Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические аспекты моделирования экономических процессов естественных монополий в условиях рынка 13
1.1 Проблемы и задачи экономического регулирования естественных монополий 13
1.2 Классификация и описание рынка электрической энергии 30
1.3 Обоснование состава комплекса экономико-математических моделей определения цены и объемов генерации участниками рынка .38
Выводы 54
Глава 2. Экономико-математические проблемы процесса институционализации конкурентного рынка электрической энергии 55
2.1 Классификация задач, возникающих в период институционализации конкурентного рынка электрической энергии в РФ 55
2.2 Технические задачи, возникающие в инфраструктурных организациях в связи с дерегулированием естественных монополий 61
2.3 Экономические задачи периода институционализации оптового рынка электрической энергии 67
2.4 Технико-экономические задачи, возникающие в условиях изменения регулирования инфраструктуры электроэнергетики вследствие институционализации оптового рынка электрической энергии в Российской Федерации 93
Выводы 108
Глава 3. Методические вопросы информационного обеспечения экономических задач конкурентного оптового рынка электрической энергии 109
3.1 Информационное обеспечение функционирования субъектов рынка в условиях переходного периода 109
3.2 Методика адаптации и обеспечения информацией экономических задач 120
3.3 Постановка и решение задачи определения оптимальных стратегий игроков на оптовом рынке электрической энергии 134
Выводы 150
Заключение 151
Библиография 153
Приложение
- Классификация и описание рынка электрической энергии
- Обоснование состава комплекса экономико-математических моделей определения цены и объемов генерации участниками рынка
- Технические задачи, возникающие в инфраструктурных организациях в связи с дерегулированием естественных монополий
- Постановка и решение задачи определения оптимальных стратегий игроков на оптовом рынке электрической энергии
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В Российской Федерации цели и задачи реформирования электроэнергетики определены постановлением Правительства РФ №526 от 11.07.01 и Федеральным законом «Об электроэнергетике» №35-Ф3 от 26.03.03. Согласно этим нормативно-правовым актам, в ходе реформирования, отрасль будет разделена на естественно монопольный и конкурентные сектора. Естественная монополия сохранится в электросетевом хозяйстве и диспетчировании. Производство электрической энергии и ее сбыт становятся конкурентными секторами. Таким образом, реформирование отрасли порождает огромное количество новых теоретических и методологических проблем, связанных с запуском оптового рынка электрической энергии и оптимальным поведением субъектов рынка, в том числе:
определение доли участия генерирующих компаний в различных секторах оптового рынка электрической энергии;
определение долгосрочной стратегии генерирующих компаний на оптовом рынке электрической энергии и рынке системных услуг;
формирование комплексной стратегии поведения субъектов на рынке электрической энергии, мощности и системных услуг;
прогнозирование цены рынка на сутки вперед;
планирование оптимальных объемов производства для избежания выплаты штрафов за отклонения от плановых поставок и др.
Кроме того, до настоящего времени не разработаны экономико-организационные механизмы проведения торгов в условиях конкурентного рынка в Сибири и на Дальнем Востоке, в изолированных энергосистемах и регионах с высокой долей ГЭС-генерации. В связи с этим, необходимо внедрение принципиально новых экономико-математических методов формирования оптимальных стратегий поведения производителей и потребителей в условиях конкурентного рынка электроэнергии. Данные обстоятельства предопределили выбор темы диссертационного исследования и ее актуальность.
Состояние изученности проблемы. Поскольку процессы информатизации, децентрализации, внедрения конкурентных отношений в сфере естественных монополий начались в странах Западной Европы и США значительно раньше, чем в России, проблемы моделирования оптимального поведения субъектов конкурентного оптового рынка электрической энергии подробно рассмотрены исключительно в исследованиях зарубежных ученых. Наибольший интерес представляют труды таких авторов, как Агуадо А.Ж., Арройо Ж.М., Бйорган Р., Ванг Я., By Ф.Ф., Де Силва Е.Л., Дуглас А.П., Йонг К.С.К., Конейо А.Г., Контрерас Ж., Лаварре Ж., Ла Скала М., Лю П.Б., Марвали М.К.С., Мас-торокостас П.А., Мецлер К.Б., Нильссон О., Панг Ж.С., Перейра Г.Л.Р., Ривера Г.Ф., Санабриа Л.А., Свобода А.Г., Сонг X., Ферреро Р.В., Фу Г., Хиао Хонг Гуан, Циммерман Р.Д., Шахидехпур СМ., Шебле Г.Б., Штрбак Г., Чао—Ан Ли, Чаритоньюк В., Чаттопадхиай Д., Чен М.С., Ченг К. и др. Российские ученые обратились к этим проблемам значительно позже. В настоящее время имеется только одна тематическая переводная книга западных авторов под общей научной редакцией И.С. Сорокина. Хорошую научно-методическую основу для решения проблем формирования оптимальных стратегий поведения на рынках представляют труды таких известных ученых, как А.А. Беляева, Е.В. Бережная, П.А. Ватник, Н.Н. Воробьев, В.А. Дятлов, Ю.Б. Гермейер, Н.Ш. Кремер, В.В. Морозов, С.Л. Печерский, А.Н. Романов, В.Н. Соколов, А.Г. Сухарев, В.В. Царев.
Целью диссертационного исследования является экономико-математическое моделирование поведения субъектов оптового рынка электрической энергии, определение их оптимальных стратегий, создание методики информационного обеспечения предлагаемых экономико-математических моделей.
В соответствии с поставленной целью в диссертационном исследовании решены следующие задачи:
выявлены национальные особенности регулирования естественных монополий в разных странах, проанализированы различные экономико-математические модели тарифообразования;
обобщены результаты экономико-математических исследований в области принятия решений на рынке электрической энергии;
выявлены наиболее актуальные классы задач, возникающие у субъектов оптового рынка электрической энергии России в течение переходного периода реформирования электроэнергетики;
определен состав субъектов рынка электроэнергетики и разработана теоретико-игровая модель их взаимодействия в рамках конкурентного оптового рынка электрической энергии;
разработана экономико-математическая модель процесса прогнозирования ценовых заявок посредством механизма пересчета и включения постоянных затрат в цену конкурентов с учетом суточной и недельной динамики спотового рынка;
осуществлена теоретико-игровая постановка задачи участия субъекта ОРЭ в рынке на сутки вперед и секторе двусторонних контрактов, определены оптимальные стратегии поведения субъектов оптового рынка электрической энергии.
разработана система оценки доступности и значимости коммерческой и инфраструктурной информации об участниках рынка различным его субъектам.
Теоретической и методологической основой исследования явились научные труды зарубежных и отечественных авторов, посвященные постановке и решению оптимизационных задач, возникающих у инфраструктурных и конкурирующих субъектов оптового рынка электрической энергии разных стран, нормативно-правовые акты, а также отечественные разработки в области реформирования электроэнергетики. Для постановки и решения поставленных проблем использовались методы экономико-математического моделирования, системного и логистического анализа, конъюнктурных исследований.
Предметом исследования выступают отношения, возникающие между конкурирующими субъектами оптового рынка электрической энергии, а также особенности их поведения и выбора стратегий участия в конкурентном рынке.
Объектом исследования является оптовый рынок электрической энергии Российской Федерации,
Научная новизна. В результате выполненного исследования получены следующие результаты, обладающие научной новизной и являющиеся предметом защиты:
определена среда принятия решений и разработана теоретико-игровая модель взаимодействия субъектов рынка в рамках конкурентного оптового рынка электрической энергии;
обобщены результаты исследований в области постановки и решения оптимизационных задач применительно к оптовому рынку электрической энергии и разработана классификация задач, возникающих в связи с институционализацией оптового рынка электрической энергии в РФ;
обоснована целесообразность создания и разработаны принципы формирования, состав и структура базы данных о субъектах оптового рынка электрической энергии при моделировании процессов их взаимодействия;
разработана экономико-математическая модель процесса прогнозирования ценовых заявок посредством механизма пересчета и включения постоянных затрат в цену с учетом суточной и недельной динамики спотового рынка;
осуществлена теоретико-игровая постановка задачи участия субъекта оптового рынка электрической энергии в секторе «на сутки вперед» и секторе двусторонних контрактов, определены оптимальные стратегии поведения субъектов оптового рынка электрической энергии.
Практическая значимость диссертационной работы состоит в том, что основные научные рекомендации и методические разработки выполненного ис-
12 следования характеризуются практической направленностью. База данных по участию дочерних и зависимых обществ уже внедрена в ОАО РАО "ЕЭС России". Использование разработанных принципов, классификаций и методических положений будет способствовать повышению эффективности функционирования генерирующих компаний оптового рынка электрической энергии РФ.
Классификация и описание рынка электрической энергии
В ходе либерализации электроэнергетики Российской Федерации к 2008 году на территории Европейской территории России, Урала и Сибири начнет функционировать 100% конкурентный оптовый рынок электрической энергии (необходимо отметить, что в настоящее время функционирует сектор свободный торговли на оптовом рынке электрической энергии, где потребители могут продать до 15% своей генерации, а покупатели - купить до 30% своего почасового потребления). Для понимания процессов, происходящих на рынке электрической энергии, необходимо описать структуру и модель рынка, а также дать товароведческую характеристику продаваемого товара. Необходимо отметить тот факт, что рынок электрической энергии в принципе отличается от рынков прочих экономических благ в силу выявленных нами товароведческих характеристик продаваемого товара. a) Электрическая энергия - это не вещество, а особая форма материи — поле. В силу этой своей особенности электрическая энергия невидима и неосязаема. Вместе с тем, ее перемещение невозможно классическим способом, характерным для прочих овеществленных товаров: перевозка и распределение невозможно без наличия инфраструктуры. b) Электрическая энергия — однородный товар, обладающий строго нормированным параметром частоты для целей устойчивого функционирования системы. c) Электрическая энергия - товар, транспортируемый по каналам инфраструктуры - электрическим сетям. В силу своей однородности, равенству параметров, а также замкнутости сети, электрическая энергия не может быть идентифицирована по ее производителю. d) Электроэнергия - товар индустриальный, у которого отсутствуют заменители. Спрос на данный товар — абсолютно неэластичный.
Невозможно произвести какой-либо сложный продукт без использования одного из ресурсов - электрической энергии. e) Электрическую энергию невозможно хранить (в промышленных масштабах). Именно поэтому система в целом должна быть сбалансирована: производство электрической энергии в единицу времени должно быть равно количеству потребляемой энергии в системе (с учетом потерь). f) В связи со сложной технико-физической особенностью функционирования рынка электрической энергии, он должен быть строго администрируем. В силу этого, на рынке работает системный оператор, управляющий параметрами производства и потребления электрической энергии в целях балансирования параметров системы и регулирования нормируемого показателя — частоты электрического тока. g) Спрос на электрическую энергию характеризуется классическими динамическими колебаниями объемов, отличающихся по часам суток, дням недели и месяцам года. Динамические ряды потребления по часам суток обладают ярко выраженной повторяемостью, с высоким коэффициентом автокорреляции.
В масштабах года спрос на электрическую энергию представляет собой классическую модель сезонного спроса. h) Цена на электрическую энергию у различных производителей существенно отличается в зависимости от используемых источников. Следовательно, рынок электрической энергии представляет модификацию модели классического рынка, поскольку он представлен 4 сторонами: не только продавцами и покупателями, но и необходимыми для его функционирования регулирующими органами и инфраструктурой. К продавцам электрической энергии относятся: - оптовые генерирующие компании ОРЭ; - территориальные генерирующие компании; - блок-станции (электростанции, входящие в состав крупных вертикально-интегрированных компаний, производящие энергию в виде внутрицехового продукта); - операторы импорта; - нереструктурированные региональные энергокомпании. К покупателям электрической энергии оптового рынка относятся: - гарантирующие поставщики; - частные сбытовые компании; - крупные потребители-участники оптового рынка (квалифицированные потребители); - операторы экспорта; - ФСК, для покрытия потери в сетях; - нереструктурированные региональные энергокомпании. К регулирующим органам относятся: - Федеральная антимонопольная служба РФ; - Федеральная служба по тарифам. К субъектам инфраструктуры рынка относятся: - Субъекты оперативно-диспетчерского управления Единой национальной электрической сетью (ЕНЭС); - Единая национальная электрическая сеть, осуществляющая передачу электрической энергии; - Распределительные сети территорий и трансформаторы напряжения; - Администратор торговой системы; - Центр финансовых расчетов. Мы выявили следующие инфраструктурные особенности, которыми обладает рынок электрической энергии Российской Федерации: a) Рынок электрической энергии в российской федерации разделен на два уровня — оптовый и розничный рынки. b) Рынок электрической энергии является единым для всей территории Российской Федерации. В его работе участвуют все крупные потребители и производители электрической энергии. c) Рынок электрической энергии является открытым, поскольку в его работе принимают участие не только российские поставщики / потребители, но и операторы импорта / экспорта благодаря параллельной работе ЕЭС России с энергосистемами ряда сопредельных государств. d)
Цена рынка электрической энергии формируется по зональному принципу посредством построения агрегированной кривой спроса и предложения для каждой из ценовых зон. Цена устанавливается как равновесная для рынков с совершенной конкуренцией. e) В силу значительной территории страны, а также значительных расходов на транспортировку электрической энергии, цена для каждого узла подключения дифференцируется в зависимости от расходов на транспортировку (узел - точка присоединения крупного потребителя/поставщика или группы потребителей/поставщиков в ЕНЭС; количество узлов в расчетной модели рынка-6 000). f) Объекты генерации электрической энергии по территории страны распределены неравномерно в силу объективного ряда причин: близости к энергоисточнику или потребителю, плотности населения, и проч. g) В силу исторических особенностей развития ЕНЭС, она разделена на 7 географических зон, каждая из которых обладает диспетчерским центром, достаточными внутризональными электрическими связями, но плохо развитыми внешними сетями, соединяющими одну зону с другой. h) Цена электрической энергии в разных зонах существенно различается в силу преобладающих источников электрической энергии и структуры генерирующих мощностей. Например, в Сибири, благодаря значительной доли гидрогенерации, цена на электрическую энергию ниже, чем в Европейской части России, где преобладает более дорогая тепловая генерация. і) В силу слабых электрических связей между объединенными энергосистемами, периодически возникает проблема «закупоренных мощностей», когда в силу сетевых ограничений электрическая энергия не может быть доставлена из одной ОЭС в другую;
Обоснование состава комплекса экономико-математических моделей определения цены и объемов генерации участниками рынка
В настоящее время деятельность участников рынка электрической энергии протекает в условиях, когда коммерческий оператор оптового рынка электрической энергии (НП «АТС») организуют процесс торгов на основе специально разработанной экономико-математической модели (приводится ниже). Общая модель рынка приведена на рис. 1.3.1 Для дальнейшего рассмотрения проблем и задач, которые могут возникать в условиях оптового рынка электрической энергии, представим математическую модель расчетов планового почасового производства электроэнергии, почасовых объемов продажи и покупки электроэнергии в секторе свободной торговли и узловых равновесных цен в результате конкурентного отбора ценовых заявок для оптового рынка электроэнергии переходного периода. Необходимо отметить, что сформулированная ниже математическая модель разработана для ценовой зоны «Европа + Урал».
С целью расчета плановых объемов, коммерческим оператором рынка, НП «АТС», решаются две задачи оптимизации, в которых оптимизируемыми переменными являются объемы потребленной/произведенной электроэнергии в каждый час t= 1,...,24 суток X, в секторе свободной торговли и в регулируемом секторах рынка, соответственно, по критериям: максимизации линейной целевой функции благосостояния - для задачи сектора свободной торговли и регулируемого сектора. Расчет проводится с учетом физических ограничений по распределению мощности в сети, а также ограничений на объем выпуска электрической энергии каждым генератором и ограничений по перетокам мощности в контролируемых сечениях. Баланс мощности в энергосистеме и все параметры электрического режима, рассчитываемые как результат решения задач оптимизации, соответствуют мгновенному состоянию энергосистемы на конец часа. Дискретность интервала планирования режима равна 1 часу. Переменные модели: Pg- «среднечасовая» активная мощность, выпущенная генератором g в час t; р& 0е) «среднечасовая» активная мощность, выпущенная генератором g в час /, для расчетов на секторе свободной торговли; Q0- «среднечасовая» реактивная мощность, выпущенная/потребленная генератором g в час t; РЛ - «среднечасовая» активная мощность, потребленная участником оптового рынка по ГТП потребления с в час t; Plt (k) - «среднечасовая» активная мощность, потребленная потребителем с в час /, для расчетов на секторе свободной торговли (равна нулю для не участвующих в секторе свободной торговли); р\ - «среднечасовой» поток активной мощности, втекающий в узел j из узла і в час /; к одному узлу, оплачивают свое потребление по единой равновесной цене (в данном узле в данный час). Равновесные узловые цены
В основу ценообразования в секторе свободной торговли положен подход, основанный на множителях Лагранжа, которые определяются из решения сформулированной задачи К. Множители Лагранжа к ограничениям по балансу мощности в узлах (1.3.1) с экономической точки зрения интерпретируются как цены. Множители Лагранжа характеризуют величину изменения значения целевой функции в результате малого изменения спроса в определенном узле. Эта величина отражает стоимость покрытия «замыкающего» 1 МВт спроса со стороны генераторов энергосистемы. Рассчитываемая стоимость является минимально возможной с учетом всех ограничений, накладываемых на производство и передачу мощности в энергосистеме. Поэтому множители Лагранжа принимаются в качестве равновесных цен. В каждом узле и для каждого интервала планирования (часа) равновесные цены будут различаться. Множители Лагранжа к ограничениям (1.3.3) по контролируемым сечениям и внешним перетокам с экономической точки зрения интерпретируются как цены последнего 1 МВт пропускной способности сечений. Множители Лагранжа характеризуют величину изменения значения целевой функции в результате малого изменения пропускной способности определенного сечения. Например, при небольшом увеличении пропускной способности сечения появляется возможность передать по этому сечению больше мощности от более дешевых источников и, соответственно, разгрузить более дорогие из них, что позволяет улучшить значение целевой функции. Количественная характеристика этого изменения целевой функции, отнесенная к изменению величины пропускной способности, характеризуется соответствующим множителем Лагранжа. Формально, множители Лагранжа есть частные производные оптимизируемой целевой функции по правой части соответствующих ограничений. Расчет множителей Лагранжа производится в ходе решения задачи оптимизации (1.3.10), сформулированной выше.
Технические задачи, возникающие в инфраструктурных организациях в связи с дерегулированием естественных монополий
Техническими задачами будем называть такие задачи, решение которых коренным образом основано на физической природе явления, описанного в постановке задачи, а также непосредственно не связано с экономическими аспектами функционирования предприятия или отрасли. Необходимо отметить, что, конечно же, любая техническая оптимизация осуществляется для решения определенных экономических проблем. Очевидно, что большинство экономических и технико-экономических задач в качестве базового элемента используют результаты решения конкретных технических задач. Но особенность технических задач заключается именно в первичности физики процесса над экономическими критериями, которые являются вторым уровнем оптимизации. Возникновение технических задач в первую очередь связано с развитием сетевого хозяйства: в частности, с необходимостью рассчитать оптимальную пропускную способность сети между разными экономическими регионами страны с учетом будущих потоков электрической энергии. Нами предпринята попытка обобщения постановки технических задач, решение которых необходимо для повышения эффективности функционирования инфраструктуры рынка, а общая классификация технических задач и соответствующие им типы задач представлены на рис. 2.1.1. Вопросы моделирования и формализации указанных задач посвящено большое количество публикаций [46], [51], [64], [95], [97], [137], [138], [146] и др. Анализ показывает, что авторы работ используют большой спектр методов для моделирования и решения данного типа задач. I. Задачи организации диспетчирования электрической энергии в условиях рынка а) Организация падежного и бесперебойного диспетчирования в рамках
Единой национальной электрической сети, I)4 Проблема организации децентрализованного диспетчирования в масштабах национальной электрической сети и оптимизации потока электрической энергии в сети [46] решается посредством определения оптимального потока электрической энергии по сетям в условиях децентрализованного диспетчирования. Для решения задачи используется инструментарий нелинейного программирования. При решении задачи используется метод множителей Лагран-жа. Для двух фиктивных точек поставки целевая функция формулируется как минимизация потока по сети вида: представлены алгоритмы оптимального экономического и технологического диспетчирования. Также учитывались такие технические параметры системы, как оптимальный поток электрической энергии по сетям и их пропускная способность. Математическая формализация задачи имеет следующий вид: где Tut— временные индексы, Хт — вектор потока электрической энергии по сетям, Pt - вектор выработки электрической энергии, Д - вектор спроса потребителей, А — матрица вероятностей аварии в сети, Z — матрица активных сопротивлений по сетям, F[P,J) - функция, отражающая затраты на выработку электрической энергии, X(J - поток электрической энергии, Xma J— максимальная пропускная способность сети, ItJ - статус занятости генератора в момент времени t. 3) Динамическая оценка гармоничности энергосистемы с использованием
Марковских рядов [97]. В связи с тем, что динамическая задача диспетчирования дополняется необходимостью расчета перманентно изменяющейся вероятности включения/выключения оборудования из сети, используется инструментарий Марковских рядов. Для каждой из единиц оборудования составляется матрица вероятностей изменения состояния системы / = [ ,, J размером т-н, причем ]STXJ- -1, также вводится вектор вероятности внешних влияний на сие "=Е TeMyG={gJ, 2 =1 Решение задачи - определение уровня автокорреляции Марковских рядов для прогнозирования изменения загрузки в будущем вида: где tfF - величина коэффициента автокорреляции, () - прогнозный уровень, F, — загрузка сети, N— число потребителей / поставщиков в узле. 4) Особенностью динамического диспетчирования [138] является мини мизация стоимости поставляемой электрической энергии. Для этого необходи мо выбрать сети с минимальными затратами на транспортировку. Все систем ные затраты имеют линейный характер. В приведенном методе сочетаются элементы динамического и линейного программирования. Авторы не учитывают системных ограничений и требований по резервированию мощности для генераторов. Оптимизационная задача имеет вид: где хк — выработка электрической энергии генератором, ак (хк) — функция затрат конца периода, ук - монотонно возрастающая функция удельных затрат (при объемах меньше прогнозных), у\ — монотонно возрастающая функция удельных затрат (при объемах больше прогнозных), и — изменение состояния работы генератора, Atk -дискретныеинтервалы времени. 5) Для решения проблемы создания динамической модели реактивной на грузки в [95] представлена динамическая модель определения оптимальной ре активной мощности, которая основывается на результатах измерений и включа ет в себя эффект регулирования напряжения в сети. Особое внимание уделено параметрам системы, оценка которых является основным элементом исследо вания. Задача сформулирована для компании Pennsylvania Power and Light. С целью создания динамической модели оптимальной реактивной нагрузки используют инструментарий квадратического программирования. Целевая функция — минимизация затрат времени на обеспечение необходимого резерва мощности вида: где 2J - реактивная мощность, At— шаг отбора элементов совокупности, чениями, Qo - отклонение номинала напряжения, ft— экспоненциальный ин-деке в статической модели реактивной загрузки, к = —,Х- реактивное на пряжение в сети, v, V- напряжение в сети. 6) При определении оптимального потока электрической энергии по сети с использованием метода нелинейного комплиментарного программирования [137], представлены прямоугольные методы формирования оптимального потока электрической энергии по сетям, основанные на моделях нелинейного программирования. Целевая функция и технологические ограничения имеют нелинейный вид. где РСІ — объем генерации, а,Ъ,с - коэффициенты перед переменными в квадра-тической функции затрат. Для всей сети оптимальный поток электрической энергии можно рассчитать на основе «логарифмического внутреннего метода».
Постановка и решение задачи определения оптимальных стратегий игроков на оптовом рынке электрической энергии
Традиционные задачи планирования ресурсов в качестве цели ставят снижение операционных издержек при заданном уровне потребления. Ресурсы генерации контролируются централизованно, а информация относительно издержек и производственных ограничений распределена между участниками. В этих условиях максимизация прибыли достигается за счет минимизации издержек.
Состояние электроэнергетики в условиях конкурентного рынка будет отличаться от описанного выше сценария тем, что загрузка генераторов не будет регулироваться, а будет устанавливаться посредством конкуренции на рынке. В этих условиях задача минимизации затрат не является эквивалентной задаче максимизации прибыли.
В условиях дерегулированного рынка, оптимальное формирование ценовых заявок становится определяющим критерием прибыльности предприятий.
Целевой функцией субъекта рынка в условиях конкурентного маржинального ценообразования на ОРЭ становится функция максимизации прибыли. Необходимо отметить, что участники формируют свои ценовые заявки в условиях неполной информации о заявках их конкурентов.
Для определения ценовых заявок участниками, прибегнем к инструментарию теории игр. Каждый участник будет пониматься нами, как рациональный игрок, старающийся максимизировать свой выигрыш. В нашей модели каждый из участников имеет полную информацию о структуре собственных затрат, а о затратах своих конкурентов он может только догадываться.
Представленный в главе 2 обзор, позволяет утверждать, что теория игр традиционно используется в задачах в области электроэнергетики для определения поведения субъектов дерегулированного рынка, а также для распределения инфраструктурных затрат между ними. В нашем случае сформулированная игра будет бескоалиционной, с нахождением равновесия по Нэшу. Игра пред ставлена в стандартной форме, где участники играют друг против друга с целью максимизации прибыли. В данной игре в качестве стратегий участников рассматриваются модели формирования ценовых заявок (установление высокой, средней или низкой цен). Под экономическим результатом от трансакции мы будем понимать выигрыш в игре.
На рынке электрической энергии каждый игрок имеет полную информацию о своей функции выигрыша, но испытывает недостаток в информации о конкурентах. Таким образом, решение проблемы определения оптимальной стратегии поведения игрока может быть смоделирована как игра с неполной информацией. Неполная информация в игре формулируется через введение типа участника посредством программирования характеристик конкурента, информация о которых неизвестна. В качестве типа можно запрограммировать такой признак, который бы отличал одного игрока от другого и был бы индивидуальным. Например, в качестве такой информации можно представить не только функцию выигрыша игрока, но и его представления о функции выигрыша других игроков, его предположений относительно того, как другие игроки определяют его функцию выигрыша, топливные затраты, объем участия в различных секторах рынка (например, в секторе двусторонних договоров) и т.д. Затраты на производство электрической энергии представлены квадратической функцией вида:
Тип участника в игре зависит от его структуры затрат (коэффициентов в производственной функции).
В работе Харшаньи «Игры с неполной информацией» представлен способ трансформации исходных игр с неполной информацией в игры с полной несовершенной информацией, с нахождением равновесия по Нэшу. В играх с несовершенной информацией, игроки имеют лишь частичную информацию о ранее сделанных ходах.
В нашем случае мы воспользуемся предложенным механизмом, переведя рассматриваемую игру в разряд игр с полной несовершенной информацией, где участникам недоступна информация о выигрышах их конкурентов на ранних стадиях игры. Анализ игры с неполной информацией основывается на предположении, что игроки используют Байесовский метод оценки неполной информации. Таким образом, они рассчитывают функцию распределения вероятности случайной величины, после чего максимизируют ожидаемые выигрыши. Будем считать, что функция распределения случайной величины будет зависеть от доли участия субъекта в рынке двусторонних договоров.
Для решения задачи нахождения оптимальных стратегий поведения игроков в условиях конкурентного рынка электрической энергии, мы прибегнем к задаче Ferrero R.W., Rivera J.F, Shahidehpour S.M «Применение игр с несовершенной информацией для ценообразования в реальном времени» [124].
Необходимо отметить, что задача, сформулированная в [124] является одним из многочисленных примеров исследования авторами оптимального участия генерирующих компаний в одном из сегментов рынка. В ней приводится математическая постановка задачи для решения проблемы нахождения наилучших стратегий поведения конкурирующих компаний в условиях олигополи-стического спотового рынка, где ценовые заявки принимаются за сутки до фактической поставки физического товара.
Авторы математической постановки задачи в качестве случайной величины предлагают использовать стоимость топлива, как основного ресурса, на 45-70%, в зависимости от КПД оборудования, составляющего общие производственные затраты электрических станций.
Мы предлагаем использовать предложенный математический инструментарий для решения задачи о выборе оптимальной стратегии на двух сегментах рынка. Необходимо отметить, что в исследованных нами задачах в главе 2 не приводится задач, в которых формулировались бы условия оптимальности поведения субъекта рынка на одном из его секторов в зависимости от доли его участия в другом секторе.
Мы предлагаем адаптировать постановку задачи в [124] для решения проблемы, возникшей при использовании методики в разделе 3.2. А именно, каковы должны быть оптимальные стратегии ценообразования на рынке «на сутки вперед» в многосекторной модели рынка при различных долях участия субъекта ОРЭ в СДК.
Совершенно очевидно, что использование части установленной мощности для обслуживания договоров прямого платежа, снижает потенциально возможную долю участия этой генерирующей компании в секторе рынка «на сутки вперед». В то же время, участие в секторе двусторонних договоров имеет и ценовые последствия для участия в спотовом рынке. Происходит изменение структуры затрат, включаемых в ценовую заявку.
