Стимулирование активного потребителя на розничном рынке электроэнергии к оптимизации нагрузки

 

*, *, **

 

*Институт систем энергетики им. СО РАН,

**Научно-исследовательский университет Иркутский государственный технический университет

 

Подходы к формированию тарифов на электроэнергию в розничной торговле изменяются с учетом рыночных взаимоотношений и развития возможностей электрооборудования, позволяющего оптимальным образом распределять нагрузку самому потребителю. В данном случае потребитель является активным игроком, воздействующим на систему, в частности снижая потребление в пиковые часы, за счет увеличения потребления в другое время [1]. Электроснабжающая организация (ЭСО, ритейлор), которая является продавцом, заинтересована в таком поведении потребителя. Для нее возможен дефицит мощности в часы пик, который потребует высоких затрат. Задача ЭСО стимулировать потребителя с помощью тарифов переходить на оптимальные схемы потребления с переносом пиковой нагрузки. Дополнительные расходы связаны с тем, что перерасход электроэнергии в пиковые часы вынуждает ЭСО покупать необходимые единицы электроэнергии не по оптовым ценам на спотовом рынке на сутки вперед, а на балансирующем, где цена выше и менее предсказуема.

Наша задача сформировать механизм, который мог бы, используя только рыночные рычаги (меню тарифов), максимизировать прибыль электроснабжающей организации (в данном случае она является монополистом) при условии разграничения типов потребителей и их заинтересованности оптимизировать свой график, тем самым увеличивая их выигрыш от активного участия в предложенной схеме.

Идеи воздействия на активного потребителя описана в ряде статей. Так в [2] описана игра, ориентированная на оптимизацию нагрузки потребителем. Потребитель не обязан раскрывать информацию о своей нагрузке компании и другим потребителям и при этом компания способна, решая обсуждаемую задачу, предложить стимулирующие тарифы. Кроме того, в процессе решения определяются источники экономии для потребителя Отличие нашей задачи состоит в том, что мы рассматриваем возможность разных тарифов для разных типов потребителей. Ряд авторов исследуют ситуации, когда уже заранее определены цены и в этих условиях потребитель активно меняет свою нагрузку, чтобы максимально сэкономить [3, 4]. Есть духуровневые постановки, когда рассматриваются вертикально интегрированные взаимодействия генерирующей компании, ритейлора, сети и потребителя [5]. В этой постановке потребитель представлен агрегировано, без разбиения на типы.

Cформулируем задачу в общем виде, предполагая, что имеется неполнота информации или в данном случае свобода выбора для потребителя вида тарифа в зависимости от его интересов. На практике информационная неопределенность будет меньше, чем в задаче, которую мы здесь опишем. Это связано с тем, что ритейлор достаточно осведомлен о графиках нагрузки отдельных потребителей и будет стремиться предложить такой тариф, который заведомо будет выгоден одному типу и невыгоден другому. Мы хотим решить задачу, которая относится к проблеме неблагоприятного отбора, самоотбора теории контрактов (adverse selection, screening) [6]. В результате решения мы должны найти разделяющее по типам равновесие, доставляющее максимум прибыли ритейлору на рынке электроэнергии с условием участия и выбора "своего" тарифа потребителем.

Модель. Имеется несколько типов потребителей. Тип определяется категорией (степенью надежности) электроприемника: первой, второй, третьей. При этом допускается разбиение внутри категории еще на несколько групп. Обозначим  тип потребителя,  ‑ их количество. Тариф назначается в соответствии с нагрузкой в определенный час суток,  ‑ величина тарифа в час  для типа . Каждый потребитель получает некоторую полезность от получения электроэнергии в определенном объеме. Обозначим эту полезность через функцию . Будем предполагать, что всегда имеется базовый тариф, который может быть, например, линейным по времени суток . Этот тариф определит некоторую альтернативную полезность, которую получит потребитель, не участвуя в выборе оптимальной схемы потребления. Обозначим его некоторым значением

.

Общая задача может быть сформулирована в следующем виде.

(1)

Тариф  можно определить несколькими способами. Первый ‑ тариф за единицу электроэнергии, назначаемый с дифференциацией по часам. Второй ‑ двуставочный тариф, когда есть плата за вход, составляющая существенную часть тарифа, и оплата за единицу электроэнергии, построенная линейным образом (без дифференциации по времени).

Рассмотрен пример энергосистемы одного из районов Иркутска (студенческого городка). Основными потребителями электроэнергии является нагрузка общежитий, учебных корпусов, комбината студенческого питания, городской поликлиники и санатория-профилактория. Потребители делятся на два типа с полной и неполной рациональность. Формирование тарифов, выгодных для потребителя, походит на первом этапе решения задачи. На втором этапе определяется тип, который может быть заинтересован выбрать не «свой контракт». Далее решается основная задача. Находятся условия для разделяющего типы и смешанного равновесия.

Результаты исследования. Предложена методика формирования меню тарифов для оптимизации графика электроснабжения разных типов потребителей ЭСО, которая является монополистом или регулируемым монополистом. Разработан возможный вариант меню тарифов для энергоснабжения отдельного района Иркутска. Определены и разграничены типы потребителей, сформированы для них функции полезности, хорошо описывающие реальность и позволяющие описать систему стимулов для оптимизации нагрузки (в данном случае – переносу нагрузки с пикового времени суток для ненадежного типа потребителей), найдены тарифы обеспечивающие разделяющее равновесие. Протестировано меню тарифов, предлагаемое законодательно. Показана возможная неэффективность существующей схемы, что говорит о необходимости индивидуальной настройки тарифов в зависимости от подключенных потребителей.

 

Литература.

1.        , , Суслов суточных графиков нагрузки активных потребителей // Известия РАН. Энергетика. 2014.

2.        Fadlullah, Z. M., Quan, D. M., Kato, N., & Stojmenovic, I. . GTES: An Optimized Game-Theoretic Demand-Side Management Scheme for Smart Grid. // IEEE Systems journal, V. 8, № 2, June 2014

3.        Chen, H., Li, Y., Louie, R. H., & Vucetic, B. Autonomous Demand Side Management Based on Energy Consumption Scheduling and Instantaneous Load Billing: An Aggregative Game Approach //Smart Grid, IEEE Transactions on. 2014. Т. 5. №. 4. С. 1744-1754.

4.        Mohsenian-Rad, A. H., Wong, V. W., Jatskevich, J., Schober, R., & Leon-Garcia, A. Autonomous demand-side management based on game-theoretic energy consumption scheduling for the future smart grid //Smart Grid, IEEE Transactions on. 2010. Т. 1. №. 3. С. 320-331.

5.        Pettersen E., Philpott A. B., Wallace S. W. An electricity market game between consumers, retailers and network operators //Decision support systems. 2005. Т. 40. №. 3. С. 427-438.

6.        Конспекты лекций по теории контрактов. РЭШ, Москва. 2005. 73 с.