Введение к работе
Актуальность темы исследования. Сектор электроэнергетики является ключевым компонентом всей энергетической системы в целом, поскольку электроэнергия составляет весомую долю в затратах практически всех отраслей экономики. В связи с этим, недостаток электроэнергии в стране является ограничителем экономического роста.
Прогнозные оценки динамики электропотребления в
быстроразвивающихся странах, входящих в группу БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай, Южно-Африканская Республика), приобретают особую актуальность, так как являются необходимым элементом планов по долгосрочному развитию энергетических систем национальных экономик.
Реализация подобных возможностей может быть осуществлена за счет разработки модельных комплексов, включающих в себя отдельные модели, рассматривающие процесс электропотребления с использованием различных подходов. Актуальность разработки подобных комплексов моделей неоднократно подчеркивалась ведущими отечественными учеными.
В настоящее время Китай является мировым лидером по потреблению энергоресурсов, обойдя по этому показателю США в 2010 году. Быстрый рост крупнейшей экономики мира с населением в 1.34 млрд. человек, увеличением ВВП в среднем около 10% в год с 2000 по 2010 г. а также растущее быстрыми темпами потребление энергоресурсов в Китае, выдвигают на первый план необходимость разработки стратегии национальной энергетической безопасности.
Около 75% всей потребляемой электроэнергии в стране вырабатывается при сжигании каменного угля, причем на 90% потребность в угле удовлетворяется за счет добычи на собственных месторождениях. Подобное производство электроэнергии оказывает неблагоприятное воздействие на экологию в связи с загрязнением окружающей среды.
Масштабно проводимые реформы в сфере электроэнергетики КНР предъявляют к качеству прогнозов такие требования, как моделирование сценарных и интегральных долгосрочных прогнозов, возможность анализа последствий управляющих воздействий и изменений макроэкономических параметров.
Степень разработанности проблемы. Теоретические и методологические вопросы функционирования топливно-энергетических комплексов рассмотрены в работах отечественных авторов: Л.А. Мелентьева, А.А. Макарова, Д.В. Шапота, Ф.В. Веслова, Е.А. Волковой, А.С. Макаровой (Институт энергетических исследований РАН), Н.И. Воропая, Л.С. Беляева, Ю.Д. Кононова, ОД. Мазуровой, Е.В. Гальперовой (Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева), В.В. Ивантера, М.Ю. Ксенофонтова, А.С. Некрасова (Институт народнохозяйственного прогнозирования) и др.
Становление и развитие методов математического моделирования и прогнозирования электропотребления связано с работами таких отечественных и зарубежных ученых, как П.И. Бартоломей, А.С. Берлин, В.А. Богданов, В.П. Вагин, И.Е. Васильев, В.В. Карпов, В.И. Гордеев, СК. Гурский, Г.М. Каялов, Б.И. Кудрин, Э.Г. Куренный, А.В. Липес, Б.И. Макоклюев, A.M. Меламед, И.И. Надтока, А.В. Праховник, М.А. Рабинович, А.В. Седов, В.П. Степанов, В.Ф.
Тимченко, Ю.А. Фокин, D.W. Bunn, E.D. Farmer, G.B. Ackerman, P.С. Gupta, А.В. Baker и др.
Проектированием комплексов программ для решения энергетических задач занимались ЛА. Мелентьев, АА. Макаров, А.П. Меренков, Ю.Д. Кононов, Л.Д. Криворуцкий, Б.Г. Санеев и др.
Вышеупомянутые ученые внесли большой вклад в разработку методов анализа и моделирования показателей электроэнергетики. Однако в настоящее время применение этих методов на практике происходит недостаточно комплексно.
Математические методы используются, как правило, только для
анализа и моделирования отдельных аспектов потребления электроэнергии.
Для решения определенных задач формируются модели, которые не
охватывают всего набора допустимых подходов к долгосрочному
прогнозированию потребления электроэнергии. Отсутствуют итегрированные
разработки, включающие экономико-математические модели,
информационные базы и конечные программные продукты с пользовательским интерфейсом, необходимые для формирования долгосрочных прогнозов потребления электроэнергии и выработки управленческих решений, автором не найдены.
Некоторые вопросы моделирования и прогнозирования потребления электроэнергии в Китайской Народной Республике освещены в работах следующих авторов: А.Н. Анисимова, Во Q. Lin, С. Hirschhausen, М. Andres, W. Yi-Ming, F. Ying, Z. Zhang.
Проблема построения интегральных прогнозов в научной литературе освещена достаточно хорошо (теоретические и методологические вопросы построения интегральных прогнозов описаны в работах R. Batchelor, R.T. Clemen, D.W. Bunn, К. Holden, J.W. Taylor, G.J. Lobo, L.M. de Menezes, S. Makridakis, R.L. Winkler), однако применительно к долгосрочному прогнозированию потребления электроэнергии данный вопрос остается малоизученным.
Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка программного комплекса математических моделей долгосрочного прогнозирования электропотребления в стране.
Достижение поставленной цели определило постановку и решение следующих задач:
на основе сравнительного анализа методов моделирования потребления
электроэнергии в долгосрочном периоде разработать модели,
комплексно отражающие процессы потребления электроэнергии в
стране, позволяющие проецировать на них управляющие воздействия
правительства, а также провести идентификацию, верификацию и
сценарные прогнозные расчеты комплекса моделей;
разработать методику построения интегральных прогнозов потребления
электроэнергии и провести по ней расчеты;
сформировать хранилище данных по социально-экономическим
показателям развития Китайской Народной Республики, необходимым
для построения комплекса моделей;
произвести объединение модельного комплекса, хранилища данных и
методики построения интегральных прогнозов в виде программного
инструмента с пользовательским интерфейсом.
Рис. 9. Укрупненная схема взаимодействия основных результатов исследования
Выводы
В диссертационной работе получены следующие основные результаты и выводы:
Создан и апробирован комплекс моделей долгосрочного прогнозирования потребления электроэнергии, позволяющий учитывать управляющие воздействия правительства. На основе комплекса моделей сформированы прогнозы потребления электроэнергии для различных сценарных условий экономики КНР на 2011-2015 гг.
Разработана методика формирования интегральных прогнозов потребления электроэнергии, проведены расчеты и даны рекомендации по её использованию.
Разработано хранилище данных, включающее показатели социально-экономического развития Китая, необходимые для реализации комплекса моделей.
Предложенные подходы, модели и методы реализованы в виде программного продукта, интегрирующего комплекс моделей, хранилище показателей и методику построения интегральных прогнозов, и могут быть использованы для прогнозирования потребления электроэнергии других экономик мира.
Основное содержание диссертации отражено в следующих работах:
Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК:
Науменко Д.О Модельный комплекс прогнозирования потребления электроэнергии в Китайской Народной Республике на долгосрочную перспективу /Д.Л. Андрианов, М.Ю. Кулаков, Д.О. Науменко // Научный журнал Вестник Пермского университета, Серия «Экономика». 2011. №4 (11). С. 85 - 92. 0,45 п.л.
Науменко Д.О. Разработка комплекса моделей долгосрочного прогнозирования потребления электроэнергии в Китайской Народной Республике // Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2011. №10. 0,85 п.л.
URL:
На рис. 6 приведен пример справочника показателей социально-экономического развития Китая.
Рис. 8. Справочник показателей социально-экономического развития Китая
4. Программно-инструментальная среда, которая в отличие от существующих интегрирует комплекс моделей, хранилище показателей и методику формирования интегральных прогнозов, реализуя возможность выполнения многовариантных сценарных расчетов
Комплекс моделей, хранилище показателей и методика формирования интегральных прогнозов реализованы в аналитическом комплексе «Прогноз-5», который представляет собой пакет программных модулей, предназначенных для разработки информационно-аналитических систем и систем поддержки принятия решений в различных сферах экономики, в частности для решения задач анализа, моделирования и прогнозирования.
На основе инструментов АК «Прогноз» построено единое пространство, связывающее переменные моделей как с хранилищем показателей статистической отчетности, так и с переменными других моделей информационными каналами. Эндогенные переменные (выход) одних моделей являются экзогенными переменными (вход) для других. На рис. 10 представлена укрупненная схема взаимодействия основных результатов исследования.
В разработанной программно-инструментальной среде были проведены сценарные расчеты, которые показали хорошие скоростные параметры: среднее время расчета одной модели по одному сценарию на 5 точек вперед до 2015 года составляет порядка 1 минуты. Весь комплекс моделей в целом считается около 5 минут, при этом большинство времени занимает процесс загрузки информации по входным параметрам и выгрузки результатов расчета.
Объектом исследования является процесс потребления электроэнергии на макроэкономическом уровне.
Предметом исследования являются методы, алгоритмы и информационные технологии, обеспечивающие моделирование и прогнозирование процесса потребления электроэнергии на долгосрочную перспективу.
Теоретической и методологической основой исследования являются научные труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам развития электроэнергетики на макроэкономическом уровне, экономико-математическому моделированию, автоматизированным информационно-аналитическим системам. В работе использованы материалы, опубликованные в российской и зарубежной печати, а также представленные в сети Internet. В ходе исследования применялись различные методы экономико-математического моделирования, в том числе эконометрические и статистические методы, методы прогнозирования, технологии хранилищ данных (Data Warehouse) для построения информационных систем и оперативной аналитической обработки данных (OLAP). Идентификация уравнений производилась на основе метода наименьших квадратов (МНК), анализ качества прогнозов и верификация результатов проводились с использованием метода средней абсолютной процентной ошибки прогнозирования (МАРЕ).
Информационной базой исследования служат официальные данные Национального бюро статистики Китая, публикуемые в сети Интернет на сайте бюро. В качестве экзогенных переменных при моделировании выступают параметры социально-экономического развития КНР. Для идентификации моделей использованы годовые данные с 1990 по 2010 гг.
Работа соответствует следующим направлениям исследования паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики:
1.1. Разработка и развитие математического аппарата анализа
экономических систем: математической экономики, эконометрики,
прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия
решений, дискретной математики и других методов, используемых в
экономико-математическом моделировании;
Теория и методология экономико-математического моделирования, исследование его возможностей и диапазонов применения: теоретические и методологические вопросы отображения социально-экономических процессов и систем в виде математических, информационных и компьютерных моделей;
Разработка и исследование макромоделей экономической динамики в условиях равновесия и неравновесия, конкурентной экономики, монополии, олигополии, сочетания различных форм собственности;
1.7. Построение и прикладной экономический анализ экономических и компьютерных моделей национальной экономики и ее секторов. 2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях;
2.6. Развитие теоретических основ методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного
представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии.
Научная новизна работы состоит в том, что автором разработан программный комплекс моделей, интегрированный с базой данных статистики Китайской Народной Республики и реализованный с использованием Аналитического комплекса «Прогноз-5»1, позволяющий получать сценарные точечные (изолированные, комплексные, интегральные) и интервальные прогнозные оценки электропотребления на долгосрочную перспективу.
Наиболее существенные результаты, выносимые на защиту, имеющие научную новизну и полученные лично автором:
Математические модели долгосрочного потребления электроэнергии, которые отличаются от существующих в научной литературе тем, что позволяют комплексно моделировать динамику электропотребления (модель энергоемкости экономики, модель электропотребления секторов экономики, модель регионального электропотребления) путем расчета точечных и интервальных прогнозов, а также проводить анализ возможных результатов применения спроецированных управляющих воздействий правительства.
Методика формирования интегральных прогнозов, которая позволяет агрегировать прогнозные значения электропотребления по различным моделям, отличающаяся от существующих наличием возможности учета сценариев и вариантов расчета.
Хранилище показателей статистической отчетности на основе источников данных Национального бюро статистики Китая, которое, в отличие от существующих разработок, ориентированное на информационное обеспечение модельных расчетов и автоматизацию процесса обновления данных.
Программно-инструментальная среда, которая в отличие от существующих интегрирует комплекс моделей, хранилище показателей и методику формирования интегральных прогнозов, реализуя возможность выполнения многовариантных сценарных расчетов. Практическое значение исследования определяется тем, что
предлагаемые в диссертационной работе подходы, модели и программные разработки на основе аналитического комплекса «Прогноз-5» использованы при создании подсистемы моделирования и прогнозирования развития электроэнергетики в Институте исследования экономики при Государственной электроэнергетической корпорации Китая, где автор проводил обучение специалистов института работе с программным комплексом.
Предлагаемые в диссертационной работе подходы, модели и программные разработки на основе аналитического комплекса «Прогноз-5» при незначительной адаптации под национальную статистику могут быть применены для долгосрочного прогнозирования потребления электроэнергии других экономик мира.
данными, для принятия эффективных государственных решений в сфере электроэнергетики необходимо использование всего комплекса моделей.
Таким образом, предложенная методика формирования интегральных прогнозов в сочетании со сценарным подходом к прогнозированию потребления электроэнергии позволяет повысить качество расчетов. Использование социально-экономических показателей 12-го пятилетнего плана развития КНР (2011-2015 гг.) в качестве сценарных параметров позволяет получать прогнозы с ошибкой в 1-5%, что свидетельствует о хорошей прогностической силе предложенных автором разработок.
3. Хранилище показателей статистической отчетности на основе источников данных Национального бюро статистики Китая, которое, в отличие от существующих разработок, ориентировано на информационное обеспечение модельных расчетов и автоматизацию процесса обновления данных
Основным источником информации, необходимым для решения задачи формирования долгосрочных прогнозов электропотребления в КНР является Национальное бюро статистики Китая.
Для информационного обеспечения комплекса моделей в рамках диссертационной работы сформировано хранилище показателей социально-экономического развития КНР. Необходимость регулярного обновления данных, поддержки мультиязычности и дальнейшей интеграции хранилища с комплексом моделей обусловила выбор реляционной модели данных в качестве основы хранилища показателей статистической отчетности.
При появлении новых официальных данных на сайте информация в хранилище показателей актуализируется в автоматическом режиме, что позволяет избежать ошибок ручного ввода. Автоматизация процесса обновления данных была достигнута за счет разработки специальных роботизированных загрузчиков, настроенных на структуру показателей Национального бюро статистики Китая (рис. 5), что позволяет избежать ошибок ручного ввода.
> Загрузчикданных!
Пользователь 1
> Загрузчикданных2
Пользователе
Хранилище показателей
> Загрузчикданныхп
Пользователь m
Рис. 7. Укрупненная схема обновления данных в хранилище показателей
1 Свидетельство Российского агентства по патентам и товарным знакам № 2005610980 от 22.04.2005 об официальной регистрации программы для ЭВМ. Авторы: Андрианов Д.Л., Полушкина Г.К. и др.
Г 0] = 0.80, а2 = 0.10, а3 = 0.10;
і Ьг = 0.15, Ъ2 = 0.15, Ъ3 = 0.40, Ъ4 = 0.15, Ь5 = 0.15; (8)
I с г = 0.90, с2 = 0.10.
Прогнозами хорошего качества можно назвать все остальные модельные прогнозы, так как при расчете сценарных прогнозов в рамках модели электроемкости экономики, модели электропотребления секторов экономики и модели регионального электропотребления полученная средняя абсолютная процентная ошибка находится в диапазоне до 10%.
На рис. 9 представлен график средних относительных ошибок для лучших 10 модельных и интегрального прогнозов электропотребления.
Рис. 6. Средние относительные ошибки лучших 10 Модельных и интегрального прогнозов, %
При анализе графических данных видно, что 5 наиболее точных модельных прогнозов, полученных в рамках модели электроемкости экономики, занижают прогнозы потребления электроэнергии на 1.68 - 3.03%.
Однако, дефицит электроэнергии в отдельных регионах и тем более на уровне макроэкономики в целом является наиболее значимым ограничителем экономического роста. В связи с этим важнейшей целью государственной политики в области экономики является создание условий для ускоренного развития электроэнергетики, обеспечивающей закономерный рост других секторов экономики. Поэтому, вышеуказанные прогнозы, по-видимому, имеют существенные недостатки в связи с занижением прогнозов потребления электроэнергии.
В этой связи возрастает роль и значение модельных и интегральных прогнозов, средняя относительная ошибка прогноза которых является положительной, и являющихся основополагающими для планирования строительства и ввода в эксплуатацию генерирующих мощностей в сфере электроэнергетики. Из графика (рис. 9) видно, что интегральный прогноз является более точным.
Несмотря на то что в рамках модели электроемкости экономики были получены наиболее точные прогнозные данные (наименьшие средние относительные ошибки) в сравнении с фактическими статистическими
Апробация результатов исследования. Основные положения работы
докладывались на семинарах Лаборатории конструктивных методов
исследования динамических моделей (г. Пермь, ПГНИУ, 2008-2011 гг.),
научных семинарах компании ЗАО «ПРОГНОЗ» (г.Пермь, 2007-2011 гг.),
семинаре Института исследования экономики при Государственной
электроэнергетический корпорации Китая (г. Пекин, сентябрь 2008 г.),
региональной научно-практической конференции молодых ученых и студентов
«Экономика и управление: актуальные проблемы и поиски путей решения» (г.
Пермь, апрель 2008 г.), 16-й Международной научно-практической
конференции «Интеграция экономики в систему мирохозяйственных связей»
(г. Санкт-Петербург, октябрь 2011 г.), Международной научно-практической
конференции «Совершенствование стратегического управления
корпоративными образованиями и региональная промышленная политика перехода к новой инновационной экономике» (г. Пермь, ноябрь 2011 г.), 1-й Всероссийской заочной научно-практической конференции «Экономические информационные системы: проблемы внедрения и использования» (г. Тверь, октябрь 2011 г.), 4-й Международной научно-практической конференции «Экономическое развитие страны: различные аспекты вопроса» (г. Таганрог, октябрь 2011 г.), 1-й Международной заочной научно-практической конференции «Глобальные и локальные проблемы экономики: новые вызовы и решения» (г. Краснодар, октябрь 2011 г.), 4-й Международной научной заочной конференции «Отраслевые аспекты экономики, управления и права» (г. Москва, ноябрь 2011 г.).
Основные результаты исследования внедрены в 2008-2009 гг. в
Институте исследования экономики при Государственной
электроэнергетической корпорации КНР. В рамках указанного проекта автор выступал в качестве аналитика-разработчика компании ЗАО «ПРОГНОЗ» при создании подсистемы моделирования и прогнозирования развития электроэнергетики КНР.
Уникальность программных разработок подтверждена свидетельством Российского агентства по патентам и товарным знакам об официальной регистрации программы для ЭВМ (заявка о передаче программы для ЭВМ «Программный комплекс моделирования и прогнозирования потребления электроэнергии в Китайской Народной Республике на долгосрочную перспективу» на регистрацию № 2011617694 от 18.10.2011 в Федеральный институт промышленной собственности).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 работ общим объемом 3,30 п.л. (в соавторстве - 2), 3 из которых опубликованы в ведущих рецензируемых журналах, определенных ВАК.
Объем и структура диссертации. Работа изложена на 130 страницах машинописного текста, состоит из введения, трех глав, заключения и приложений, иллюстрирована 11 таблицами и 20 рисунками. Библиографический список содержит 154 наименований литературных источников, в том числе 106 отечественных, 48 зарубежных.
