФ, две публикации в сборниках научных трудов НГТУ, одна в рецензируемом журнале.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы, состоящего из 148 наименований, и приложений. Работа содержит 185 страниц основного текста, в том числе 57 рисунков и 19 таблиц.
Методологические принципы решения задач перспективного развития энергетики
Методологические принципы, определяют содержание и требования к задачам. Отдельные задачи рассматриваются в совокупности, определяются пути и правила их формализации, связи с информационными базами и использованием компьютерных технологий.
Как известно в науке есть три градации познания, которые связаны между собой: 1. Методология. 2. Научные методы. 3. Модели и методы решения прикладных задач. Методология - это базовые позиции, взгляды, исходные предпосылки к построению теоретической картины в определенной области. Методы и модели позволяю решать конкретные задачи научного или производственного содержания. Методологическими принципами перспективного развития энергетики являются, положения которые использованы в многолетней практике и сформулированы в различных научных трудах [6, 14, 22, 34]. Основными являются следующие принципы: ? Системный подход позволяет правильно определить структурные части объекта, проблемы или задачи и связи между ними. ? Принцип программно—целевого управления, необходимый для определения целей решения, а цель является важнейшим элементом модели. ? Математический аппарат прогнозирования и принятия решений является современным условием. Ни одна сложная задача не может решаться без ее формализации на основе математических и эвристических методов. А взгляд на перспективное управление развитие энергетики как сочетание науки и искусства.
Системный подход. Задачи развития энергетики имеют множество связей с другими задачами, с внешней средой, с другими объектами. Определение свойств сложной задачи производится с использованием системного анализа, который являются инструментарием системного подхода.
Системный подход — это методология научного познания, в основе которого лежит рассмотрение объекта как системы, как целостного объекта. Изучение всех свойств системы позволяет создать единую теоретическую картину и выявить многообразные связи внутри системы. Он применяется очень давно и во многих областях: биологии, экологии, психологии, кибернетике, технике, управлении. Системный подход позволяет получить содержательные модели, а затем приступить к их математическому моделированию. Отдельные сложные задачи, также обладают свойствами системы. Кратко дадим основные положения системного подхода [8, 63, 126, 134].
Строение системы. Система - это целое, некое единство, состоящее из упорядоченных частей. Любая перспективная проблема в энергетике должна представляться как система.
Понятие замкнутых и открытых систем. Искусственная открытая система не просто находится в окружении внешней среды, но и существует за ее счет. Она должна быть совместима с внешней средой, и иметь с ней связи и взаимосвязи.
Система и подсистемы. Исследуемая система всегда является подсистемой более высокого уровня. Система состоит из частей, узлов, которые связаны между собой. Нельзя части рассматривать изолировано. Частями системы могут быть подсистемы, узлы, зоны, элементы. Части системы могут менять свое положение. Одна и та же часть в различных задачах может быть системой, подсистемой, элементом. Части системы иерархичны. Это позволяет упорядочить части и управлять системой. Иерархичные системы имеют многоуровневую структуру.
Единство частей системы. Система в целом (А) это не простая сумма частей (а). Это их единство. Следовательно, А Ф aj + а 2 + аз +..., где.Л (aj, а2, а , ...).
Границы системы. Для того чтобы определить границы, надо сформулировать цель. Если границы определены неверно, то неверно будет определены элементы системы, ее узлы и связи. Цель дает возможность отобрать то, что влияет на нее и что обеспечивает нормальное функционирование системы. Границы всегда нечеткие, расплывчатые и они меняются при изменении цели.
Устойчивость системы. Система должна быть устойчива в статике и в динамике. Открытые системы всегда со временем стремятся к усложнению. Растет число узлов и связей. Расширяются границы. Динамическая устойчивость при этом может быть нарушена. В какой-то момент система может стать неуправляемой и потерять устойчивость.
Система стратегических планов развития энергетики - это системы открытого тип, которые взаимодействуют с окружающей средой, являются подсистемами более общих систем управления и подвержены влиянию многих случайных и неопределенных факторов.
Цели функционирования. Для системы должны быть заданы цели. Цель функционирования системы может быть достигнута не единственным путем. Есть альтернативные пути и их надо определять. Управление всегда ситуационно. Нет одного способа управления, в зависимости от обстоятельств надо найти оптимальный способ. При достижении цели применяются принципы ситуационного управления. Все части системы должны служить общей цели.
Моделирование процессов электропотребления и характерных параметров нагрузки с целью получения прогнозов с перспективой 1...5 лет
Модели процессов электропотребления и характерных параметров нагрузки изучались многими авторами и достаточно полно изложены в литературе [3, 46, 49, 54, 55, 56, 73, 79, 81, 91, 92, 97, 98, 108, 114, 116]. Для перспективных расчетов от года до 5 лет главное назначение моделей заключается в получении необходимой информации для технического проектирования, экономических и коммерческих расчетов. При проектировании электрической сети главная роль отводится некоторым характерным параметрам: максимальной мощности нагрузки, по которой определяется напряжение, сечение воздушных линий, режимные параметры сети, параметры оборудования; минимальной нагрузки, которая является характеристикой потоков реактивной мощности в определенные периоды; выработке электрической энергии за определенный период времени, по которой определяются потери в сетях, которые влияют на параметры оборудования. Для коммерческих и экономических расчетов необходимо иметь балансы мощности и электроэнергии, и поэтому нужны графики нагрузки, сезонные характеристики электропотребления. Для всех этих величин могут быть разработаны формальные модели прогнозирования. В ряде работ показано, что это могут быть регрессионные модели, временные ряды и некоторые другие [16, 20, 33, 35, 59, 60, 75, 81, 93, 94, 115, 116, 129, 133, 146]. В данном параграфе рассмотрена такая задача и предложены методические основы ее решения. При этом решаются два вопроса: 1. Каков вид и достоверность моделей? 2. Как использовать предложенные модели при прогнозов различных процессов и параметров с заблаговременное от 1 года до 5 лет? При расчетах использовались рабочие материалы ОЭС Сибири и кафедры «Систем управления и экономики энергетики», НГТУ. Методика расчетов: 1. Определялись все модели по статистической информации. 2. Разрабатывалась схема прогнозирования с заблаговременностью 1...5 лет. В ней предусматривается процесс внесения экспертных поправок. 3. Выполнялись расчеты по прогнозированию с получение численных оценок. 4. Определялась схема использования прогнозов для определенных целевых задач. Применение этих положений позволяет решать прикладные задачи. Дадим краткие пояснения к методике расчетов. Модели с использованием статистической информации. Статистические модели отражают только прошлое и поэтому они могут давать неверные прогнозы. При разработке статистических моделей использовались правила и порядок статистического анализа [20, 53, 142]. Поскольку требования к модели зависят от рассматриваемой задачи и они различны, то и параметры статистической модели различаются. Основные различия проявляются в математической форме модели, периоде ретроспекции и интервале дискретности. Для долгосрочных периодов прогнозирования вид модели зависит от перспективы прогнозирования. Для перспективы 1...2 года могут применяться нелинейные модели, имеющие вид слабо вогнутых функций, а для более длительных периодов - только линейные. Нелинейные модели при их экстраполяции могут привести к большим искажениям процессов изменения параметров и дают недопустимо большие ошибки в прогнозе. Для нелинейных процессов необходимо использовать экспертный аппарат. Период ретроспекции тесно связан с рассматриваемой задачей. Если задача - краткосрочного прогнозирования, то основную ценность имеют последние данные [3, 82, 83, 109, 129]. Например, для задач оперативного содержания чаще всего берется период не больше месячного. Для задач текущего планирования, например технико-экономических требуется уже период ретроспекции в несколько лет. Очень большое значение имеет интервал дискретности осреднения данных. Он меняется от часа, до года. В последующих параграфах эти положения иллюстрируются конкретными примерами. Модели с использованием экспертной информации. Такие модели также называют «экспертными моделями». Статистические модели отражают только прошлое и поэтому в исходные данные для построения моделей или в прогнозы вносятся экспертные поправки. Чаще всего на основе экспертной информации составляются модели для перспективы на 10...20 лет. Но и для периодов 1...5 лет внесение экспертных поправок является правилом, а не исключением. Для линейной статистической модели могут вноситься поправки на нелинейность, а для нелинейных процессов поправки вносятся в исходные данные и по ним определяется новая модель и ее аналитическое выражение. Достоверность прогнозов. Достоверность прогнозов чаще всего определяется методом инверсной верификации. Для этого требуются многолетние ряды данных. Тогда исключение части данных за последние периоды позволяет рассчитать погрешности. Такой способ широко применим для оперативных и краткосрочных циклов, обычно до одного - двух лет. Применять инверсную верификацию для многолетних циклов чаще всего нельзя. Например, ели оценивать погрешности прогнозов с пятилетним упреждением для трех точек, то требуется ряд данных до 10...15 лет (скажем десять лет для подбора статистической модели и три года для получения погрешностей прогноза). Только для устойчивых процессов это возможно. В СССР прирост элёктропотребления в течение 20 лет составлял примерно 5%. Такие ряды пригодны для оценки погрешности прогноза методом инверсной верификации.
Моделирование задач расчета режимов электрических сетей при перспективных решениях
На отдаленную перспективу более 5 лет применять точные методы расчета режимов электрических сетей обычно нельзя ввиду отсутствия необходимой информации, поэтому применяются различные упрощенные методы. Традиционно используются ряд упрощений — эквивалентирование сети, концентрация нагрузки, агрегирование характеристик, упрощения технологической схемы, упрощение методов расчетов. Эти способы применяются в рассматриваемых задачах. Они позволяют при отсутствии полной информации получить решения на ранних стадиях решения задач развития системы, до того как начинается техническое проектирования. Какие-то сведения уже нужны для переговоров с инвесторами, для разработки первоначального инвестиционного проекта, для принятия решения о схеме развития. Применение их зависит рассматриваемой перспективной задачи. В упрощенных расчетах, система может быть представлена в виде источников мощности и концентрированной нагрузки (рис. 3.3, а), в виде станций, соединенных с крупными подстанциями (ПС) эквивалентной электрической сетью (рис. 3.3, Ь) или транспортной моделью, связывающей каждый генераторный источник с каждым крупным потребителем некоторой эквивалентной связью (рис. 3.3, с). Это первый этап упрощения, который определяется структурной моделью ЭЭС. При этом также требуются новые решения - о характеристиках, прогнозах генерации и нагрузки и др. Наиболее распространенные принципы эквивалентирования приведены ниже. При электрическом эквивалентировании определяются концентрированные нагрузки, мощности генерации, эквивалентные параметры схемы замещения ЭЭС. Этот принцип применим для однозначно заданной схемы и при полной исходной информации. Особенно сложным является вопрос определения перспективных нагрузок в узлах схемы. Применение его для получения интегральных оценок проблематично. Если рассматривать период функционирования месяц или год, то меняется схема системы, меняются величины R,X,Z, тем более возникает необходимость получения эквивалентных параметров на перспективу. Поэтому такое эквивалентирование в общем случае дает только приближенные результаты. При энергетическом эквивалентировании определяются концентрированные узлы генерации (для агрегатов, станций, систем) и их агрегированная энергетическая характеристика. Методы расчета агрегированных энергетических характеристик разработаны, но при необходимости получить их на перспективу требуются энергетические балансы мощности и энергии. При коммерческом эквивалентировании система представляется в виде зон коммерческого взаимодействия, в которых имеются концентрированные узлы нагрузок, генерации, ЛЭП и стоимостные величины. Как уже указывалось в гл. 1, при перспективных расчетах обычно электрическая сеть либо вообще не рассматривается, либо рассматривается в традиционной постановке проектирования сетей [13, 31, 52, 74, 124, 132, 134, 145]. Необходимость увязки всех видов программ и проектов с учетом иерархии их решения во времени и учета хозяйственной структуры ОЭС заставляет искать новые методы моделирования различных задач (рис. 3.4). Большая часть перспективных расчетов связана с энергетическими балансами мощности и энергии и это требует разработки новых способов упрощения моделей. Поскольку рассматриваются только задачи развития электрических сетей, то достаточно разумным является сведение различных задач балансовых задач к моделям и методам расчета электрических сетей. Различные предложения такого подхода уже имеются [9, 15, 17, 28, 55, 103,118, 119]. Использование и развитие этих предложений позволяет получить новые возможности расчетов режимов сетей. Однако сейчас в практике используются только традиционные алгоритмы расчета режимов сети, поэтому в данной работе они берутся за основу. Реальные объекты ОЭС имеют множество характерных особенностей, поэтому в данной работе рассматривается пример ОЭС Западной Сибири, но методические схемы пригодны и для других сетевых объектов. Рассматриваются модели следующих задач: Модель первая (Ml). Энергетический баланс мощностей (МВт) и электроэнергии (МВтч), включающей все структурные единицы ОЭС представляется в виде гипотетической электрической схемы, позволяющей связать между собой энергетические балансы и потоки мощностей по сети. Энергетические балансы составляются на всех уровнях иерархии по времени и важно знать, как они влияют на производственные возможности сетей ОЭС. Модель вторая (М2) — это эквивалентирование сети с учетом изменчивости ее режимных параметров по узлам и ветвям. При этом можно адресно определить потоки мощностей, энергии и их стоимости. Такие расчеты важны для выбора вариантов развития сети для определения общей картины рынка и товарно-денежных отношений. Модель производственно-хозяйственного типа (МЗ), в которой сеть представлена схемой замещения и которая позволяет рассчитывать адресные потоки мощности. Она используется для расчетов режимов при различных вариантах при проектировании схемы сети и в эксплуатационных режимах. Модель по геометрическим параметрам (М4). В ней параметры схемы замещения сети определяются по длине ЭП и удельным активным и реактивным сопротивлениям.
Методические рекомендации по перспективным оценкам рисков
Схема и методика учета рисков и неопределенности при составлении перспективных программ существенно зависит от информационных возможностей. В литературе методика включает четыре блока (рис. 4.5). Эта схема использована для конкретных задач прогнозирования по ОЭС Сибири.
Классификация рисков. Управление рисками возможно только при наличии структурированной информации, поэтому на практике всегда используют классификацию рисков. Классификация рисков означает систематизацию множества рисков на основании каких-то признаков, позволяющих объединить подмножества рисков в общие понятия. Под классификацией рисков следует понимать распределение риска на конкретные группы по определенным признакам, направленных на достижение поставленных целей. Научно обоснованная классификация риска позволяет установить место каждого риска в их общей системе. Главная цель классификации - выявление всех видов рисков, которые могут препятствовать достижению поставленной цели. Это дает основу для экспертного анализа факторов и определение их оценок/весов (рис. 4.6). Комбинация факторов риска и их весов дает поле рисков прогноза развития в зависимости от времени упреждения. поле рисков
Для указанных параметров действуют следующие характеристики: Интервалы изменения N и V ступенчатые, причем t(N) t(V), т.е. для одного и того же фактора риска на разных интервалах упреждения прогноза вес фактора может быть различным. Поле риска R=f(N,V) есть функция переменных факторов риска и весов каждого фактора: R-/Nt Vt. Конфигурация R=f(N,V) определяется условиями конкретной задачи.
Классификация рисков прогнозов развития энергетики. На основе изложенного теоретического подхода построим классификацию рисков для прогноза развития по ОЭС Сибири. Цель построения классификации рисков: обеспечение стабильного положения компании через создание системы управления рисками. Предлагается разделение рисков на группы по временным периодам и целям . Тогда можно выделить 4 группы рисков (рис. 4.7).
В зависимости от времени исполнения прогноза меняется структура риска и его значение. Для рассматриваемой задачи количество факторов риска обратно пропорционально времени прогноза. Но при этом они становятся более весомыми и неопределенность возрастает, то есть неопределенность прямо пропорциональна времени.
Следовательно, риски образуют множество, поле рисков, которое зависит от структуры и количества рисков и в котором наблюдается и иерархия уровня риска по времени. Это выдвигает задачу определения «центра тяжести» временного значения, который должен зависеть от целей и задач прогнозирования. Выделить его возможно только экспертным путем с участием высококомпетентных экспертов.
Качественная картина оценки группы рисков. В каждой группе рисков есть отдельные подвиды риска, которые связаны с содержанием задач.
Первая группа - «текущие риски». Это наиболее «определенная» группа рисков, так как период прогнозирования сравнительно небольшой - 1 год. Для прогнозов на этот период может быть использована накопленная статистика о технических сбоях, финансовых потерях, неплатежах, срывах поставок (рис. 4.8). Выявления операционных рисков обычно базируется на хорошо проработанных методах риск-анализа внутренней среды: анкетировании и интервьюировании. структурных и потоковых картах и диаграммах. первичной документации и управленческой отчетности и др.
