Информационное обеспечение трейдинговой деятельности на оптовом рынке электроэнергии: возможности анализа и прогнозирования

Состав входящей информации для расчетов цен и объемов сектора свободной торговли ОРЭ
Объемы и цены
в узлах
Изменения топологии
сети и параметров
системы, ремонты
оборудования и т.д.
Графики поставок
по прямым договорам
Изменение потребления
(температурные колебания)..
Ограничения по ГЭС
уточненные прогнозы
водности,
по условиям
водопользования

АТС
СО
ПОСТАВЩИКИ
ПОТРЕБИТЕЛИ
Аукцион
РСВ
Консолидация
и
оптимизация
Планирование
генерации
Расчеты
на БР
Подготовка
Ценовой
заявки
Учет торговых
операций
Анализ
Данных
по результатам
торгов
Расчет
ПДГ
Макет 53500
Станция
(ПТО)
ОГК (Управление
Генерацией)
РДУ
Макет 53500
ПДГ
Взаимодействие
с торговой
системой
Заявка
Прогнозирование
потребления
Расчет
ПДГ
Энергосбыт
Торговля
Уведомление о планируемом потреблении
ПДГ
Отчеты
Стратегии
Финансовые
документы
Заявка
ТГ
ТГ
ТГ
Измерение
Фактического
потребления
АСКУЭ
Прогноз потребления
Топливная
себестоимость
Диаграмма потоков данных
Индикаторы БР

Получение информации о работе рынка

Анализ колебаний узловых цен
В июле 2005 г. колебания узловых цен превышали 10% более, чем в 3000 узлах, в т.ч.:
47% находятся в ОЭС Урала
16% находятся в ОЭС Северо - Запада
17% находятся в ОЭС Северного Кавказа
Наиболее значимые колебания узловых цен были выявлены в Тюменской, Пермской, Кольской энергосистемах и энергосистемах ОЭС Северного Кавказа.

Факторы, оказывающие наибольшее влияние на колебание узловых цен
Выбор состава оборудования
Технологический максимум и минимум генерации
Выработка активной мощности по ПДГ
Полное плановое потребление
Ценовые стратегии участников
Заявленные цены на продажу и покупку
Заявленные объемы на продажу и покупку
Количество субъектов, участвующих в торгах
Топология сети
Верхний и нижний предел пропускной способности сечений
Цена сечений в задаче расчета режима и в задаче конкурентного отбора ценовых заявок

Влияние выбора состава оборудования на цены
P min оказывает влияние на принятые объемы и цены в ССТ в случаях, когда его значение превышает 85% от ПДГ в соответствующий час торговых суток.
Выявлено, что влияние сужения диапазона между Pmin и ПДГ всегда приводит к уменьшению принятых объемов в ССТ и увеличению цены.

Влияние спроса на цену рынка (ночь/утро)
Увеличение спроса утром при неизменности объема предложения и заявленных цен приводит к росту цены на рынке
Час 5 суток «X»
Час 6 суток «X»

«День благодарения» (15 декабря 2003 г.)
! Средневзвешенная цена рынка составила 119,4 руб./МВтч

Влияние топологии сети на цены
В результате решения задачи расчета цен и объемов одно из сечений оказалось «заперто» и со стороны крупного поставщика в течение 3 часов было зафиксировано замыкание цены на уровне 0 руб./МВтч, связанное с превышением ценопринимающих объемов генерации над спросом с учетом ограниченной пропускной способности. При этом в соседних узлах с учетом величины потерь цена установилась в пределах 20 - 80 руб./МВтч.

Влияние холодов на цены БР (Европа, январь 2006)
Сильное похолодание и связанные с ним ограничения поставок газа привели к резкий росту цен на БР, увеличив волатильность БР: разброс цен составлял в период холодов от 40 до 5 000%, что было вызвано подачей поставщиками заявок по ценам 1000-1500 руб./МВтч.
Распределение заявок поставщиков

Статистическая информация НП «АТС»
по стандартам представления

Предоставление аналитической информации
с web-сайта НП «АТС»
Часть информации предоставляется по Договору с НП «АТС» на возмездной основе:
информация по заявкам участников рынка, ранжированным по объемам без указания названий участников (кривые эластичности спроса и предложения);
информация о структуре покупки и продажи электроэнергии по регионам и типам станций в сравнении с конкурентным участников.

Направления расширения информационного обеспечения оптового рынка
Внесение изменений в постановление Правительства РФ о стандартах раскрытия информации субъектами оптового рынка в части раскрытия информации о:
Ремонтах генерирующего оборудования субъектов (плановых годовых и месячных планов, а также фактических);
Ремонтах сетевого хозяйства, включая плановые ремонты и фактические (год, месяц);
Ограничения по основным контролируемым сечениям (до момента начала торгов);
Основные параметры актуализированной расчетной модели, применяемой для рынка на сутки вперед и балансирующего рынка.
Расширения перечня предоставляемой информации по результатам торгов до уровня узла и региона – субъекта РФ.
Создание системы прогнозирования цен на оптовом рынке исходя из различных технологических и экономических условий торговли – построение факторной модели работы конкретного участника ОРЭ.

Получение внутренней информации

Для формирования ценовых заявок необходимы данные о переменных издержках производства.
Неточность информации о переменных издержках приводит к работе в убыток или недополучению прибыли:
Почему важно знать свои переменные издержки
Занижение издержек ведет к продаже электроэнергии по цене ниже переменных издержек – работа в убыток;
Завышение издержек приводит к продажа не всего объема электроэнергии, в ситуации когда продажа ещё выгодна – недополучение прибыли.
С точки зрения технологии производства электро- и теплоэнергии знание переменных издержек позволяет повысить прибыль компании за счет снижения расходов на топливо:
Осуществляя наивыгоднейшее распределение тепловых электрических нагрузок между агрегатами станции;
Выбирая оптимальный состав работающего оборудования.

Стратегия применима к тепловым электростанциям, работающим на газе, мазуте и угле
Измеряются топливные затраты по каждой единице генерирующего оборудования в типовых условиях (по виду топлива, уровню нагрузки, и т.д.) и строится график топливных затрат. Если энергоблок использует смесь из двух или более видов топлива, то график топливных затрат составляется по потребляемой топливной смеси
Строится график характеристик относительного прироста стоимости (ХОПС) для каждой единицы генерирующего оборудования, по всем видам и используемым смесям топлива
ХОПС агрегируется по ГТП
Составляется график оптимальной загрузки каждой единице генерирующего оборудования при всех технологически возможных загрузках агрегата (в пределах регулировочного диапазона).
Графики характеристик относительного прироста стоимости и оптимальной загрузки корректируются с учетом технологического минимума генерирующего оборудования
Прогнозы цен на соответствующие торговые часы строится на основании прогнозной модели работы на ОРЭ
Рассчитываются оптимальные цены и объемы ценовой заявки
Оптимизация экономической эффективности работы генерирующего оборудования

Имитационная модель станции
Имитационная модель – совокупность расчетных алгоритмов и данных о технических характеристиках оборудования станции.
Исходными данными для построения модели служат энергетические характеристики оборудования и тепловая схема станции.
На основании данных о выработке электроэнергии, отпуска тепла, параметров тепла, составе и режимах работы оборудования, характеристик топлива и др. решаются задачи:
Расчёт расходов топлива, характеристик относительных приростов расхода топлива и стоимости во всех возможных режимах работы отдельно по каждой ГТП.
Определение допустимых режимов работы – расчет минимальной и максимальной электрической мощности при заданных тепловых нагрузках (для формирования макета 53500).
Оптимальное распределение тепловых и электрических нагрузок между параллельно работающим оборудованием станции – оптимизация режимов работы.
Эффект от оптимизации может составлять от 1 до 4% суммарного расхода топлива в зависимости от:
Уровня загрузки оборудования;
Состава работающего оборудования;
Соответствия энергетических характеристик, фактическим.

Итоги моделирования
+
=

Возможности прогнозирования цен на рынке

В отличие от финансовых рынков, где технический анализ используется преимущественно для выбора правильного момента открытия/закрытия позиции («входа» на рынок/«выхода» с рынка), в ССТ ОРЭ технический анализ можно использовать только для краткосрочного прогнозирования цен.
Возможности технического анализа в ССТ ограничены:
низкой ликвидностью рынка
наличием значительного количества фундаментальных факторов, сильно влияющих на ценообразование
Прогнозирование цен в секторе свободной торговли на основании технического анализа

Пример составлен исходя из настоящих цен в одной отдельно взятой группе точек поставки генерации:
Долгосрочный тренд обозначен черными трендовыми линиями
Краткосрочный тренд обозначен оранжевыми трендовыми линиями
Прогноз цены на следующие торговые сутки обозначен красным цветом—прогнозируется отскок от линии поддержки до линии сопротивления и обратно
По данному прогнозу, цена будет колебаться от 498 до 522 руб./МВтч в течение следующих торговых суток.
Пример прогнозирования цен в конкурентном секторе на основании технического анализа

Фундаментальный анализ
Ряд объективных, внешних факторов влияют на цены на оптовом рынке электроэнергии, что ограничивает возможность применения технического анализа в целях прогнозирования цен.
Фундаментальный анализ заключается в анализе (в том числе статистическом) влияния внешних факторов на цены и прогнозирование цен на основании этих факторов
В число фундаментальных факторов влияющих на цены на оптовом рынке, входят:
Тариф на электроэнергию, установленный ФСТ
Внутридневные, недельные, и сезонные колебания в плановом потреблении электроэнергии
Выход на рынок новых участников
Запирание сечений
Величина нагрузочных потерь
Ремонты генераторов и электрических сетей