0НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ УКРАЇНИ

«КИЇВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ

імені ІГОРЯ СІКОРСЬКОГО»

Факультет менеджменту та маркетингу

Кафедра математичного моделювання економічних систем

ДО ЗАХИСТУ ДОПУЩЕНО:

Завідувач кафедри ММЕС

_______________________ (підпис)(ініціали, прізвище)

«___»_____________20__ р.

Дипломна робота на здобуття ступеня бакалавра

з напряму підготовки 6.030502 «Економічна кібернетика»

на тему: «Моделювання тарифів електроенергії для

задоволення потреб виробників таспоживачів»

Виконав:

студент 4 курсу, групи УК-41

Журавель Андрій Анатолійович (підпис)

Керівник:

доц., к.т.н., доц. Гальчинський Л.Ю, (підпис)

Рецензент:

доц., к.е.н., доц. Гук О.В. (підпис)

Засвідчую, що у цій дипломній

роботі немає запозичень з праць

інших авторів без відповідних

посилань

Студент _____________ (підпис)

Київ – 2018 року

Національний технічний університет України

«Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

Факультет менеджменту та маркетингу

Кафедра математичного моделювання економічних систем

Рівень вищої освіти – перший (бакалаврський)

Напрям підготовки 6.030502 «Економічна кібернетика»

ЗАТВЕРДЖУЮ:

Завідувач кафедри ММЕС

__________ _____________ (підпис) (ініціали, прізвище)

«___»_____________20__ р.

ЗАВДАННЯ

на дипломну роботу студенту Журавлю Андрію Анатолійовичу

1.Тема роботи«Моделювання тарифів електроенергії длязадоволення потреб

виробників та споживачів», керівник роботи Гальчинський Леонід Юрійович,

доцент, к.ф.-м.н., затверджені наказом по університету від «11» січня 2018 р.

№25-С.

2. Термін подання студентом роботи 11 червня 2018 року

3. Вихідні дані до роботи: дані по споживанню та виробництву

електроенергії, фінансова звітність суб’єктів енергетичного ринку.

4. Зміст роботи:Дослідження енергоринку України, основних підходів до

його моделювання та тарифоутворення. Аналіз даних по споживанню та

виробництву електроенергії, побудова моделі енергоринку. Моделювання

тарифів, що задовільняли би потреби виробників та споживачів,оцінка

економічного ефекту від тарифів, що встановлюються НКРЕКП.

5. Перелік ілюстративного матеріалу –презентація роботи

6. Дата видачі завдання 12 січня 2018 року

Календарний план

№ з/п

Назва етапів роботи та питань,

які мають бути розроблені

згідно завдання

Терміни

виконання

Позначки

керівника

про

виконання

1 Вступ. Огляд літератури,

пов’язаної із енергоринком

України та новоприйнятим

Законом №2019-VIII „Про ринок

електричної енергії―

06.02.18-15.02.18

2 Дослідження та аналіз основних

підходів до моделювання

енергоринку.

16.02.18-31.03.18

3

Огляд та аналіз процесу

тарифоутворення на ринку

України.

01.04.18-09.04.18

4 Розробка моделі обчислення

рівноважних тарифів. 10.04.18-20.04.18

5 Аналіз даних по виробництву та

споживанню. 21.04.18-28.04.18

6 Побудова моделей, які описують

процес виробництва та

споживання.

29.04.18-16.05.18

7 Знаходження рівноважних

тарифів та оцінка економічного

ефекту від тарифів,

встановлюваних НКРЕКП

17.05.18-24.05.18

7 Оформлення дипломної роботи. 25.05.18-04.06.18

8 Зшитий диплом. Розробка

структури презентації та

підготовка до захисту.

04.06.18-09.06.18

9 Створення презентації. 09.06.18-11.06.18

Студент ____________ Журавель А.А. (підпис)

Керівник роботи ____________ Гальчинський Л.Ю. (підпис)

РЕФЕРАТ

У дипломній роботі було проаналізовано особливості енергетичного

ринку України а також теоретичні аспекти щодо його моделювання. Також

було сформульовано економічну задачу та розроблено рівноважну модель,

котра дозволяє знаходити рівноважні тарифи на ринку електроенергетики. В

результаті аналізу значного обсягу даних, було побудовано моделі, що

описують споживання та виробництво електроенергії різними суб’єктами

ринку, що дозволило оцінити економічний ефект від тарифів попередніх

періодів та спрогнозувати такі на майбутнє.

Ключові слова: ринок електроенергетики, електроенергія, група

побутових споживачів, група промислових споживачів, виробництво, тариф

ABSTRACT

In the thesis, the features of the Ukrainian energy market, as well as the

theoretical aspects of its modeling, were analyzed. Also, an economic task was

formulated and an equilibrium model was developed that allows to find tariffs in

the electric power market. As a result of the analysis of a significant amount of

data, models describing the consumption and production of electricity by various

market players were built, which allowed to estimate the economic effect from

tariffs of previous periods and to predict such for the future.

Keywords: electric power market, electric power, consumer group, industrial

consumer group, production, tariff

ЗМІСТ ВСТУП ..................................................................................................................... 7

1 ТЕОРЕТИЧНІ ЗАСАДИ ДОСЛІДЖЕННЯ .................................................. 8

РІВНОВАЖНИХ ТАРИФІВ НА ЕЛЕТРОЕНЕРГІЮ ................................... 8

1.1. Характеристика електроенергетичної галузі України ......................... 8

1.2. Ринок електроенергетики України ...................................................... 12

1.3. Тарифоутворення на ринку електроенергетики України .................. 15

1.4. Огляд основних підходів до моделювання ринку електроенергетики.

................................................................................................................. 20

DSD-модель та деякі результати з її допомогою отримані ....................... 25

1.5. Теоретичний аспект розрахунку тарифів ............................................ 28

2 МОДЕЛЮВАННЯ РИНКУ ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИКИ. .......................... 30

2.1. Постановка економічної задачі ................................................................ 30

2.2. Постановка моделі ..................................................................................... 31

2.3. Аналіз даних для знаходження компонентів моделі ......................... 35

2.3.1. Споживання групою побутових споживачів. ............................... 39

2.3.2. Аналіз даних по власному споживанню ....................................... 43

2.3.3. Аналіз даних щодо втрат ................................................................ 44

2.3.4. Аналіз даних по споживанню групи промислових споживачів . 45

2.3.5. Аналіз даних по транскордонних перетоках ................................ 47

2.3.6. Аналіз даних по виробництву ........................................................ 48

2.4. Побудова моделей споживання ........................................................... 50

2.4.1. Побудова моделі споживання групою побутових споживачів .. 50

2.4.2. Побудова моделі споживання групою промислових споживачів ..

........................................................................................................... 54

2.4.3. Побутова моделі динаміки транскордонних перетоків ............... 56

2.5. Побудова моделей виробництва .......................................................... 57

2.6. Опис функцій генерації ......................................................................... 60

2.7. Оцінка діяльності електростанцій за період 2014-2018 .................... 62

2.8. Моделювання тарифів ........................................................................... 66

ВИСНОВКИ ......................................................................................................... 68

ПЕРЕЛІК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ........................................................ 69

Додаток А Схема роботи електроенергетичної галузі України ....................... 76

Додаток Б Етапи змін тарифів на електроенергію для побутових споживачів

................................................................................................................................. 77

Додаток В Споживання е/е за період 01.2013-04.2018 різними групами

споживачів ............................................................................................................. 79

Додаток Г Споживання агреговане за 01.2013-03.2018: промислові та

побутові споживачі ............................................................................................... 83

ДодатокД Дані коефіцієнтів автокореляції ........................................................ 85

Додаток Е Дані по споживанню групою побутових споживачів, очищені від

впливу сезонної компоненти ................................................................................ 86

Додаток Ж Частка власного споживання ........................................................... 88

Додаток И Дані по частці власного споживання (без сезонності) ................... 89

Додаток К Значення втрат електроенергії .......................................................... 91

Додаток Л Корелограми споживання групою промислових споживачів ....... 92

Додаток М Аналіз даних по промисловому споживанню ................................ 93

Додаток Н Виробництво е/е різними виробниками .......................................... 95

Додаток П Дослідження даних по виробництву ................................................ 98

Додаток Р Кореляція між споживанням побутовими споживачами та тарифом

............................................................................................................................... 101

Додаток С Дані згідно моделі Холта-Вінтерса для споживання групою

побутових споживачів ........................................................................................ 102

Додаток Т Дослідження значимості коефіцієнтів авторегресійної моделі

споживання побутовою групою ......................................................................... 103

Додаток У Моделювання промислового споживання ..................................... 107

Додаток Ф Транскордонні перетоки ................................................................. 110

Додаток Х Моделі, що описують виробництво електроенергії ..................... 111

Додаток Ц Аналіз діяльності електростанцій .................................................. 115

7

ВСТУП

Мета – моделювання принципів встановлення рівноважних тарифів на

ринку електроенергетики України відповідно до закону №2019-VIII „Про

ринок електричної енергії― (далі – Закон).

Для досягнення поставленої мети, було поставлено ряд завдань:

- дослідити енергетичний ринок України та встановити основні

принципи його функціонування;

- дослідити процес формування ціни та тарифів на ринку енергетики;

- дослідити основні методи моделювання електроенергетичної галузі та

виокремити такі, що найкраще б відображали функціонування паливно-

енергетичного комплексу (далі – ПЕК) України на сьогоднішній день та і з

вступом в дію Закону;

- дослідити дані надані ДП «НАК «УКРЕНЕРГО»;

- побудувати моделі споживання на ринку електроенергетики;

- визначити рівноважні тарифи на ринку електроенергетики;

- зробити висновки щодо розвитку стану окремих суб’єктів ринку

електроенергетики та їх взаємовідносини, що можуть відбутись за

змодельованих тарифів.

Об’єкт дослідження – енергоринок України в цілому та окремі його

елементи відповідно до нового Закону.

Предмет дослідження – процес формування рівноважних тарифів на

ринку електроенергетики.

Серед методів дослідження наявні економіко-математичне

моделювання методом Хольта-Вінтерса,побудова дистрибутивно-лагових

моделей, аналіз часових рядів, виділення сезонності із останніх.

Інформаційна база: статистичні дані, надані ДП «НАК «УКРЕНЕРГО»та

дані щодо тарифів від НКРЕКПта державної служби статистики [5,6,42]

8

1 ТЕОРЕТИЧНІ ЗАСАДИ ДОСЛІДЖЕННЯ

РІВНОВАЖНИХ ТАРИФІВ НА ЕЛЕТРОЕНЕРГІЮ

1.1. Характеристика електроенергетичної галузі України

Електроенергетика — це основа народного господарства, завдяки котрій

уможливлюється виробництво та передача електроенергії й тепла. Вона

здійснює вплив на усі галузі а також на умови життя населення. У світі, а

отже і у нашій країні електроенергетика займає чільне місце.

Незважаючи на активний розвиток зеленої енергетики, електроенергія і

досі виробляється переважно із невідновлюваних джерел (нафти,вугілля,

природного газу).Говорячи про електроенергетику України, то варто сказати,

що вона існує завдяки споживання вугілля, уранових руд, що

використовуються при виробництва ядерного палива (ЯП), гідроресурсів, в

основному Дніпра та Дністра. Нафтопродукти та імпортнийй частково

власний природного газ також важливі для діяльності галузі.

Від СРСР, наша держава успадкувала надзвичайну залежність від

імпорту енергоресурсів, насамперед від блакитного палива. Так як в останні

роки зроблені вагомі дії до зменшення цього негативного фактор

(рис. 1.1 [6]) [9].

В залежності від того, яке джерело енергії використовується для

генерації електроенергії, електростанції поділяють на атомні

(використовують переважно збагачений уран), теплові (здійснюють

генерацію завдяки твердому, рідкому й газоподібному

паливу),гідроелектростанції(використовують енергію води), сонячні та

вітрові електростанції. Атомні та теплові електростанції в нашій країні

єосновними потужностями.

9

Рисунок1.1 – Розподіл первинної енергії в Україні.

Близькість до споживачів та палива – два фактори, що граютьнайбільше

значення для розміщення теплоелектростанцій (ТЕС). І якщо перевезення

палива дешевше, аніж передача електроенергії, то ТЕС розумно

локалізовувати неподалік місць великого попиту. Близькість до водойм –

необхідна умова, адже вониздійснюють охолодження циркулюючої води.

Кожному типу електростанцій притаманні свої плюсита мінуси.До

прикладу, будування ТЕСє швидшим талегшим, ніж для інших типів станцій.

Але разом з тим собівартість їх генерації найдорожча. Також ТЕС

використовують невідновлювальні природні ресурси та доволі забруднюють

середовище.

Основою нинішньої теплоенергетики держави є електростанції

заявленою потужністю понад 106кВт. Найбільші з них локалізовані на

Донбасі та Придніпров’ї (фактор палива та спожичів): ―Запорізька та

Вуглегірська (по 3,6 млн кВт кожна), Криворізька (3 млн кВт), Луганська,

Слов’янська, Придніпровська. У Харківській та Київській областях

електроенергією забезпечують в основномуЗміївська (2,2 млн кВт) і

Трипільська (1,8 млн кВт) ТЕС, а у Вінницькій області — Ладижинська ТЕС

(1,8 млн кВт). На західній Україні розташовані Бурштинська (2,4 млн кВт) та

Добротвірська(0,7 млн кВт) ТЕС‖ [9]. У давніші роки ТЕС виробляли

основну частку електроенергії, наразі – значно менше.

10

Аби забезпечувати жителів міст теплом, гарячою водою та електрикою –

працюють теплоелектроцентралі (ТЕЦ). Їх споруджують лише поблизу

споживача, так як радіус транспортування тепла (гарячої води для системи

опалення) в середньому складає 10-15 км. Ефективність ТЕЦ становить

майже 70 %, тоді як ТЕС – лишень 30-35 %. Найбільш потужні

теплоелектроцентралі: Київська ТЕЦ-6, Харківська ТЕЦ-5, Одеська.

Гідроелектростанції (ГЕС) продукують електроенергію, що дешевша

іноді більш ніж в 5 разів,якщо порівнювати із ТЕС. При цьому кількість

персоналу у 20 разів менша, ніж на АЕС. Ефективність ГЕС складає понад

80 %. Проте значним недоліком є їх повна залежність від географії річок.

При цьому виробництво електрики має дуже виражений сезонний характер.

Наразі гідроенергетика забезпечує приблизно 5 % генерації. Її базу

становить каскад ГЕС на Дніпрі: Київська, Канівська, Середньодніпровська,

Дніпровська та Каховська. У зв’язку із рівнинним характером течії Дніпра та

через застаріле обладнання ці електростанції недостатньо ефективні. В

Закарпатській області побудованаТеребле-Ріцька ГЕС, на Дністрі –

Дністровська-1 та Дністровська-2.

Значною проблемою української енергетичної галузі є нестача

акумулятивних потужностей, котрі були б здатні накопичувати енергію за

незначного попиту, та відпускати її при «пікових» навантаженнях. В

основному для цього використовуютьгідроакумулятивні електростанції

(ГАЕС).

В нашій країніспорудженодекілька ГАЕС, зокрема Дністровська ГАЕС

на Дністрі, що є найбільш потужною в Європі (2,2 млн кВт*год). Позаяк,

наявнихможливостей до гідрогенераціїзамало.

Чільне місце в народному господарстві України займає атомна

енергетика. В Україні електроенергію генерують чотири атомні

електростанції (АЕС) –Запорізька, Хмельницька, Південноукраїнська та

Рівненська. Останнім часомїх частка у загальній генерації збільшилась до

60%.

11

Запорізька АЕС – найбільша у Європі. Шість її енергоблоків виробляють

приблизно чверть річногообсягу генерації електроенергії в Україні. Варто

зазначити, що при цьому АЕС використовують невелику кількість палива,

тому зорієнтовані лишень на споживачів.

Розвиток атомної енергетики в державі гальмує через відсутність

надійних атомних реакторів та фірм, що виробляютьпаливо для них, хоч

Україна і має великі запаси уранових руд і продукує уранові концентрати.

Як-не-як,закупівля ядерного палива здійснюється із Росії та Швеції.

НАЕК «Енергоатом» – центральний оператор АЕС в Україні.

Місцеве значення маютьвітрові (найперспективніші райони –

узбережжя морів і Карпати/Прикарпаття) та сонячні електростанції

(південні регіони). Сьогодні серед ВЕС успішно працюють Східницька

(Трускавецька), Ботієвська, Очаківська, Новоазовська ВЕС.

СЕС працюють на півдні країни. До прикладу в

ОдеськомурегіонілокалізованаДунайська СЕС. В планах також побудова СЕС

у Чорнобильській зоні.

Важливе значення відіграють такожлінії електропередач (ЛЕП). Так,

ЛЕП Донбас — Західна Україна — Альбертірша (Угорщина) з’єднуєУкраїну

з Центральною Європою. Інша ЛЕП зв’язує Чорнобильську й Хмельницьку

АЕС і прямує до Польщі. У 2015-2016 рр. введено в роботу ЛЕП, які з’єднали

Рівненську та Хмельницьку АЕС зі столицею, що забехпечило більшу

надійність постачання електроенергії споживачам Києва та зменшило

витрати часто в останні роки дефіцитного вугілля[9].

Передачу електроенергії забезпечує Державне підприємство

―Національна енергетична компанія ―Укренерго‖. Енергопостачання

споживачів по території країниздійснюється 75 постачальниками, серед яких

зокрема 27 обласних акціонерних енергопостачальних компаній.

Національна комісія із регулювання в електроенергетиці (НКРЕ) видає

ліцензію для тих компаній, які бажають здійснювати генерацію та розподіл

електроенергії. Такі ліцензії детермінують допустимі види господарської

12

діяльності кожної з компаній та прописують технічні стандарти та стандарти

обслуговування.

Оптова ціна на електроенергію встановлюється в ході діяльності

Оптового ринку електроенергії України. Угода, підписана всіма власниками

ліцензій, визначає основну діяльність державного підприємства

„Енергоринок‖, котре несе відповідальність за щоденну роботу

електроенергетичної системи[7].

Схему роботи електроенергетичної галузі України приведено в

Додатку А.

Забезпечення безпеки в енергетичній галузі для України є надзвичайно

важливим моментом. Для усунення даної проблеми варто проводити

модернізацію й технічне переоснащення підприємств, здійснювати

імпортозаміщення та диверсифікацію закупівель, впроваджувати сучасні

енергоефективні технології та обладнання, розвивати виробництва з низькою

енергомністю[9].

1.2. Ринок електроенергетики України

Становлення конкурентного ринку – факт, що є дуже вагомим для для

країни та економіки в цілому.

Залежно від вираженості конкуренції, що проявляється в переході

енергогалузі від ринку одного продавця до вільного, багато досліників

виділяють чотири основних типи ринку [8,31].

Тип 1 – абсолютна відсутність конкуренції.

Тип 2 – операції здійснюються через одне закупівельне підприємство,

що робить вибір серед різних генераторів електроенергії. Це стимулює

конкуренцію в області її виробництва.

Тип 3 – передавачам дозволяється вибирати своїх постачальників, що

обумволює конкуренцію в галузі виробництва і оптової торгівлі

електроенергії.

13

Тип 4 – всі користувачі мають можливістьвибирати свого

постачальника, що зумовлює повноцінну конкуренцію на роздрібному

ринку [7].

В Україні базою ринку е/е є декілька генеруючих компаній, що

знаходяться у держвласності і збувають електроенергію за оптовою

ринковою ціною.

На сьогоднішній день ринок працює за моделлю єдиного покупця, що

передбачає продаж генераторами всієї електроенергії в Оптовий ринок

електричної енергії (ОРЕ) України, котрий діє від імені державного

підприємства ―Енергоринок‖.

Український ринок електроенергії регулюється в принципі в ручному

режимі, коли ціни на генерацію, передавання та постачання встановлюються

НКРЕКП. Усі гравці ринку здійснюють діяльність відповідно до підписаних

угод із ДП ―Енергоринок‖.

Сьогодні модель енергоринку в нашій країніґрунтується на давній

британській моделі єдиного пулу.

Вільний ринок, а не централізований «басейн» діє не лише в Британії,

але й у ЄС загалом [17].

Договір між суб’єктами оптового ринку електронергії підписано

15.11.1996. У Договорі було узгоджено питання термінології, визначено

органи ОРЕ, порядок їх утворення та діяльності, загальні обов'язки суб’єктів

ОРЕ, інфраструктурне забезпечення ОРЕ, а також закріплено порядок

внесення змін до цього Договору, котриймістить невід'ємні додатки, що

детермінують економічні та фінансові правила функціонування ОРЕ –Згідно

із Законом та Договором, сторонами договору, напідставі якого створюється

ОРЕ, є:

- «виробники електричної енергії, які одержали ліцензію на право

здійснення підприємницької діяльності з виробництва електричної енергії;

- постачальники електричної енергії, які одержали ліцензію на право

здійснення підприємницької діяльності з постачання електричної енергії за

14

регульованим та нерегульованим тарифом;

- державне підприємство "Енергоринок", яке одержало ліцензію на

право здійснення підприємницької діяльності з оптового постачання

електричної енергії;

- державне підприємство "Національна енергетична компанія"

"Укренерго", що здійснює централізоване диспетчерське (оперативно-

технологічне) управління об'єднаною енергетичною системою України і

передачу електричної енергії магістральними та міждержавними

електричними мережами, яке одержало ліцензію на право здійснення

підприємницької діяльності з передачі електричної енергії магістральними та

міждержавними електричними мережами» [3].

Організаційну схему роботи ОРЕ наведено на рис. 1.2.

Рисунок 1.2 – Організаційна схема роботи Оптового ринку України

Виробники

електроенергії

Оптовий постачальник електроенергії

ДП „Енергоринок”

Постачальники

електроенергії

Підприємство, що передає електроенергію

високовольтними мережами та здійснює

диспетчерське управління (НЕК „Укренерго”)

Підприємство, що передає

електроенергію місцевими

мережами

НКРЕ (регулювання, ліцензування)

АУДИТОР РАДА ОПТОВОГО РИНКУ АРБІТРАЖНА КОМІСІЯ

ЗАГАЛЬНІ ЗБОРИ

Об’єднання учасників оптового ринку

електроенергії України на основі

угоди

Угоду затверджує НКРЕ при узгодженні з

Антимопольним комітетом та

Мінтопенерго

15

Головними завданнями функціонування ринку електричної енергії в

Україні є:

- «упорядкування торгівлі електроенергією;

- створення умов цивілізованої конкуренції між виробниками та між

постачальниками електроенергії;

- запровадження ринкових відносин в операціях купівлі-продажу

електроенергії, що оптимізують її почасове виробництво та споживання;

- розрахунок ринкової ціни електроенергії, яка відображає її економічну

вартість та стимулює підвищення енергоефективності галузі;

- утворення бази для ефективного фінансового менеджменту в

енергетичних компаніях з метою залучення стратегічних інвесторів;

- збереження єдиної енергетичної системи України;

- забезпечення фінансової стабільності електроенергетичної галузі» [3].

В українському ринку електроенергетики існує також ряд проблем[42]:

- його замонополізованість. Обленерго стали по суті монополістами

постачання, що не мають стимулу до покращення якості та ефективізації

надаваних послуг;

- відсутність конкуренції серед виробників електроенергії. Даний фактор

не стимулює їх до зменшення затрат. Також це відображається у

незнижуваності ціни;

- субсидування промисловістю населення, що обумовлює додаткове

навантаження та підприємства (що уже платять більше аніж в ЄС) та загалом

уповільнює розвиток економіки;

- ручний режим визначення ціни на електроенергію, що призводить до

корупції.

1.3. Тарифоутворення на ринку електроенергетики України

Держава регулює оптовий тариф, Основну роль у встановленні вартості

електроенергії для виробництва та користування відіграє оптовий тариф,

який регулюється державою. Цей тариф формується по спеціальному

16

алгоритму, що наводиться у ліцензії на поставку електроенергії по

регульованому тарифу. При цьому роздрібний тариф визначається на основі

оптової ціни, яка включає середню ціну генерації електроенергії, плату за її

передачу магістральними мережами та диспетчеризацію. Далі оптова ціна

коригується на коефіцієнт нормативних технологічних втрат, тариф на

передачу, що відшкодовує витрати на утримання локальних мереж і тариф на

поставку користувачам. В Україні діє єдиний тариф на передачу та

постачання електроенергії місцевими мережами та постачання [46].

Розрахунками тарифів займається служба системи розрахунків (ССР)

займає одне з головних місць на ринку електроенергії України. Організація

та основні функції. ССР ґрунтуються на роботі трьох секторів:

- сектор диспетчеризації і цін – складає диспетчерські графіки

навантаження (графіки вибору обладнання) та розраховує оптові закупівельні

ціни.

- сектор розрахунку платежів, аналізу та звітності – розраховує платежі

та надає дані в систему управління фінансами ринку.

- сектор інформаційного, програмного та технічного забезпечення –

перевіряє вхідну інформацію (фактичне використання електроенергії,

перетоки потужності з сусідніми державами, втрати на передачу енергії та

ін.).

Інформаційні потоки між окремими секторами ССР, а також обмін

інформацією між відділами ССР та іншими відділами диспетчерського

центру наведені на рис.1.3.

Для розрахунку оптимального добового графіку навантажень

використовується наступна інформація.

Від генеруючих компаній: цінові заявки на кожний блок електростанції

та погодинна заявлена (максимальна та мінімальна) робоча потужність

кожного блоку.

Від енергопостачальних компаній і постачальників по нерегульованому

тарифу: прогноз погодинного споживання та обсягу добового споживання, а

17

також по пропозиції по погодинній робочій потужності не блочних

електростанцій.

Рисунок1.3 – Організація та основні функції служби системи

розрахунків на енергоринку України

При наявності на електростанціях обмежень по мінімальному складу

обладнання, виходячи з надійності роботи самих електростанцій, або по

загальносистемних умовах, блоки примусово включаються в склад

працюючого обладнання незалежно від величини їх цінових заявок. При

цьому блоки, які примусово працюють для забезпечення живучості самих

електростанцій, не приймають участі в визначенні граничної ціни системи.

- графік зовнішніх перетоків

- прогноз споживання

- графік навантаження ГЕС

Національний диспетчерський центр

ТЕС

Цінові заявки та Заявки

робочо потужності

Пропозиція

постачальника

Робоча потужність

Секція диспетчеризації та

ціноутворення

- збір даних

-складання графіку навантаження

- звітність

Розрахунок платежів та аналітичні

звіти

- введення даних

- розрахунок цін ринку

- розрахунок оплати

- звітність

Дані вимірювань

Районний диспетчерський центр

Інформаційне,

програмне та

технічне

забезпечення

- перевірка даних

- вибір обладнання

- попередня системна ціна,

ціна за робочу потужність

Всі члени ринку

Споживана енергія, платежі

за розрахунковий період

Споживана енергія,

щоденні платежі

Управління фінансовими

розрахунками

Служба системи розрахунків

18

В результаті розрахунків визначається погодинний графік виробництва

електроенергії кожним блоком електростанцій, використовуючи оптимізацію

завантаження обладнання по відносних приростах в вартісному виразі, а

також наявність гарячого і холодного резерву потужності, який може бути

використаний при необхідності.

Диспетчерський графік повинен бути збалансований по кожній годині

доби. В виняткових випадках допускається максимальна величина

незбалансованості графіку не більше 300 МВт в пікових зонах графіку і не

більше 100 МВт в зоні нічного провалу навантаження. Оптові закупівельні

ціни на наступний день ґрунтуються на цьому графіку. Завданням процесу

диспетчеризації та ціноутворення є розрахунок фактичних закупівельних цін.

У відповідності з Правилами ОРЕ при розробці графіку визначається

погодинна гранична ціна системи, плата за робочу потужність та плата за

маневреність блоку, тобто оптова ціна купівлі електроенергії у її виробників.

На підставі фактичних оптових закупівельних цін розраховуються

фактичні ринкові оптові ціни, що використовуються як підстава для

розрахунків платежів виробникам та оплата з боку постачальників.

За участю в покритті добового графіку навантаження, виробники

електроенергії поділяються на дві групи. До першої групи належать

генеруючі компанії (ГК), які працюють в базовому режимі, а їх сумарне

навантаження визначається кількістю працюючих блоків. До таких ГК

належать Національна атомна енергогенеруюча компанія ―Енергоатом‖, ДАО

ДАК ―Укргідроенерго‖, теплоелектроцентралі, а також НДЕ. Для них тарифи

на електроенергію, яка відпускається в Оптовий ринок України, встановлює

Національна комісія регулювання електроенергетики (НКРЕ) України,

причому ці тарифи не залежать від часу доби [7].

Також є ГК другої групи, до якої належать ТЕС та ГЕС, які

забезпечують можливість регулювання покриття добового графіку

навантаження за допомогою додаткових маневрених потужностей. Ціни для

виробників цієї групи формуються за Правилами Оптового ринку

19

електроенергії (ОРЕ) України [4]. Саме частка електроенергії, вироблена ГК

другої групи і може впринципі продаватись за законом попиту та пропозиції,

а отже є основою саме вільного ринку електроенергетики. Погодинний

плановий графік базового та регульованого навантаження наведено на рис.

1.4 [47].

Рисунок 1.4 –Типовий погодинний плановий графік базового та

регульованого навантаження

Вказаний графік розробляється ДП «Енергоринок», яке виступає єдиним

покупцем електроенергії у виробників і виконує функції розпорядника

системи розрахунків (РСР) на оптовому ринку електроенергії України.

Ґрунтуючись на отриманих даних, а також на даних цінових заявок

генеруючих компаній, будується добовий графік навантаження блоків. Цінові

заявки включають від двох до чотирьох рівнів потужності на кожну годину

наступної доби та відповідні їм ціни. Для кожного блоку, на який виробник

електроенергії подав цінову заявку, розраховується питома вартість

виробництва електроенергії, згідно з методикою, наведеною в Правилах ОРЕ

України. Блоки включаються в графік навантаження у відповідності до їх

20

питомої вартості електроенергії, що виробляється, починаючи з

найдешевшого.

Тарифи длявідпуску електроенергії в ОРЕ для виробників, що

працювали за ціновими заявками з Правилами Оптового ринку електричної

енергії України, відбувається у відповідності з постановою НКРЕКП «Про

затвердження Порядку формування прогнозованої оптової ринкової ціни

електричної енергії» від 03.03.2016 [4] :

1.4. Огляд основних підходів до моделювання ринку

електроенергетики.

Виділяють 3 групи моделей електроенергетичного ринку, а саме:

оптимізаційні, імітаційні та рівноважнімоделі. Перший клас зосереджує

увагу на проблемі максимізації прибутку окремоїфірми на ринку, в той часяк

моделі рівноваги відображають поведінку всього ринку, передбачаючи

конкуренцію міжусіма його учасниками. Імітаційні моделі розглядаються

переважно як альтернатива до рівноважних у тому разі, якщо розглядувана в

рамцях традиційної системи рівноваги задача, є надто складною [14].

Цільова функція, що є до того ж єдиною, розглядається в

оптимізаційних моделях. Її буде оптимізовано, враховуючи ряд обмежень

технічного та економічного характеру. В імітаційних та рівноважних моделях

вивчаєтьсязадача одночасної максимізації прибутку длявсіх субєктів ринку.

Імітаційні моделі та моделі рівноваги відображають поведінку ринку,

розглядаючи конкуренцію між усіма його гравцями. В моделях оптимізації,

оптимізаційних енергоринок може бути об’єднаним в аспекті ціноутворення

або як такий, що залежить від обсягів електроенергії, що відпускається

суб’єктом.

Виходячи із підходу, відповідно до якого представлено процем

ціноутворення, оптимізаційні моделі поділяються на два типи, в котрих:

- модельована ціна є екзогенною змінною;

21

- змодельована ціна єфункціює потреби, що задовільняється

підприємством.

Екзогенна ціна. Найнижчий рівень дезагрегації моделювання ринку

показує процес цінового клірингу як екзогенний в оптимізаційній задачі.

Іншими словами, гранична ціна системи є вхідним параметром для

оптимізаційної задачі. Внаслідок цього отримуваний дохід стає лінійною

функцією генерації підприємства, що є найголовнішою змінною у цьому

підході. З огляду на це, для отримання вирішення моделі можуть

застосовуватися традиційні методи та частково цілочисленого лінійного

програмування (ЧЦЛП). Цей вид моделі оптимізації здатний коректно

відображати лише ті ринки, на яких спостерігаються псевдодосконалі умови

конкуренції, оскільки він виключає вплив рішень суб’єкта на ринкові

клірингові ціни.

Такі моделі можуть бути поділені на дві підгрупи виходячи із того, який

спосіб вираження ціни вони використовують – детермінований або

ймовірнісний.

Детерміновані моделі. В цих моделях оптимізаційна задача

підприємства може бути поділена на декілька підзадач аналогічно підходу

Лагранжа, оскільки ціна вважається екзогенною змінною. Як і у випадку

досконалої конкуренції, детермінована ціна та випукла функція ціни

визначаються простим порівнянням кожної граничної ціни виробництва і

ринкової ціни та приймаються кожним, хто виробляє електроенергію,

самостійно, залежно від генерації. В цьому випадку, найкраща пропозиція

кожного виробника формується на основі їхньої граничної ціни [27].

Імовірнісні моделі. У цих моделях попередній підхід вдосконалено з

точки зору детального розгляду невизначеності ціни [37].

На відміну від попередніх підходів, є інша категорія моделей, які

розглядають вплив потенційних обсягів виробництва підприємством на ціну.

В таких моделях кількість електроенергії, яку підприємство може продати за

різними цінами, є функцією залишкового попиту. Ці моделі також можуть

22

ділитись на дві підгрупи залежно від функції, яка використовується: функція

залишкового попиту або жймовірнісне представлення.

Детерміновані моделі спрямовані на вирішення задачі кожного

підприємства за допомогою лінійної функції залишкового попиту.

Враховуючи те, що ринковий дохід є квадратичною функцією загального

обсягу виробництва підприємства, для використання ЧЦЛП запропоновано

метод кусково-лінійної лінеаризації ринкового доходу [25, 19].

Ймовірнісні моделі дозволяють моделювати задачу побудови

оптимальної кривої пропозиції підприємства-виробника. Для її отримання

приймається до уваги невизначеність поведінки усіх гравців ринку[18, 19].

Підходи, які детально розглядають ринкову рівновагу в межах

традиційного математичного програмування, згруповано в категорію моделі

рівноваги.

Моделі рівноваги.Найбільш загальний тип ґрунтується на концепції

конкуренції Курно, згідно з якою підприємства конкурують у кількості

стратегій, тоді як другий, складніший тип, ґрунтується на функції рівноваги

постачання (SFE), де підприємства конкурують у стратегіях стосовно кривої

пропозиції. Хоча обидва підходи розрізняються стратегічними змінними,

вони засновані на концепції рівноваги Неша, згідно з якою ринок досягає

рівноваги у той момент, коли стратегія кожного підприємства є найкращою

відповіддю на стратегію його конкурента.

Рівновагу Курно, відповідно до якої підприємства вибирають свою

оптимальну продуктивність, простіше вирахувати, ніж функції рівноваги

пропозиції, тому що математична структура моделей Курно є комплексом

алгебраїчних рівнянь, тоді як математична структура SFE моделей є

комплексом диференціальних рівнянь. Найбільш важливий недолік моделей

Курно випливає з факту, що стратегії виробників виражаються показниками

кількості, а не кривими пропозицій. Отже, рівноважні ціни визначаються

тільки за допомогою функції попиту і є дуже чутливими до представлення

попиту та звичайно вищі за ті, що реально спостерігались. Підхід

23

―передбачуваної відповіді‖ [41] змінює думку виробників щодо стратегічного

рішення їх конкурентів з точки зору можливості подальших дій. В контексті

ринків електроенергії цей підхід відомий як підхід ―передбачення функції

постачання‖ [26, 28].

За відсутності невизначеності кожне підприємство не має переваги у

вираженні своїх рішень у показниках кількості чи ціни, оскільки воно

стикається з конкретним залишковим попитом. На противагу, коли

підприємство стикається з низкою можливих функцій залишкового попиту,

воно переважно очікує збільшення прибутку, висловлюючи свої рішення у

вигляді функції постачання, яка визначає ціну, за якою воно пропонує різні

обсяги продукції на ринок. Доведено, що підхід функції рівноваги

постачання може бути потенційним напрямом дослідження для аналізу

рівноваги на оптових ринках електричної енергії [35].

Розрахунок SFE моделей потребує рішення системи диференціальних

рівнянь, в яких важливі змінні набувають форми кількості або ціни. Отже,

SFE моделі мають значні обмеження щодо їх чисельного трактування.

Зокрема, вони не часто містять детальне представлення розглядуваних

виробничих систем.

Незважаючи на широкий спектр запропонованих моделей, все ж є

можливим виділення деяких характеристик, котрі можна використовувати

для порівняння між різними SFE підходами. Деякі із них належать до

представлення ринку: можливість розглядати неоднорідні підприємства

(відрізняються за деякими ознаками, як от ефективність виробництва,

продуктивність та ін.). Іншою характеристикою є припущення, зроблені

щодо форми функцій граничних витрат, функції пропозиції або кривої

пропозиції. Інші ознаки належать до моделі систем виробництва (обмеження

потужності) або мереж (обмеження передачі).

Підхід SFE має деякі переваги, зокрема при прогнозуванні цін на

електроенергіюна середньострокову перспективу та поведінки підприємства

за наявності низки сценаріїв попиту на неї. Проте така гнучкість

24

супроводжується значними практичними обмеженнями, що стосуються

трактування отриманих результатів.

З мікроекономічної теорії випливає, що досконала конкуренція може

бути описана як задача мінімізації собівартості або максимізації чистого

прибутку. Відповідно, монополія може бути представлена за допомогою

задач максимізації доходу монополістичного підприємства. В таких моделях

ціна визначається функцією попиту.Занедосконалої конкуренції задача

максимізації доходу кожного гравця ринку має вирішуватись з допомогою

імітаційних моделей. Крім того, придатність кожної олігопольної моделі

залежить від часових меж її дослідження.

У випадку короткострокового планування, а саме, від одного дня до

одного тижня, найкращий шлях представлення ринку – це модель «лідер-в-

ціні» (leader-in-price) [41,26,28,33]. У цій моделі діюче підприємство має на

меті отримання максимального доходу, беручи до уваги функцію

залишкового попиту, яка співвідносить продукцію з її ціною.

У випадку середньострокового прогнозу, а саме, від одного місяця до

одного року, переважна більшість моделей ґрунтується як на рівновазі Курно

[35, 22, 40, 24, 38, 32], так і на рівноважній функції постачання [29,23,39,21].

Задля вирішення задач довгострокового планування рівновага

Штакельберга може підходити краще, аніж олігополістичні моделі з

довгостроковими задачами інвестиційних рішень, саме завдяки її

послідовному процесу прийняття рішень.

Одним із найбільш загальних застосувань електроенергетичних

моделей є прогнозування ринкового випуску за багатьох сценаріїв, коли ціна

залежить від випадкових змінних, таких як простій виробника, погодні умови

та рівень попиту. Окрім того, говорячи про конкуренцію, нові джерела

невизначеності можуть розглядатися як результат стратегічної поведінки

конкурентів, так і результат непостійності ціни на паливо.

Моделювання ринку. Моделі на основі досконалої конкуренції є

найпростішими, оскільки вони розглядають процеси клірингу ціни як

25

екзогенні по відношенню до оптимізаційної задачі. Вважається, що моделі,

засновані на концепції «лідер-в-ціні», мають середній рівень складності,

оскільки вони враховують вплив виробництва підприємства на ціну за

допомогою функції залишкового попиту. Найбільш складними моделями

ринку є ті, які ґрунтуються на недосконалій ринковій рівновазі, оскільки

вони враховують взаємодію між усіма учасниками ринку [30,31,36].

DSD-модель та деякі результати з її допомогою отримані

Dynamic supply-demand model – динамічна модель попиту і пропозиції

для одночасного обліку цін на електроенергію і часових рядів вспоживання.

Ця модель заснована на економічному обгрунтуванні того, що ціна і кількість

на конкурентному ринку можуть визначатися кожен день як перетин кривої

попиту і пропозиції. Модель розглядає вплив температури і сезонної

залежності і доступність палива як фактори, висловлюючи криві попиту і

пропозиції як явні функції цих факторів. Вона також допускає внутрішню

випадкову варіацію кривих з плином часу. Оскільки модель є нелінійною і

негаусовою, а криві попиту і пропозиції безпосередньо не спостерігаються,

традиційні методології оцінки параметрів і прогнозування незастосовні.

В DSD-моделі приймаються ),;( tS та ),;( tD як приховані випадкові

процеси, в результаті яких спостерігають рівноважні обсяги купівлі

електроенергії, позначені tQ , що вважаються рівноважними точками:

)},;(),;(:{ ttttt EqDEqSqQ . (1.1)

Ця ідеалізована модель передбачає, що криві попиту та пропозиції є

детерміністичними функціями деяких невідомих параметрів , а також

екзогенних пояснювальних змінних tE і що спостережувані ціни та величини є

перетин цих кривих.

26

Кінцеві рівняння попиту та пропозиції, включаючи вище згадані

компоненти, мають вигляд:

)**)(**exp()()90,60(30

,3,2,1,

tt

ttttttot GQCPQHqqqS

, (1.2)

tttttttt RSEqTqD ,3,2

2

,1,0 *)19(*)( , (1.3)

де tj , та tj , - коефіцієнти, що підлягають оцінці;

tQH - показує загальний обсяг виробництва електроенергії електростанціями,

що не здатні до різкого маневрування;

tСP - ціна вугілля;

tGQ - загальний обсяг електроенергії, виробленої із природного вугілля;

tT - денний максимум температури навколишнього середовища;

tSE - індикатори поденної сезонності.

Процес TtRt ,....,2,1, - авторегресія першого порядку, що задовільняє

R

tttt eRR 11 * , (1.4)

де { R

te 1 } - незалежна та ідентично розподілена послідовність рандомно

розподілених значень із математичним очікуванням 0 та дисперсією 2

R .

Цей процес дозволяє послідовно корелювати випадкову варіацію кривої

попиту навколо її середнього.

Параметри в отриманій моделі об'єднуються в вектор[34]

.),,,,,,,,( ,3,2,1,0.3.2.1.0

T

tttttttttt (1.5)

Для вирішення даної проблеми, було використано дані зміни цін та

обсягів споживання у Великій Британії, адже нинішня модель енергоринку в

Україні базується на старій британській моделі єдиного пулу 20-річної

давності. У сучасній же Великій Британії діє такий самий ринок, який мають

запровадити в Україні — вільний ринок, а не централізований пул. Було

27

припущено, що віднайдені таким чином коефіцієнти tj , та tj , очевидно

«міститимуть» в собі інформацію, що охарактеризовувала б подібний

перехідний процес.

В якості вхідних даних відповідно було обрано обсяги споживання, ціни

електроенергії, ціну вугілля у Великій Британії в перші роки після переходу

на модель вільного ринку [43]. Після переходу Британії на вільний ринок,

перші роки обсяги споживання електроенергії були доволі нестабільними,

що можна пояснити тим, що лише через декілька років суб’єкти ринку

виробили сталу поведінку за вільних умов його функціонування. Цього ж

можна очікувати і в Україні. Як і в Україні, сезонні коливання виробництва у

Великій Британії покриваються за рахунок виробництва електроенергії із

вугілля.

В результаті було спрогнозовано обсяг споживання електроенергії

завдяки DSD-моделі та порівняно їх із даними, отриманими методом Хольта-

Вінтерса [40,44,45] (рис. 1.5).

Таблиця 1.1 –Змодельвані обсяги споживання на липень-листопад 2019

року, ТВт*год

Місяць, 2019 Лип.19 Сер.19 Вер.19 Жов.19 Лис.19

Обсяг споживання

електроенергії, ТВт*год

Хольт-Вінтерс 11,84 12,14 12,09 12,81 13,28

DSD-модель 11,84 11,96 12,41 12,58 12,95

28

Рисунок1.5 – Порівняння знайдених результатів.

Проте вище описаний підхід на нашу думку є надто теоретизованим та

не враховує основний аспект: наскільки прогнозована ціна електроенергії (та

віднайдені завдяки їй обсяги споживання) є економічно обґрунтованими, в

першу чергу з боку виробників. Незнання такого аспекту унеможливлює

фактично побудову моделі, яка б дозволила також ввести параметр керування

(інвестиції) та відобразити його вплив на ціну в довгостроковій перспективі,

яка за умовами Закону перестає бути тарифом, тобто регульованою.

Отож, постає питання обрахунку собівартості електроенергії в різні

періоди дії тарифів.

1.5. Теоретичний аспект розрахунку тарифів

В світі існують різноманітні принципи встановлення тарифів на

електроенергію [49]. Виділимо три основні концепції:

Перша концепція.Враховуючи необхідний, достатній для покриття

затрат, понесених протягом аналізованого періоду тариф обчислюється,

відштовхуючись від доходу, що покриватиме усі витрати. Це так звана

витратна концепція побудови тарифу. Основний її недолік – те, що вона

орієнтована на окупність вже вкладених коштів і не стимулює компанії до

скорочення своїх витрат. Крім цього, в умовах істотної інфляції та заниженої

29

вартості основних фондів, фактичні витрати на відновлення основних фондів

енергосистеми можуть суттєво перевищувати амортизаційні відрахування.

Друга концепція. На підставі розрахунку короткострокових граничних

затрат встановлюються диференційовані у часі перемінні тарифи (подобові

або сезонні), що враховують зміни навантаження та пов’язані з цим витрати

енергопідприємств за маневрування потужністю. Такий підхід уможливлює

збалансування попиту та пропозиції на енергоринку. Чи не найважливішою

проблемою у встановленні таких тарифів є прогнозування коливань попиту

та пропозиції електроенергії. Тому тарифи, які основані на короткострокових

граничних витратах, реальним витратам енергосистеми відповідають не

повністю. До того ж ці тарифи не стабільні у часі.

Третя концепція. Ціна на електроенергію встановлюється на основі

довгострокових граничних витрат, які враховують в тому числі витрати на

будівництво та введення в роботу нових потужностей. Це забезпечує

стабільність таких тарифів у часі.

Більшість країн активно впроваджує ринкові відносини в енергетику,

намагаються проводити диференціацію тарифів. Перш за все, це пов’язано з

необхідністю задоволення можливості вибору споживачем системи тарифів

та форми розрахунків з постачальниками або виробниками електроенергії

[50].

30

2МОДЕЛЮВАННЯ РИНКУ ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИКИ.

2.1. Постановка економічної задачі

На ринку електроенергетики України з роками виникали та

нагромаджувались нові проблеми, для вирішення яких владою був

прийнятий Закон№2019-VIII „Про ринок електричної енергії―, метою якого є

досягнення та забезпечення конкурентного середовища, котре має

забезпечити рівноважні ціни на ринку. Виходячи з цього, постає проблема

моделювання останніх з подальшим їх порівнянням із теперішніми та

аналізом впливів таких потенційно новосформованих цін на діяльність всіх

суб’єктів ринку. При цьому варто враховувати специфіку функціонування

даного ринку в Україні та особливості електроенергії як товару:

- обсяг виробленої електроенергії рівний обсягу спожитої з

урахуванням втрат в електромережах та власного споживання;

- кількість електроенергії, якої було б достатньо для нормального

функціонування системи, не можливо акумулювати;

- неможливість визначити конкретного суб’єкта ринку, що

виробив споживувану електроенергію.

Зазвичай підходи економічного моделювання розкривають лише деякі

аспекти вирішуваної проблеми без системного підходу, що ігнорує водночас

ряд інших і спотворює загальний стан досліджуваної системи.

Тому було прийнято рішення сформувати економічну модель

утворення рівноважних тарифів на ринку електроенергетики, враховуючи:

- бажання кожного із гравців ринку максимізувати свою вигоду;

- сезонність попиту (відповідно і пропозиції);

- бажання виробників за будь-яких умов покрити витрати за вироблену

електроенергію

- замонополізовамість ринку.

31

2.2. Постановка моделі

Спробуємо сформулювати модель ринку електроенергетики. Приймемо,

що посередники укладаючи договори з виробниками та купуючи

електроенергію у них, сприятимуть таким чином формуванню рівноважної

ціни на ринку «Виробник-Посередник» (далі – «ВП»). Тут варто зауважити,

що згідно власних розрахунків та розрахунків експертів [56], найдешевшою є

електроенергія ГЕС/ГАЕС та АЕС, а це значить, що генеруючи величезний

обсяг електроенергії [47], останні зумовлювали б зниження ціни приблизно

до рівня собівартості електроенергії на такого типу електростанціях. Але

ГЕС/ГАЕС та АЕС – стратегічного значення об’єкти, що безумовно якщо й

не залишаться у власності держави, то принаймні будуть чітко скоординовані

із її інститутами.

Так як ГЕС/ГАЕС та АЕС будуть не зовсім «вільними» у своїх діях

гравцями ринку, то швидше за все держава не допустить значного зниження

ціни, не вигідної іншим учасникам, на що є достатньо причин: як

економічних, так і політичних.

Виходячи із таких міркувань, припустимо, що ціна коливатиметься

близько до рівня собівартості (враховуючи як змінні так і постійні витрати)

на ТЕС, ТЕЦ.

Враховуючи аналіз досліджень, згаданих у розділі 1, особливо у пункті

1.6, сформулюємо рівняння прибутку для кожного типу електростанцій,

враховуючи та приймаючи, що:

- на перші роки дії Закону частка згенерованої електроенергії із

відновлювальних джерел електроенергії буде все ще незначною[13], тому на

разі не враховуватимемо достеменно особливості їх функціонування та

впливу на ціноутворення, яке до того ж порівняно з іншими видами генерації

є доволі специфічним [1];

- обсяг та вартість основних фондів на різних типах електростанцій хоч і

різний, але для більшості із них необхідне або їх суттєве оновлення та

32

модернізація, або як на АЕС – постійне строге підтримування належного

стану основних засобів. Очевидно, що інвестиції s

tI для різного типу

електростанцій іноді суттєво відрізняються. І якщо для АЕС оновлення

основних фондів, ремонти є строгим правилом, то для інших типів

електростанційнажаль зустрічається не надто часто (табл. Ц.2.2-4). З цього

випливає, що для АЕС (і ГЕС/ГАЕС) норма інвестицій буде в перспективі

незмінною, а от для ТЕС і ТЕЦ – можливі варіації: від зниження при тривалій

низькій ціні до підвищення при додаткових прибутках. В рівняння прибутку

вписуватимемо tI .

- типи податків для різних електростанцій s

tTax хоч і можуть відрізнятись,

але для зручності приймемо значення відсотку корпоративного податку, що

були обчислені виходячи із поточних даних (таблиці Ц.2.2-4);

- зарплату для робітників кожного типу електростанцій для кожного

періоду s

tЗП прийматимемо як середньо-облікове значення помножене на

середню зарплату по галузі або ж як прогнозоване значення зарплати на

певний період, помножене на коефіцієнт, що відображає у скільки раз

зарплата в енергетиці більша, аніж середня по країні (припускається, що в

найближчі роки цей коефіцієнт мало що зміниться);

- обсяг генерації кожним типом електростанцій tW шукатимемо

відповідно до віднайдених рівнянь, які описують динаміку часових рядів для

даного процесу. Дані для цього були надані ДП «НЕК «УКРЕНЕРГО» як

відповідь на запит. Детальніше про аналіз даних по генерації буде

обговорено нижче;

- приймемо також, що у електростанцій є так зване «власне споживання»

iOЕ . Поки що зробимо припущення, що його частка для всіх типів генерації

однакова і становить . Детальніше даний момент проаналізуємо у

пункті 2.3.2.

- введемо також функцію споживання енергоресурсів для кожного типу

генерації: ),( sj WNF . Знаходження цієї функції очевидно доволі просте, та

33

швидше за все походить із пропорційності споживання/генерації. Тим не

менш детальніше дослідимо даний процес у розділі 2.6. ;

- ціни енергоресурсів є екзогенними змінними і наданому етапі

бакалаврського дослідження обійдемось без їх моделювання, так як почасти

їх зміни є наслідком суто психологічних очікувань. У нашій же моделі

прямуватимемо іншим, тим не менш також цікавим для постаналізу шляхом.

Добуток функції ),( sj WNF та відповідної ціни jP даватиме нам змінні

витрати iCV ;

- так як ринок згідно Закону буде вільним, то в ідеалі повинна

встановитись рівноважна ціна рP на всі типи генерації, яка буде не нижча ніж

ціна для генерації ТЕС/ТЕЦ (це припущення базується на міркуванні, що з

боку держави знайдуться механізми, які б унеможливили покупку

електроенергії лише у АЕС та ГЕС/ГАЕС, так як це є до того ж небезпечно

для енергосистеми).

Отож, сформулюєморівняння прибутку для різних типів

електростанційдля конкретного періоду:

АЕСАЕСАЕСАЕСАЕС

NuclFuel

UranАЕСрАЕС TaxЗПIWNFPWPП ),()1( , (2.1)

ГЕСГАЕСГЕСГАЕСГЕСГАЕСГЕСГАЕСрГЕСГАЕС TaxЗПIWPП ///// )1( , (2.2)

ТЕСТЕСТЕСТЕСТЕС

j

jТЕСрТЕС TaxЗПIWNFPWPП ),()1( , (2.3)

ТЕЦТЕЦТЕЦТЕЦТЕС

j

jТЕЦрТЕЦ TaxЗПIWNFPWPП ),()1( . (2.4)

Сформулюємо рівняння для посередника між виробниками та

споживачами, приймаючи та враховуючи, що:

- посередник, на даному етапі дослідження – це такий собі

умовний агент, що в даній моделі замінює і державу і приватні суб'єкти;

- ціна купівлі електроенергії для нього рівна ціні продажу для

виробників – рP ;

34

- обсяг купівлі електроенергії рівний обсягу відпуску зі сторони

виробників (тобто враховуючи їх власне споживання);

- посередник володіє також основними фондани, в які він інвестує.

- втрати при передачі електроенергії від виробників до

споживачів не враховуватимемо окремо, так як в даному випадку

використовуватимемо окремо функції споживання dE , що були отримані на

основі даних, наданих у відповідь на запит до ДП «НАК «УКРЕНЕРГО».

Загалом же

s

s

d

d WE )1()1( . (2.5)

Детальніше про знаходження моделі споживання у пункті 2.4;

- так як обсяги експорту та імпорту в останні роки відносно невеликі

[47], та перший перевищує останній, для спрощення моделі приймемо в

моделі їх різницю

IMPEXPIMPEXP EEE / ,(2.6)

вартісне вираження якої буде:

EXPIMPEXPEXP PEД / ; (2.7)

- ціна для різних груп споживачіввідрізняється

ПPP н . (2.8);

Отож:

.

/нн

dealerdealerdealerdealer

s

sрIMPEXPEXPППdealer

TaxЗПIОЗ

WPEPEPEPП

(2.9)

При чому

EXP/IMPнП )1)(1( tt

s

s

ttt EEWE . (2.10)

Покладемо також деякі обмеження:

- обсяг генерації в будь-який момент часу певним видом

електростанції не повинен перевищувати її встановленї максимальної

потужності:

ss

t WW max в t ; (2.11)

35

- прибуток електростанцій найдорожчого типу генерації за останні

nперіодів приймемо більшим або рівним 0, а всіх інших більше 0, так як

очевидно, що жоден агент не працюватиме у збиток з погляду довгострокової

перспективи, хоч в окремі моменти часу t значення прибутку може

опускатись нижче 0. Отож:

01

n

t

АЕС

tП , (2.12)

01

/

n

t

ГАЕСГЕС

tП , (2.13)

01

n

t

ТЕС

tП , (2.14)

01

n

t

ТЕЦ

tП ; (2.15)

- прибуток посередника за останні nперіодів повинен бути також

быльше 0, так як в протилежному випадку недержавний агент не

працюватиме на даному ринку:

01

n

t

dealer

tП ; (2.16)

- враховуючи умову (2.9) розширимо її до формулювання, що ціна

для населення має бути нижчою, аніж для промисловості:

П

tt PP н ;(2.17)

- ціна експорту (та імпорту) визначається за контрактом на

тривалий термін, тому її значення приймемо рівне константі:

constPEXP .

2.3. Аналіз даних для знаходження компонентів моделі

Перш ніж перейти до моделювання ціни на електроенергію та її

виробництва чи споживання, було б доречно виявити, чи впливає її зміна на

зміну виробництва та споживання.

Відомо, що тариф на електроенергію змінювався із 2014 року декілька

разів (рис. 2.1. та дод Б)[5].

36

Також відомі обсяги споживання за цей період: погодинно, а відповідно

пощоденно та помісячно (рис. 2.2, дод В).

Приймемо той факт, що обсяги електроенергії, що виробляються,

залежать по суті від споживачів, від попиту, але не від пропозиції. Тобто

електроенергія – це такий товар, споживання якого не збільшується зі

збільшенням його пропозиції.

Рисунок 2.1 – Зміна тарифів на електроенергію за 10.2014-04.2018,

коп/кВт*год

Виходячи із вище стверджуваного, потрібно обчислити еластичність за

ціною.

Постає логічна проблема: споживання електроенергії має дуже і дуже

сезонний характер. Так як тарифи змінювались в різні місяці, то для чистоти

експерименту варто позбутись сезонної компоненти: очевидно, що якщо

тариф змінювався на початку грудня, в якому споживання електроенергії

підвищується, так як середньодобова температура знижується, то можемо

отримати таке значення коефіцієнта еластичності, яке б показувало, що зі

зростанням ціни, споживання збільшується.

37

При цьому постає нова проблема, кого відносити до промислової групи

споживачів, а кого до побутової, так як ДП «НАК «УКРЕНЕРГО» поділяє

усіх їх на більш деталізовані групи (Дод В). Порадившись із представниками

ДП «НАК «УКРЕНЕРГО» було прийнято рішення зробити розподіл, як

показано на рис.2.2.

Рисунок 2.2 – Алгоритм розподілу споживачів на промислову та

побутову групу

В результаті отримані результати, відображені на рис. 2.3. та в дод Г.

Опрацюємо дані Дод.Г, відділивши сезонну компоненту. Для цього

спершу потрібно дізнатись, які з них її мають, та з якою періодичністю.

Виконавши розрахунки в MSExcel, виявили наступне (дод. Д).

Виконавши розподіл, як на рис.2.2., проаналізуємо кожен тип

споживання, на наявність сезонності, для чого побудуємо корелограми за

даними (дод. Д), віднайденими з допомогою формули 2.18 [10].

3,2,1,0,

)()()()(

))(()(

)(1

1

21

1

221

1

1

1

2

1

1

1

1

1

1

l

yylnyyln

yyyyln

lrn

i

n

i

lili

n

i

i

n

i

i

n

i

n

i

li

n

i

ilii

. (2.18)

Втрати

Власне

споживання

Промислова група

Побутова група

Сальдо експ/імп

Втрати

Власне споживання

Промисловість

С/г

Транспорт

Будівництво

Ком.побутові

споживачі

Інші непромислові

споживачі

Населення

Сальдо експ/імп

Рис. 2.3. Споживання агреговане за 01.2013-03.2018: промислові

та побутові споживачі, тис. кВт*год

39

Дослідивши еластичність, продовжимо побудову моделей, які б

описували процеси попиту та пропозиції на ринку електроенергії.

2.3.1. Споживання групою побутових споживачів.

Як видно із рис. 2.4., попит з боку групи побутових споживачів має чітко

вирожений сезонний характер із циклічністю 12, що можна пояснити

наступним чином: влітку споживання чи не найменше. При чому в даному

випадку конкурують два фактори:

а) зі збільшенням температури, збільшується використання

«охолоджуючих» пристроїв, що мало би збільшувати споживання

електроенергії;

б) світловий день набагато більший ніж узимку, а тому витрачається

набагато менше електроенергії на освітлення. Для України очевидно цей

фактор переважаючий.

Рисунок 2.4 – Корелограма «Споживання групи побутових споживачів»

Уже через шість періодів, тобто взимку, споживання досягає свого піку,

що пов’язано:

- зі зменшенням світлового дня;

- необхідністю ввімкнення обігріваючих приладів задля економії газу в

тому числі.

40

Розуміння характеру сезонності необхідне для її виділення, до чого

власне і перейдемо, виконуючи послідовно такі кроки:

- починаючи з першого члена ряду розраховується 12-місячна

ковзна сума, в нашому випадку з січня по грудень 2014 року, яке

«поміщується» між червнем та липнем;

- розраховується дворічна ковзна сума, результат якої записується

в таблиці в строку липня;

- так як дворічна сума уже містить дані про 24 місяці (січень 2014

року один раз, лютий-грудень 2014 року двічі і січень 2015 року один раз), то

вона центрована на липні 2014 року;

- дворічна ковзна сума ділиться на 24 для отримання 12-місячного

центрованого ковзного середнього;

- сезонний індекс для липня отримується діленням реального

значення для липня на 12-місячне центроване ковзне середнє.

Етапи 1-5 повторюються починаючи з наступного місяця ряду і тд.

Процес закінчується тоді, коли коли уже неможливо вичислити повну 12-

місячну ковзну суму.

Після того, як отримано декілька оцінок сезонних компонент для

кожного місяця, їх треба узагальнити, аби отримати одне значення. Для цього

краще використовувати медіану, а не середнє значення, так як такий підхід

виключає вплив тих даних в році, які є незвичайно великими або

маленькими. Збір всіх сезонних компонент разом із їх медіаною

представлений в таблиці 2.1.

Сума всіх місячних сезонних компонент має дорівнювати нулю, тому

значення медіан потрібно відповідним чином підігнати, помноживши на

множник, як це показує формула (2.19)[12].

998188,002178,12

12

Медіана

12ножник

12

1

і

і

М . (2.19)

Отримали підігнані сезонні індекси (табл. 2.1.).

41

Таблиця 2.1 – Компоненти сезонності для споживання е/е групою

промислових споживачів

2014 2015 2016 2017 Медіан

а

Підігнаний

сезонний індекс

(медіана*множни

к)

Січ -

1,24589

5

1,26192

5

1,24797

3

1,24797

3 1,245712134

Лют -

1,14089

9

1,14802

5

1,16493

4

1,14802

5 1,145945686

Бер -

1,12615

9

1,07820

2

1,03643

5

1,07820

2 1,07624867

Кві - 0,99332

0,92834

7

0,93543

1

0,93543

1 0,933736142

Тра -

0,85766

8

0,85862

3

0,86387

2

0,85862

3 0,857067591

Чер -

0,82242

1

0,84717

8

0,84061

2

0,84061

2 0,839089411

Лип - 0,85294

0,88500

3

0,86299

7

0,86299

7 0,861433294

Сер -

0,90389

2

0,90808

9

0,92355

2

0,90808

9 0,906443671

Вер 0,84803

0,83873

8

0,85056

2

0,84137

9

0,84470

4 0,843174082

Жов

0,99452

7

0,96736

4

1,00510

5 -

0,99452

7 0,992725341

Лис

1,11959

3

1,06271

7

1,09839

9 -

1,09839

9 1,096409505

Гру

1,21296

9

1,14494

2

1,20419

6 -

1,20419

6 1,202014473

12,0217

8

Після визначення сезонної компоненти, її можна використовувати для

визначення даних з відкинутими сезонними коливаннями, для чого

скористаємось формулою:

tt

t

t eTS

E , (2.20)

42

де tS –індекс сезонності;

tT – трендова складова;

te –нерегулярна компонента.

Здавалося б, що можна виконати розрахунок за формулою (2.20), та

перейти до оцінювання еластичності. Але про всяк випадок, дослідимо, чи не

містить компонента te якоїсь «прихованої» інформації, що могла б впливати

на споживання. Для цього треба довести, що te - незалежний гаусівський

процес білого шуму.

Також варто зауважити, що даний часовий ряд (нас особливо цікавить

ряд з елюмінованою сезонністю) є стаціонарним (дод Е), тобто трендова

складова незначна.

Очистивши дані від впливу сезонної компоненти (дод Е), спробуємо

визначати коефіцієнти еластичності для кожного із періодів підняття тарифів,

для чого скористаємось наступною власною методикою:

1) знайдемо середній елюмінований від сезонності попит за три

попередні до зміни тарифу періоду;

2) знайдемо відсоткову зміну попиту S

E% , як

2

))()((

)()(

1

1

tt

tt

S

E

S

ES

E

S

E

;

3) знайдемо відсоткову зміну тарифу Tarif% як

2)( 1

1

tt

tt

TarifTarif

TarifTarif

;

4) поділимо S

E% на Tarif% одержавши коефіцієнт еластичності.

Отримали наступні результати:

Таблиця 2.2 – Коефіцієнти еластичності попиту на електроенергію

зі сторони групи побутових споживачів

Дата зміни тарифу Коефіцієнт еластичності

Кві.15 -0,05533586

Вер.15 -0,20382285

43

Бер.16 0,08205

Вер.16 -0,00310992

Бер.17 -0,091676084

Зміна ціни на 1% призводить до зміни попиту на менш ніж на 1%, що

свідчить про його нееластичність.

Проте, ми все ж вважаємо, що тариф на електроенергію є чи не

найвирішальнішим у формуванні попиту, а низьку еластичність можна

пояснити тим, що електроенергія на сьогодні є одним з найважливіших благ

людини, від якого вона не може відмовитись.

2.3.2. Аналіз даних по власному споживанню

Для знаходження рівноважної ціни за моделлю, описаною в пункті 2.2,

важливо знати характер власного споживання (аби знати обсяг електроенергії

на продаж), щодо якого припустимо такі гіпотези, щочастка власного

споживання :

1) приблизно однакова для будь-якого періоду року;

2) має сезонний характер;

Знайдемо на основі даних додатка Д частку власного споживання у

кожний період (дод. Ж)та побудуємо корелограму її значень. Із рис. 2.5

очевидно, що принаймні 1-ша гіпотеза відкидається і вірна 2-га гіпотеза:

частка власного споживання має сезонний характер і збільшується взимку та

зменшується влітку.

44

Рисунок 2.5 – Корелограма частки власного споживання

Так як тренд у даних додатку Ж відсутній, а ряд є стаціонарним (дод. И),

то впринципі можна знайти частку власного споживання для кожного місяця

року, як середнє арифметичне для декількох відповідних місяців (дод. И).

2.3.3. Аналіз даних щодо втрат

При розв’язанні моделі, описанї в пункті 2.2. потрібно знати також

частку втрат . Можливо вона незмінна постійно, а можливо змінюється, як і

частка власного споживання .

Проаналізувавши корелограму рис.2.6, сезонності не було виявлено.

Рисунок 2.6 – Корелограма втрат

45

Варто зауважити, що в ході аналізу був виявлений незначний тренд.

Проте, дослідивши середні арифметичні оброблених даних по втратах,

одержали наступний цікавий результат (рис.2.7): значення коефіцієнта втрат

підвищується ближче до липня, та знижується в період низьких температур.

Даний факт можна пояснити фізичними законами: що нижча темпиратура, то

краща провідність, відповідно менші втрати, і навпаки [11].

Отож, в описаній моделі використовуватимемо значення , що надані в

додатку К.

Рисунок 2.7 – Графік усереднених значень часток втрат е/е в різні

періоди року

2.3.4. Аналіз даних по споживанню групи промислових споживачів

Варто доволі обдумливо підійти до аналізу даних по промисловому

споживанню, адже протягом 2014-2015 років декілька разів відбувся обвал

виробництва. І лише у 2016 році спостерігалась стабілізація економіки [42].

Неозброєним оком із рис.2.8. видно, що динаміка даних до грудня 2014

року була більш-менш сталою, після чого відбулись значні переміни,

причини яких швидше за все пов’язані із ситуацією на Донбасі.

Уже в березні 2016 споживання електроенергії стабілізувалось, і набуло

нового характеру. Виходячи із цього, є сенс досліджувати дані, починаючи із

2016 року, що підтверджують також і корелограми (дод. Л).

46

Для промисловості тариф на електроенергію змінювався за останні роки

чи не щомісяця і в абсолютній більшості випадків зростав (рис. 2.1). Разом

тим, при постійному підвищенні тарифу, відбулись спади та підйоми

споживання електроенергії, що неозброєним оком видно із рис. 2.8.

Усунувши сезонність, було виявлено, що в останні два роки, споживання

з боку промислової групи має тренд до зростання (рис. 2.9).

Рисунок. 2.8 – Споживання (агреговане) е/е групою промислових

споживачів, тис. кВт*год

Рисунок 2.9 – Дані по споживанню е/е промисловою групою за період

03.16-03.18, тис. кВт*год

47

Споживання промисловою групою залежить від багатьох факторів,

серед яких:

- тариф на електроенергію, що змінюється в останні два роки щомісяця і

є різний для різних регіонів;

- курс гривні до долара (швидше за все впливає із запізненням);

- рівень інвестицій, які засвоюються із певним лагом;

- рівень збереження бізнес-зв’язків між різними підприємствами (доволі

важливо для ситуації на Донбасі, але дуже важко піддається обчисленню);

- рівень виробництва (експорту).

Очевидно, що часовий ряд, представлений на рисунку 2.9 не є

стаціонарним, тому для роботи з ним, пізніше варто буде вдатись до деяких

перетворень, зокрема позбутись тренду. Зробивши це, отримали дані,

представлені в додатку М.

2.3.5. Аналіз даних по транскордонних перетоках

Сальдо експорт/імпорт електроенергії для України не має сезонного

характеру (рис 2.10), що можна пояснити наявністю значної кількості сусідів

з доволі різними кліматичними особливостями та економікою.

Рисунок 2.10 – Автокореляція та часткова автокореляція для даних по

транскордонних перетоках

48

Наразі непросто сказати, який лаг є статистично значущим, тому

детальніше про це буде досліджено в пункті 2.4.

2.3.6. Аналіз даних по виробництву

Для кожного типу генерації дослідимо дані (дод. Н), починаючи із

березня 2014, на предмет стаціонарності та сезонності.

Так щодо даних по виробництву ТЕС, то можна з впевненістю сказати,

що ряд не має сезонності (дод. П, рис. П.1), а значими швидше за все в

авторегресійній моделі буде лаг у 1 та 2.

Виробництво атомними електростанціями має виражений сезонний

характер (дод. П. рис .П.2). Часткова автокореляція показує, що статистично

значущими можуть бути значення 12,3,2 ttt періодів. Цікаво в

подальшому було б побудувати дві моделі, та визначити яка з них краща:

одна із десезонуваними даними, а інша з даними, котрі містять сезонну

компоненту.

Визначимо індекси сезонності за аналогією із пунктом 2.3.1. (табл. 2.10).

Дані щодо виробництва ТЕЦ мають також чітко виражений сезонний

характер (рис. П.3). Проте в даному випадку статистично значущими є лаги

12,2,1 ttt . Визначимо сезонні компоненти (табл. 2.11).

Цікаво, що якщо у випадку з ТЕЦ, десезоновані дані «стають в

коливаючу лінію», то для АЕС такого не спостерігається (рис. П.5), що

свідчить про значний вплив якихось інших факторів, як, до прикладу, ремонт

енергоблоків.

Таблиця 2.10 – Сезонні компоненти виробництва е/е АЕС

2013 2014 2015 2016 2017 Медіана

Підігнаний

сезонний індекс

(медіана*множник)

Січ - 1,186 1,159 1,202 1,105 1,163 1,162

49

Лют - 1,102 0,999 1,040 1,066 1,052 1,050

Бер - 1,089 1,018 1,078 1,101 1,071 1,070

Кві - 0,932 0,984 0,931 1,057 0,976 0,975

Тра - 0,835 0,894 0,842 1,033 0,901 0,900

Чер - 0,828 0,941 0,811 0,928 0,877 0,876

Лип 0,854 0,891 0,907 0,825 0,927 0,881 0,880

Сер 0,950 0,979 0,881 0,841 0,870 0,905 0,903

Вер 0,899 0,997 0,941 0,900 0,835 0,914 0,913

Жов 0,989 1,079 1,073 1,096 - 1,059 1,058

Лис 1,006 1,117 1,049 1,089 - 1,066 1,064

Гру 1,165 1,107 1,182 1,150 - 1,151 1,150

12,016

Таблиця 2.11 – Сезонні компоненти виробництва е/е ТЕЦ

2013 2014 2015 2016 2017 Медіана

Підігнаний

сезонний індекс

(медіана*множник)

Січ - 1,656 1,697 1,693 1,633 1,670 1,666

Лют - 1,472 1,338 1,441 1,388 1,410 1,407

Бер - 1,361 1,373 1,474 1,252 1,365 1,362

Кві - 1,009 0,800 0,797 0,755 0,840 0,838

Тра - 0,691 0,499 0,566 0,654 0,603 0,601

Чер - 0,582 0,560 0,526 0,520 0,547 0,546

Лип 0,555 0,492 0,556 0,599 0,590 0,558 0,557

Сер 0,596 0,409 0,474 0,577 0,612 0,533 0,532

Вер 0,581 0,465 0,492 0,634 0,667 0,568 0,567

Жов 1,066 0,897 0,949 1,012 - 0,981 0,979

Лис 1,204 1,392 1,385 1,317 - 1,325 1,322

Гру 1,467 1,845 1,574 1,623 - 1,627 1,623

12,027

Виробництво ж гідрогенерації попри очікування не носить сезонного

характеру (рис. П.4).

Варто зауважити, що дані по виробництву електроенергії з

відновлюваних джерел не братимуться до уваги при формулюванні загальної

моделі тарифоутворення, так як їх вплив в останні роки залишається все ще

50

незначним: частка згенерованої електроенергії коливається на рівні 0,13-

1,43% від загальної генерації.

2.4. Побудова моделей споживання

2.4.1. Побудова моделі споживання групою побутових споживачів

В розділі 2.3.1. було описано дані по власному споживанню. Було

встановлено зокрема, що хоч зміна тарифу і впливає на споживання,

найчастіше з оберненою залежністю, проте вона є незначною. Позаяк,

електроенергія особливий товар, споживання якого не може бути цілком

еластичним. Але тариф – один з найважливіших чинників, які обумовлюють

ті незначні зміни у споживанні, які відбуваються

Щоб підтвердити вище сказані слова, дослідимо кореляцію цих двох

факторів за формулою (2.21) [10].

))(())(( 2222

yynxxn

yxxynrxy .(2.21)

Очікується, що кореляція повинна бути:

- негативною, тобто цим вище тариф, тим нижче споживання;

- незначною, так як маємо справу із нееластичним товаром.

У додатку Рнаведені розрахунки. Сам же коефіцієнт становить -

0,7512907.

Проте побудувати динамічну модель на основі лише тарифів незалежної

змінної – неможливо, так як він змінюється не кожного періоду, а окрім того

згідно корелограм додатку Е має місце авторегресійний процес, тобто

споживання в цьому періоді залежить від споживання в

попередньому/попередніх.На цьому зокрема базується модель Холта-

Вінтерса [41], результати моделювання за якою наведені в додатку С.

Варто зауважити, що результати, наведені у додатку П залишають

бажати кращого, адже точність моделі всього лише 90,2%.

51

Звідси постає потреба розробити власну модель, яка б враховувала

реакцію на зміну тарифу та авторегресійність споживання, яку потрібно іще

дослідити.

Для початку спробуємо зрозуміти причини авторегресійності у моделі

споживання групою побутових споживачів.

Споживання електроенергії в своїй основі має ряд причин і не може

різко змінюватись, а якщо така зміна відбулась, то вона швидше за все

даватиме вплив на майбутнє споживання. Для простоти: у сім'ї А

електроенергія витрачається на роботу 10-ти лампочок, телевізора та

мікрохвильової печі. В цьому місяці, сім'я А вирішали купити ще

холодильник. Зрозуміло, що споживання електроенергії для них збільшиться.

Також очевидно, що в наступному місяці їх холодильник нікуди не

подінеться і сумарне споживання за наступний (і дальше) місяць буде

більшим, ніж у попередньому періоді. Тобто бачимо приклад, коли

споживання в t-період містить інформацію про те, яким буде споживання в

(t+n)-період.

Для початку, дослідимо, скільки nпопередніх періодів мають вплив на

поточний. Для цього послідовно оцінимо параметри дистрибутивно-лагової

моделі типу:

n

j

tjt

i

j

i

t ybay1

)()(~ .(2.22)

1. Припустимо, що значення «екзогенної» змінної Nny jt , є

нестохастичними, тобто для них відсутня кореляція із компонентою te

(Nney tjt ,0),cov(

).

2. Будуємо парну лінійну кореляційно-регресійну модель для

j=1(рис. Т.1 та Т.2). Отримали такі дані:

а=1651475,434; b0=0,667199294,

16

1 1016,3),cov(

tt ey .

Точність моделі – 94,27%.

52

Так як 009,2|| )( ем

b

крj

i

tt і 25,83316168)1(0

ем

bt – робимо висновок

простатистичну значуість параметра j .

3. Будуємо двофакторну лінійну кореляційно-регресійну модель для

j=2(рис.Т.3 та Т.4). Отримали такі дані:

а=2473557,517; b0=0,874530678; b1=-0,374453172,

5

1 1035,4),cov(

tt ey ,

5

2 1008,3),cov(

tt ey .

Точність моделі – 95,53%.

Так як 009,2крt і 5,86412001)2(0

ем

bt а 5-2,5886712)2(

1

ем

bt – робимо висновок

простатистичну значущість параметрів 0 та 1 .

4. Будуємо трифакторну лінійну, кореляційно-регресійну модель

для j=2 (рис. Т.5 та Т.6). Отримали такі дані:

а=2853201,143; b0=0,775985369; b1=--0,358319851; b2=0,004276926,

5

1 1066,2),cov(

tt ey ,

5

2 1006,1),cov(

tt ey ,

5

3 1098,3),cov(

tt ey .

Точність моделі – 95,79%.

Так як 009,2крt і 44,61139453)3(0

ем

bt , 31-1,7552309)3(

1

ем

bt а 50,02783545)3(

2

ем

bt –

робимо висновок про однозначнустатистичну незначущість параметра 3 [10].

Це означає, що споживання в (t-3)-періоді ніяк не впливає на

споживання в поточному періоді.

Позаяк, точність моделі лише коливається на рівні 95%, а вище було

виявлено вплив тарифу на споживання.

Виходячи із вище сказаного, знайдемо модель споживання побутовою

групою на основі попереднього споживання (дослідимо чому має бути

рівне n) та тарифу. Варто бути уважним, адже оцінки параметрів моделі

мають бути консистентними (так як наша модель буде за своєю суттю

53

моделлю Койка, для якої 1ty та 1 tttv можуть бути корельованими [10]).

Аби уникнути цього, в разі необхідності будемо манюпулювати даними.

Якщо зовсім не перетворювати дані, то точність моделі становитиме

95,55%.

Якщо ж дані по споживанню прологарифмувати, то одержимо точність

на рівні 96,74%, що пов'язано очевидно із усуненням незначної

мультиколінеарністі між 1ty та 2ty (рис. Т.7. та Т.8).

Отож, загальний вигляд моделі споживання:

нн21

н10)( н

1

нн ttt EP

ttt еESE

. (2.23)

Коефіцієнти становлять відповідно:

-8

10 10-7,84;0,85017837 71;-0,0001279 7;2,70707479 .

Тому модель набуває вигляду:

)10836132,7102797,1707075,2()( нн

2

4н

1

485018,0н

1

нн

tttttt EPEXPESE

, (2.24)

де н

tS – сезонна компонента, визначена у пункті 2.3.1;

н

1tР – ціна в попередній період;

2,1,н tE – споживання у попередні періоди;

{ R

t )( н } - незалежна та ідентично розподілена послідовність рандомно

розподілених значень із математичним очікуванням 0 та дисперсією

10н2 1048,2)( R .

Цікаво оцінити внесок кожного із коефіцієнтів у значення н

tE , для чого

визначимо коефіцієнти для нормованих даних.

Отримали такі результати:

%34,6

%4,610 ;

%99,281 .

Випадкова величина н

t визначає лише %26,3 результату.

54

2.4.2. Побудова моделі споживання групою промислових

споживачів

В пункті 2.3.4 були описані дані щодо промислового споживання

електроенергії. Виходячи із їх неоднозначності, було прийнято рішення

будувати модель, яка б описувала їх динаміку, виходячи із поточного тарифу

(який завідома відомий) та авторегресійності процесу, так як зміни, багато

змін, які впливають на промисловість відображаються на споживанні у

наступних періодах. Очікується, що незалежна змінна п

t даватиме

вагоміший внесок у результат, так як не всі причинні процеси будуть

охоплені у моделі.

Оцінимо спершу параметри дистрибутивно-лагової моделі (2.22).

1. Припустивши статистичну незначущість параметру п

t , будуємо

парну лінійну кореляційно-регресійну модель для j=1 (рис. У.1 та У.2).

Отримали такі дані:

а=1178466,1; b0=0,7697018, 6

1 1096,8),cov(

tt ey .

Точність моделі – 99,24%.

Так як 069,2крt і 3,3029)1( ем

bp

t – робимо висновок про статистичну

значущість параметра j .

2. Будуємо двофакторну лінійну кореляційно-регресійну модель для

j=2 (рис. У.3 та У.4). Отримали такі дані:

а=-550254; b0=0,459259; b1=0,654741,

6

1 1064,3),cov(

tt ey ,

6

2 10601,2),cov(

tt ey .

Точність моделі – 99,41%.

Так як 069,2крt і 82,1)2(0

ем

bt а 2,49)2(

1

ем

bt – робимо висновок простатистичну

значущість параметра 1 .

55

3. Будуємо двофакторну лінійну кореляційно-регресійну модель для

j=3. Отримали такі дані:

а=2905697,253; b1=0,826910538;b2=-0,39508378, 6

2 1067,5),cov(

tt ey ,

6

3 10731,2),cov(

tt ey .

Точність моделі – 99,32%.

Так як 069,2крt і 3,00724687)3(1

ем

bt а 8-1,3637428)3(

2

ем

bt – робимо висновок

про статистичнунезначущість параметра 2 .

4. Будуємо двофакторну лінійну кореляційно-регресійну модель,

фраховуючи поточний тариф. Отримали такі дані:

а=622684,014; b2=0,67191437194; bр=6303,295179, 5

2 1022,1),cov(

tt ey ,

5

4 1005,3),cov(

tt ey .

Точність моделі – 99,54%.

Так як 069,2крt і 3,295)4(2

ем

bt а 3,444)4(

3

ем

bt – робимо висновок про

статистичну значущість параметрів 1 та р .

Так як точність моделі нижча, ніж у крокові (2), то модель матиме

вигляд (рис. С.5):

п

ttttt PESE )295179,63031940,67191437014,226846( пп

2

пп , (2.25)

де п

tS – сезонна компонента, визначена у пункті 2.3.5 (табл. М.1);

п

2tE – споживання у попередні )2( t -період;

п

tP –тариф для промисловості в поточному періоді;

{ R

t )( п } - незалежна та ідентично розподілена послідовність рандомно

розподілених значень із математичним очікуванням 0 та дисперсією

10п2 1053,6)( R .

Варто зауважити, що умови адекватності моделі за таких умов також

виконуються.

56

З іншого ж боку, із рівняння 2.25 та 2.10 можна виразити значення

тарифу, застосувавши його у рівняння 2.9:

.295179,6303

)46719143719,0014,622684

)(

(

295179,6303

)46719143719,0014,622684(

2

EXP/IMPн

2

п

П

tП

t

П

ttt

s

s

tt

П

tП

t

П

t

П

t

t

ES

EEW

ES

E

P

(2.26)

2.4.3. Побутова моделі динаміки транскордонних перетоків

Оцінимо параметри дистрибутивно-лагової моделі (2.22).

1. Припустивши статистичну незначущість параметру exp/imp

t ,

будуємо парну лінійну кореляційно-регресійну модель для j=1.Отримали

такі дані:

а=-185027,0829; b0=0,664712541, 6

1 105051,7),cov(

tt ey .

Точність моделі – 97,12%.

Так як 0211,2крt і 2,86665)1( ем

bp

t – робимо висновок про статистичну

значущість параметра j .

2. Будуємо двофакторну лінійну кореляційно-регресійну модель для

j=4(згідно даних корелограм рис. 2.10). Отримали такі дані:

а=-411753; b0=0,519547; b4=-0,28867, 5

1 1065,1),cov(

tt ey ,

6

5 108127,4),cov(

tt ey .

Точність моделі – 93,85%.

Так як 0211,2крt і 9888,4)4(0

ем

bt а -3,055)4(

4

ем

bt – робимо висновок

простатистичну значущість параметра 1 та 5 .

57

Так як точність моделі вища в першому випадку, то приймемо, що

модель динаміки транскордонних перетоків матиме вигляд(рис. Ф.1 та Ф.2):

imp

ttt EE exp/exp/imp

1

exp/imp 664713,0083,185027 , (2.27)

де exp/imp

1 tE – сальдо експорту/імпорту )1( t період;

{ R

t )( exp/imp } – незалежна та ідентично розподілена послідовність рандомно

розподілених значень із математичним очікуванням 0 та дисперсією

10exp/imp2 1021,2)( R .

2.5. Побудова моделей виробництва

Аби полегшити побудову моделі тарифоутворення та позбутись від

аналізу додаткових даних та їх впливу на виробництво різними типами

генерації, скористаємось авторегресійністю процесу

споживання/виробництва, що уже були описані у пункті 2.4.

Дослідимо параметри дистрибутивно-лагової моделі для даних по

виробництву ТЕС

Припустивши статистичну незначущысть параметру п

t , будуємо парну

лінійну кореляційно-регресійну модель для j=1.Отримали такі дані:

а=1048868; b0=0,752628, 4

1 104,2),cov(

tt ey .

Точність моделі – 99,69%.

Так як 0211,2крt і 8,42)1( ем

bp

t – робимо висновок про статистичну

значущість параметра j .

Включивши до моделі лаг 2, було знайдено, що вінне має статистичної

значущості ( -0,444)2(1

ем

bt ), тому модель набуває вигляду:

ТЕС

ttt WW

ТЕС

1

ТЕС 75263,01048868 , (2.28)

де ТЕС

1tW – виробництво в (t-1)-період;

58

{ R

t )( ТЕС } – незалежна та ідентично розподілена послідовність рандомно

розподілених значень із математичним очікуванням 0 та дисперсією

11exp/imp2 109017,2)( R .

Більше можна знайти у додатку Х (рис. Х.1 та Х.2).

Щодо даних виробництва електроенргії атомними електростанціями,

чіткої сезонності, як це мало місце у ТЕЦ, не було виявлено. Проте вона все

ж існує (Рис. П.2та табл.2.10). Виходячи з цього було б цікаво дослідити, яка

модель краще відображатиме динаміку процесу: (2.22) чи модель типу

n

j

tjt

i

j

i

tt ybaSy1

)()( )(~ .

Спершу побудуємо модель типу

АЕС

ttttt WWWW

АЕС

1211

АЕС

32

АЕС

21

АЕС (рис. Х.3 та Х.4). Було

встановлено значущість коефіцієнтів:

Таблиця. 2.12 – Аналіз коефіцієнтів для моделі виробництва е/е АЕС

(без компоненти S)

Коефіцієнт Значення ем

bt ( 0211,2крt )

1018991,19 1,62

1 0,170041 4,07

2 0,166767 -2,01

11 0,1045625 3,95

Якби там не було, точність моделі дуже мала – 70,77%.

Побудуємо та дослідимо іншу модель.

Для даних без сезонності було встановлено, що лише коефіцієнти та

0 є статистично значущими ( ем

bt рівно відповідно 2,499 та 7,917). Точність

моделі при цьому 98,51%, що є однозначно кращим показником. Отож,

модель набуде вигляду:

АЕС

tt

АЕС

tt WSW )759065,01702253( АЕС

1

АЕС , (2.29)

де АЕС

tS – компонент сезонності (табл. 2.10);

АЕС

1tW – виробництво в (t-1)-період;

59

{ R

t )( АЕС } – незалежна та ідентично розподілена послідовність рандомно

розподілених значень із математичним очікуванням 0 та дисперсією

10АЕС2 104281,1)( R .

Вище було проналізовано, що виробництво електроенергії

теплоелектроцентралями носить доволі сезонний характер (табл. 2.11), що

дає підстави будувати модель за типом такої для АЕС (2.29).

Таблиця. 2.13 – Аналіз коефіцієнтів для моделі виробництва е/е ТЕЦ (без

компоненти S)

Коефіцієнт Значення ем

bt ( 0211,2крt )

372748,6 3,22831

1 0,646631 5,98275

2 - -1,81394* Примітка *. При побудові двофакторної лінійної кореляційно-регресійної моделі.

Так як корелограми на рис. П.6 показують статистично значущий пік

лише при лагові 1, то дослідимо відповідну авторегресію.

Точність становить 95,05%.

Отож, модель набуде вигляду:

ТЕЦ

tt

ТЕЦ

tt WSW )646631,06,372748( ТЕЦ

1

ТЕЦ , (2.30)

де ТЕЦ

tS – компонент сезонності (табл. 2.11);

ТЕЦ

1tW – виробництво в (t-1)-період;

{ R

t )( ТЕЦ } – незалежна та ідентично розподілена послідовність рандомно

розподілених значень із математичним очікуванням 0 та дисперсією

9ТЕЦ2 1047,1)( R .

Було також віднайдено коефіцієнти для виробництва електроенергії із

відновлювальних джерел енергії (табл. 2.13).

Таблиця. 2.13 – Аналіз коефіцієнтів для моделі виробництва е/е ТЕЦ (без

компоненти S)

60

Коефіцієнт Значення ем

bt ( 0211,2крt )

116216,78 2,5775

1 0,844428 8,1447

2 - -1,2682* Примітка *. При побудові двофакторної лінійної кореляційно-регресійної моделі

В результаті отримали модель, точність якої доволі низька (63,4%) (рис.

Х.7 та Х.8), що пов’язано швидше за все із значним впливом природи на

даний тип генерації. Як наслідок, стандартне відхилення становить 11,7-

60,18%.

Позаяк модель має вигляд:

ГАЕСГЕС

ttt WW /ГЕС/ГАЕС

1

ГЕС/ГАЕС 844428,078,116216 , (2.31)

де ГЕС/ГАЕС

1tW – виробництво в (t-1)-період;

{ RГАЕСГЕС

t )( / } – незалежна та ідентично розподілена послідовність рандомно

розподілених значень із математичним очікуванням 0 та дисперсією

10ГЕС/ГАЕС2 1091,2)( R .

2.6. Опис функцій генерації

Для повноти рівнянь (2.2), (2.4) та (2.5) потрібно визначити функції, які

описували би процес генерації електроенергії із джерел енергії – функції

генерації ),( WNF . Для цього скористаємось даними з

статистичнихщорічників [51] та підручника фізики [11] (для переведення

одних величин у інші).

У статистичних щорічниках інформація про енергетичний баланс

наводиться у тонах нафтового еквіваленту. Тому для знаходження звичних

одиниць кожного виду палива, скористаємось даними таблиці Ц.1.1. Також

завдяки таблиці Ц.1.2 можна перетворити обсяги спожитого ресурсу в тис.

кВт*год. Здавалося б, що це по суті і може стати функцією генерації. Проте

при перетворенні енергії, постійно спостерігаються втрати. При чому, якщо

для АЕС їх порахувати не важко, так як даний тип генерації використовує

61

одне тип палива, то для ТЕС і ТЕЦ задача стає складнішою, адже вони у

своїй роботі використовують декілька типів палива.

Для знаходження ijККД (різних типів палива для різних електростанцій)

складали системи рівнянь, виходячи із даних таблиці Ц.1.3: обсяги палива

перемножували на відповідний показник із таблиці Ц.1.2. Отрамане значення

перемножували не невідомий коефіцієнт ijККД і додавали до суми попередніх

доданків рівняння для певного типу електростанцій за певний рік. Отримане

значення прирівнювали до величини обсягу генерації. Таким чином склали 3

і 4 системи рівнянь для ТЕС та ТЕЦ. Розв’язавши їх, отримали значення

ijККД , наведені у таблиці 2.14.

Таблиця 2.14 – Значення коефіцієнтів ККД

ЯП Вугілля Мазут Газ

АЕС 0,94 - - -

ТЕС - 0,63 0,25 0,44

ТЕЦ 0,77 0,53 0,26 0,47

Сформулюємо функцію генерації для АЕС, використовуючи дані

таблиць 2.14 та Ц.1.2:

181935,484193548,3870,94),,(

АЕС

t

АЕС

tАЕСАЕС WWtWNF

.(2.32)

Для ТЕС і ТЕЦ це не так просто зробити, адже потрібно в функцію

ввести коефіцієнт i

tjk (

n

j

i

tjk0

1 , де i– тип електростанії,j – тип палива, n –

кількість типів палива, що використовується електростанцією), що показує

яка частка електроенергії від загального обсягу i

tW генерується із кожного

типу палива. За попередні роки ця частка доволі коливалась. Так якщо до

2014 року частка електроенергії, виробленої із вугілля на ТЕС становила

стабільно близько 98%, то в останні роки падала і нижче 80%. Дані, про

62

діапазон значень частки i

tjk наведено у таблиці 2.15. Загалом же, цей параметр

може слугувати параметром керування, який значно впливав би на ціну (і на

викиди CO2, на що в майбутньому можна було б розширити модель).

Таблиця 2.15 – Діапазон значень частки різних типів генерацій

ТЕС ТЕЦ

Вугілля 0,799-0,9814 0,2485-0,3577

Мазут 0,0024-0,007 0,0091-0,0233

Газ 0,0153-0,194 0,6332-0,7282

Сформулюємо функції генерації для ТЕС та ТЕЦ на основі таблиць 2.14

та Ц.1.2 та ввівши коефіцієнт i

tjk :

1344,512134,1460,63),,(

ТЕС

t

ТЕС

Coalt

ТЕС

t

ТЕС

CoaltТЕСCoalWkWk

tWNF

,(2.33)

1036,594146,3410,25),,(

ТЕС

t

ТЕС

FuelOilt

ТЕС

t

ТЕС

FuelOiltТЕСFuelOilWkWk

tWNF

, (2.34)

1454,233050,44),,(

ТЕС

t

ТЕС

Gast

ТЕС

t

ТЕС

GastТЕСGasWkWk

tWNF

, (2.35)

1131.092134,1460,53),,(

ТЕЦ

t

ТЕЦ

Coalt

ТЕЦ

t

ТЕЦ

CoaltТЕЦCoalWkWk

tWNF

, (2.36)

1078,054146,3410,26),,(

ТЕЦ

t

ТЕЦ

FuelOilt

ТЕЦ

t

ТЕЦ

FuelOiltТЕЦFuelOilWkWk

tWNF

, (2.37)

1553,3533050,47),,(

ТЕЦ

t

ТЕЦ

Gast

ТЕЦ

t

ТЕЦ

GastТЕЦGasWkWk

tWNF

, (2.38)

2.7. Оцінка діяльності електростанцій за період 2014-2018

Для того, щоб зрозуміти наскільки обґрунтованим були тарифи за

попередні періоди, потрібно розрахувати дохід та витрати електростанцій та

використати їх у моделі, описаній у пункті 2.2. Це допоможе також зрозуміти

63

реальну поведінку деяких гравців ринку, та можливо обумовить деякі зміни у

загальні моделі рівноваги.

Для початку було проаналізовано ціни на основні енергоносії, що

використовуються при виробництві електроенергії. Для цього

використовувались дані (таблиця Ц.2.1) із таких джерел [52,53,55,56,58,59].

Також було враховано сплату податків [54,59-61], інвестиції [54,59-61]та

витрати на зарплату за цей період[42,54,59-61], котрі наведені в

таблиці Ц.2.2 5.

Оцінимо витрати палива, скориставшись даними із таблиці Н.1 та

формулами (2.33-38). Результати відображені у таблиці Ц.2.1.

Маючи усі дані за попередні періоди, не важко обчислити рівноважні

тарифи, які могли б бути, скориставшись формулами 2.1-16.

Оцінивши просто прибуток, згідно формул 2.1-4, отримали очікуваний

результат:найбільше заробляють АЕС, а от ТЕС чи ТЕЦ, до прикладу, іноді

заходять в мінус.

За результатами оцінки оптового тарифу, отримали цілком достовірні

дані (рис. 2.11), що підтверджують думку про те, що населення платить надто

низьку ціну за споживання електроенергії, в той час як цей момент

компенсується завищеними тарифами для промисловості, що в результаті

також відображається на фінансовому становищі побутових споживачів, і і

можливо ще більше.

64

Рисунок 2.11 – оцінка оптового тарифу відпуску електроенергії за період

03.2014-03.2018

Оцінимо, чи були справедливими тарифи для населення та

промисловості, використовуючи модель, описану у пункті 2.2. Для цього

припустимо, що маржа виробників та посередника була рівню 0%.

Обчисливши значення рівноважних тарифів для населення за таких умов

(табл. Ш.1 та рис. 2.12), встановили, що модельований тариф коливається

навколо фактичних значень, котрі були і «забезпечує» населення загальні

втрати за 4 роки близько 6,7 млрд.грн, тобто біля 160 грнна громадянина. Але

це при умові, що ні електростанції, ні посередник не отримують прибутку.

65

Рисунок 2.12 – оцінка тарифу для населення за період 03.2014-03.2018

(маржа 0%)

Якщо говорити про тариф для промисловості, то отримуємо цікаву річ:

тариф, що мав місце, економічно вигідніший, ніж тариф, який би

розраховувався, виходячи із собівартості (рис. 2.13, табл Ш.2). Оцінений

виграш промислової групи за весь час – 3,2 млрд.грн.

Рисунок 2.13 – оцінка тарифу для промисловості за період 03.2014-

03.2018 (маржа 0%)

Отож, отримано доволі цікаві результати. Можна з упевненістю сказати,

що тариф цілком задовільняє промисловість, адже за інших умов дана група

споживачів втратила б. Тому рівняння (2.26), яке розраховували із даних

попередній періодів можна використовувати у загальній моделі.

Важко сказати, про те, чи задовільняє тариф населення, адже з одного

боку тариф для нього менший ніж собівартість, а з іншого боку при

рівнавожних умовах ринку, тариф зростав би, що можна пояснити

неврахування фактору субсидій в даній моделі (також субвенцій для

промисловості, в тому числі для виробників електроенергії).

66

2.8. Моделювання тарифів

Оцінимо тарифи за моделлю, описаною в пункті 2.2 на майбутнє,

враховуючи, що маржа виробників становитиме 5% (для задоволення їх

потреб).

Отримали такі дані щодо оптових тарифів ОЕС (рис. 2.14 та табл.Ш.3)

Рисунок 2.14 – Оцінені оптові тарифи відпуску для ЕС, грн/кВт*год

Було оцінено також тарифи для населення, за умов вільного ринку, при

маржі посередника 10% (табл. Ш.4 та рис. 2.15). Як видно, за ідеальних умов,

тариф для населення мав би бути нижчим, аніж поточний. Проте цього

очевидно не буде, так як в ході аналізу було виявлено приховані економічні

процеси.

67

Рисунок 2.15 – Оцінені тарифи відпуску е/е для населення за умов

вільного ринку, грн/кВт*год

Припустимо, що тариф до кінця року залишиться на рівні

122,8коп/кВт*год. В такому випадку найменші втрати населення до кінця

року через замонополізованість ринку електроенергетики можуть становити

приблизно 340 грнна громадянина.

68

ВИСНОВКИ

Закон про новий ринок дає нам нові можливості побудувати

конкурентний, сучасний і відкритий ринок, націлений на інтереси споживача,

та зміцнити енергобезпеку держави. Тепер важливо ці можливості вдало

використати та бути готовими до змін.

В процесі економіко-математичного моделювання рівноважних тарифів,

було сформульовано модель, що описувала б процеси на ринку енергетики,

виходячи із його рівноваги, котру має обумовити Закон.

Було також описано процеси споживання та виробництва електроенергії

відповідно різними групами споживачів та виробників.

Досліджено прогнозні значення тарифів та а також оцінено економічний

ефект за минулі періоди при тарифах, встановлюваних в ручному режимі

НКРЕКП. Оцінено також економічний ефект для населення через відсутність

вільного ринку, як цього передбачає Закон.

Встановлено, що ринок електроенергетики має доволі багато

прихованих процесів, що негативно відображаються на споживачах та деяких

виробниках.

Зі всього вище сказаного, можна зробити висновок, що новий Закон

потрібен, він економічно вигідний для більшості гравців ринку, і є надії, що

він принесе конкурентні умови.

69

ПЕРЕЛІК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1. ЗАКОН УКРАЇНИ «Про внесення зміни до Закону України "Про

електроенергетику" щодо коефіцієнтів "зеленого" тарифу для електроенергії,

виробленої з використанням альтернативних джерел енергії» (Відомості

Верховної Ради (ВВР), 2017, № 4, ст.47)

2. ЗАКОН УКРАЇНИ Про ринок електричної енергії (Відомості

Верховної Ради (ВВР), 2017, № 27-28, ст.312)

3. Постанова Кабінету Міністрів України № 487 від 21.05.1997 р.

Про вдосконалення системи розрахунків за спожиту електричну і теплову

енергію / Професійна юридична система МЕГА-НаУ // [Електрон. ресурс]. –

Спосіб доступу: http://zakon.nau.ua/doc/?doc_id=367679

4. Постанова НКРЕКП «Про затвердження Порядку формування

прогнозованої оптової ринкової ціни електричної енергії» від 03.03.2016.

Режим доступу: http://zakon3.rada.gov.ua/laws/show/z0428-16

5. Етапи змін тарифів на електроенергію для побутових споживачів.

Офіційний веб-сайт НКРЕКП. Режим

доступу:http://www.nerc.gov.ua/?id=19527

6. Інформаційна довідка про основні показники розвитку галузей

паливно-енергетичного комплексу України. – Офіційний веб-сайт

міністерства енергетики та вугільної

промисловості.http://mpe.kmu.gov.ua/minugol/control/uk/publish/article?art_id=

245120160&cat_id=35081

7. Богословська О. Ю. Цінова політика теплових електростанцій

(ТЕС) у системі «Енергоринок – ТЕС» України [Текст]: [Механізм існуючих

ринкових відносин, ціноутворення на електроенергію] / О. Ю. Богословська,

В. О. Капустян // Наукові вісті. — 2006. — № 2. — С. 5 — 11.

8. Беляев Л. С., Подковальников С. В. Рынок в электроэнергетике:

Проблемы развития генерирующих мощностей. – Новосибирск: Наука, 2004.

– 250 с.

70

9. Довгань Г. Д. Географія : підруч. для 9 класу загальноосвіт. навч.

закладів /Г. Д. Довгань, О. Г. Стадник. — Харків : Вид-во «Ранок», 2017. —

272 с.

10. Здрок В.В. Економетрія: підручник / В.В. Здрок, Т.Я. Лагоцький.

– 2-ге вид., стер. – К.: Знання, 2014. – 541 с.

11. Ландсберг Г.С. Элементарный учебник физики. Том 2.

Электричество и магнетизм / Г.С. Ландсберг – 12-е издание — М.:

ФИЗМАТЛИТ, 2001. — 480 с.

12. Присенко Г. В.Прогнозування соціально-економічних процесів:

Навч.посіб. / Г. В. Присенко, Є. І. Равікович — К.: КНЕУ, 2005. — 378 с.

13. Кільницький О. «Зелена» енергетика в Україні: де та скільки

вітряків і сонячних панелей слід будувати / О. Кільницький. – Електронний

ресурс «Mind». – 2018. Режим доступу:https://mind.ua/publications/20181827-

zelena-energetika-v-ukrayini-de-ta-skilki-vitryakiv-i-sonyachnih-panelej-slid-

buduvati

14. Лебідь М. В. Порівняльний аналіз методів моделювання ринків

електричної енергії Проблеми загальної енергетики, 2011, вип. 3 (26)

15. Проблеми реалізації положень закону "Про засади

функціонування ринку електричної енергії в Україні" / Б. А. Костюковський,

І. Ч. Лещенко // Проблеми загальної енергетикиM. - 2014. - Вип. 3. - С. 43-49.

- Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/PZE_2014_3_9

16. Теоретичні засади аналізу ефективності моделей регулювання

діяльності в електроенергетиці та оцінка наслідків впровадження ринкових

моделей в Україні /Б.А. Костюковський, І.Ч. Лещенко, А.І. Спітковський, Н.І.

Іваненко // Проблеми загальної енергетики. – 2012. – № 4 (31). – С. 21–28.

17. Ю. Усенко. Що нам дасть і що забере закон про ринок

електроенергії, електронний сайт ―ZN,UA‖, 21.04.2017. Режим доступу:

https://dt.ua/energy_market/scho-nam-dast-i-scho-zabere-zakon-pro-rinok-

elektroenergiyi-240471_.html

71

18. Anderson E.J., Philpott A.B. Optimal offer curve construction in

electricity markets / Mathematics of operations research. – 2002. – N 27 (1). – P.

82–100.

19. Baillo A. A methodology to develop optimal schedules and offering

strategies for a generation companyoperating in a short_term electricity market /

Ph. D.Dissertation, ICAI, Universidad Pontificia Comillas. Madrid, 2002. – 298 p.

20. . Baillo A., Ventosa M., Ramos A., Rivier M., Canseco A. Strategic

unit commitment for generation companies in deregulated electricity markets, The

next generation of electric power unit commitment models / Kluwer, Boston. –

2001. – P. 227–248.

21. Baldick R., Hogan W.W. Capacity constrained sup ply function

equilibrium models of electricity markets: stability, nondecreasing constraints, and

fun ction space iterations / Program on workable energy regulation (POWER)

PWP-089. University of California, Energy Institute. Berkeley, California. – 2001.

22. Barquin J., Centeno E., Reneses J. Mediumterm generation

programming in competitive environments: a new optimization approach for

market equilibrium computing / IEE proceedings, generation, transmission and

distribution. – 2003.

23. Bolle F. Supply function equilibria and the danger of tacit collusion /

Energy economics. – 1992. – N 14. – P. 94–102.

24. Bushnell J. Water and power: hydroelectric resources in the era of

competition in the western US / Program on workable energy regulation (POWER)

PWP-056. University of California Energy Institute. Berkeley, California. – 1998.

– 34 p.

25. Cazzol M.V., Garzillo A., Innorta M. Strategic bidding for an

independent power producer in a competitive energy market with inter_alia

constraints /14th PSCC. Sevilla, 24–28 June 2002. – 6 p.

26. Cristian A. Diaz, Villara J., Camposa А., Renesesa J.Electricity

market equilibrium based on conjecturalvariations / Electric power systems

research. –2010. – N 12 (80). – P. 1572–1579.

72

27. Dariani A.N., Neishabour A.F., Rahimi_Kian A., Sharbafi M.A.

Designing a bidding_agent for electricity markets: a multiagent cooperative

learning approach / Proceedings of the 17th World Congress. The international

federation of automatic control. –Seoul, Korea, 6–11 July 2008. – 6 p.

28. Day C.J., Hobbs B.F., Pang J.S. Oligopolistic competition in power

networks: a conjectured supply function approach / IEEE transactions on

powersystems. – 2002. – N 17 (3). – P. 597–607.

29. Green R.J., Newbery D.M. Competition in the British electricity spot

market / Journal of political economy. – 1992. – N 100 (5). – P. 929–953.

30. Fleten S.E., Ziemba W.T., Wallace S.W. Hedging elec tricity

portfolios via stochastic programming, in Decision making under uncertainty:

Energy and Power / Springer, New York. – 2002. – P. 71–93.

31. Hunt S., Shuttleworth G. Competition and Choice in Electricity. –

John Wiley, Chichester, England, 1996. – 262 p.

32. Kelman R., Barroso L., Pereira M. Market power assessment and

mitigation in hydrothermal systems / IEEE transactions on power systems. – 2001.

– N 16 (3). – P. 354–359.

33. Klemperer P.D., Meyer M.A. Supply function equilibria in oligopoly

under uncertainty / Econometrica. – 1989. – N 57 (6). – P. 1243–1277.

34. Manuela Buzoianu_, Anthony E. Brockwell, and Duane J. Sepp A

Dynamic Supply-Demand Model for Electricity Prices / Carnegie Mellon

University, Pittsburgh. – 2005

35. OteroNovas I., Meseguer C., Batlle C., Alba J. A simulation model for

a competitive generation market / IEEE transactions on power systems. – 2000. –

N 15 (1). – P. 250–257.

36. Pereira M.V. Methods and tools for contracts in a competitive

framework / Working paper. – 1999.

37. Rajamaran R., Kirsch L., Alvarado F. Clark. Optimal selfcommitment

under uncertain energy and reserve prices, in, The next generation of electric

power unit commitment models / Kluwer, Boston. – 2001. – P. 93–116.

73

38. Rivier M., Ventosa M., Ramos A. A generation operation planning

model in deregulated electricity markets based on the complementarity problem,

The next generation of electric power unit commitment models / Kluwer, Boston. –

2001. – P. 273–298.

39. Rudkevich A., Duckworth M., Rosen R. Modeling electricity pricing

in a deregulated generation industry: the potential for oligopoly pricing in a Poolco

/ The energy journal. – 1998. – N 19 (3). – P. 19–48.

40. Scott T.J., Read E.G. Modelling hydro reservoir operation in a

deregulated electricity market / International transactions in operational research. –

1996. – N 34. – P. 243–253.

41. Winters, P. R. Forecasting sales by exponentially weighted moving

averages / P. R. Winters //Management Science. – 1960. – Vol. 6. – № 3. – Р. 324-

342.

42. Державна служба статистики України [Електронний ресурс].

Режим доступу: http://www.ukrstat.gov.ua/operativ/oper_new.html

43. Електронна інтернет-сторінка Уряду Великої Британії,

статистичний відділ. Режим доступу:

https://www.gov.uk/government/collections/energy-price-statistics

44. ЦЕНТРАЛЬНА ГЕОФІЗИЧНА ОБСЕРВАТОРІЯ імені Бориса

Срезневського. Режим доступу:

http://www.cgo.kiev.ua/index.php?fn=u_klimat&f=ukraine&p=1

45. MET office (Greate Britain). Режимдоступу:

https://www.metoffice.gov.uk/public/weather/climate-

historic/#?tab=climateHistoric

46. Осадчая О., Антонюк Ю. Анализ розничных тарифов на

электроэнергию за 2004 год // Энергетическая политика Украины. – 2005. –

№ 3. – С. 74 – 78.

47. Диспетчерська інформація роботи ОЕС. – ДП «НАК

«УКРЕНЕРГО».

74

48. Б.А. КОСТЮКОВСЬКИЙ, I.Ч. ЛЕЩЕНКО, Проблеми реалізації

положень закону «Про засади функціонування ринку електричної енергії в

Україні», Проблеми загальної енергетики, Інститут загальної енергетики

НАН України, Київ, 2014, вип. 3 (38)

49. Осадчая О. Реформирование тарифов на электроэнергию и

регулирование в странах СНГ и Восточной Европы // Энергетическая

политика Украины. – 2004. – № 1. – С. 68 – 74.

50. Цаплин В. Региональный рынок электроэнергии Юго –

Восточной Европы // Энергетическая политика Украины. – 2005. – № 6. – С.

4 – 7.

51. Статистичні щорічники України за 2014-2016 роки. За редакцією

І.Є.Вернера. – Державна служба статистики.

52. Біржові котирування, мазут: УКРГАЗВИДОБУВАННЯ. –

Українська енергетична біржа [електронний ресурс]. Режим доступу:

https://www.ueex.com.ua/exchange_quotations/Ukrgasvydobuvannya/

53. Динаміка цін на природний газ ресурсу НАК "Нафтогаз України"

для промислових споживачів [електронний ресурс]. Режим доступу:

http://www.naftogaz.com/files/Information/Dynamika-cina-2013-2017-

Promyslovist.pdf

54. Електронна WEB-сторінка ПрАТ «Миколаївська ТЕЦ». Режим

доступу:

http://www.ntec.mk.ua//index.php?option=com_content&task=view&id=400&Ite

mid=84

55. Електронний ресурс «Tradingeconomics». Режим доступу:

https://tradingeconomics.com/commodity/heating-oil

56. Огляд енергетичної галузі за січень 2018 року (окремі показники

– за лютий 2018 р.) – Всеукраїнська енергетична асамблея. – 2018. Режим

доступу: https://vse.energy/docs/review201802.pdf

75

57. Офіційний курс гривні щодо іноземних валют. - Електронна

WEB-сторінка НБУ. Режим доступу:

https://bank.gov.ua/control/uk/curmetal/detail/currency

58. PROZORRO – державні закупівлі на електронному майданчику

E-tender.UA [електронний ресурс]. Режим доступу: https://e-tender.ua/prozoro

59. Фінансова звітність ДП «НАЕК «Енергоатом» [електронний

ресурс].Режим доступу:http://www.energoatom.kiev.ua/ua/actvts/financial_state

ments/

60. Фінансова звітність ПрАТ «Укргідроенерго» Режим доступу:

http://uhe.gov.ua/company/documents/

61. Фінансова звітність ПАТ «Центренерго» Режим доступу:

http://www.centrenergo.com/shareholders/annual/

76

76

Додаток А

Схема роботи електроенергетичної галузі України

Рисунок А.1 - Схема роботи електроенергетичної галузі України

Генеруючі компанії

теплових електростанцій

Генеруючі компанії

гідроелектростанцій

Національна атомна енергетична

компанія (НАЕК «Енергоатом»)

Теплоелектроцентралі

Нетрадиційні джерела

енергії

ВАТ „Центренерго‖

ВАТ ―Дніпроенерго»

ВАТ ―Донбасенерго»

ВАТ ―Західенерго»

ВАТ ―Східенерго»

ВАТ ДАК ―Укргідроенерго»

ВАТ ―Дністровська ГАЕС-2»

ВАТ ЕК ―Закарпаттяобленергоо»

Новоазовська ВЕС

Східнокримська ВЕС

Тарханкутська ВЕС

Ботієвська ВЕС

ВИРОБНИКИ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ

Оптовий ринок електроенергії

Регіональні

енергопостачальні компанії

Незалежні постачальники

електроенергії

Споживачі

77

Додаток Б

Етапи змін тарифівна електроенергію для побутових споживачів

Таблиця Б.1.Етапи змін тарифівна електроенергію для побутових

споживачів(коп. кВт·год з ПДВ)

1 Клас

напруги

2 Клас

напруги населення

Жов.14 96,91 123,35 42,5

Лис.14 96,91 123,35 42,5

Гру.14 103,21 125,82 42,5

Січ.15 108,37 132,11 42,5

Лют.15 108,37 132,11 42,5

Бер.15 113,79 138,72 42,5

Кві.15 119,48 140,11 53,9

Тра.15 119,48 138,5 53,9

Чер.15 125,45 143,05 53,9

Лип.15 131,72 150,2 53,9

Сер.15 127,77 150,2 53,9

Вер.15 125,05 150,2 62,8

Жов.15 123,8 152,08 62,8

Лис.15 123,8 152,08 62,8

Гру.15 123,8 152,08 62,8

Січ.16 124,22 158,94 62,8

Лют.16 124,22 158,94 62,8

Бер.16 124,22 158,94 77,3

Кві.16 124,22 158,94 77,3

Тра.16 130,68 168,48 77,3

Чер.16 130,68 168,48 77,3

Лип.16 143,75 182,25 77,3

Сер.16 143,14 179,78 77,3

Вер.16 143,14 179,78 97,3

Жов.16 157,28 196,99 97,3

Лис.16 157,28 196,99 97,3

Гру.16 157,28 196,99 97,3

78

Кінець таблиці Б.1.

1ий клас

2ий клас

Min Max Min Max

Січ.17 132,43 162 137,56 202,9 97,3

Лют.17 132,72 166,86 141,03 208,99 97,3

Бер.17 132,97 158,77 137,59 215,26 122,8

Кві.17 132,96 170,63 135,61 221,72 122,8

Тра.17 130,324 169,955 134,729 221,16 122,8

Чер.17 132,712 171,275 137,198 222,649 122,8

Лип.17 132,712 171,275 137,198 222,649 122,8

Сер.17 135,333 172,611 139,851 222,982 122,8

Вер.17 135,747 173,206 140,278 223,649 122,8

Жов.17 135,081 171,416 139,216 222,574 122,8

Лис.17 134,988 170,657 139,12 221,718 122,8

Гру.17 135,171 172,858 139,309 224,198 122,8

Січ.18 147,38 185,197 152,095 239,062 122,8

Лют.18 147,305 188,008 154,595 242,246 122,8

Бер.18 147,835 188,764 155,142 243,102 122,8

Кві.18 156,334 198,793 165,431 252,006 122,8

Додаток В

Споживання е/е за період 01.2013-04.2018 різними групами споживачів

Таблиця В.1 – поживання е/е за період 01.2013-04.2018 різними групами споживачів,тис. кВт*год

Споживання

брутто

Споживан

-ня нетто Втрати

Власне

спожива

-ння

Промисло

-вість С/г Транспорт

Будівн

ицтво

Ком.по-

бутові

спожива

-чі

Інші

непромислові

споживачі

Населен-

ня

Сальдо

експ/ім

п

Січ.13 15812529 13807695 1767301 2004834 5731539 333254 815608 101341 1827510 709673 4288770 -644564

Лют.13 14033107 12713429 1554858 1319678 5375944 318274 771766 104936 1768391 704282 3669836 -644679

Бер.13 14678671 12854119 1447667 1824552 5841775 280477 822163 91551 1611459 589016 3617678 -1551914

Кві.13 12597014 11714658 1446372 882356 5542761 263850 702198 83875 1448815 555168 3117991 -1235264

Тра.13 11589190 10741960 1423865 847230 5249701 300719 600591 59959 1239482 441100 2850408 -1147849

Чер.13 11545333 10664754 1622404 880579 5228377 299146 632765 60902 1291336 473607 2678621 -1114998

Лип.13 9280812 8467944 2112595 812868 3698777 309871 587842 54894 1058675 399662 2358223 -3571087

Сер.13 9304330 8521511 1986630 782819 3689611 319609 605275 57191 1075789 407695 2366341 -3546663

Вер.13 11918291 10838372 1492839 1079919 5212294 248855 674871 63094 1272794 467719 2898745 -1120315

Жов.13 13550636 11944598 1657683 1606038 5496391 285453 672604 78449 1473357 537500 3400844 -1277499

Лис.13 13520494 12045680 1685488 1474814 5452349 327461 677732 82360 1545694 575625 3384459 -1250465

Гру.13 15221206 13109068 1852845 2112138 5731953 353843 768823 100202 1713798 673460 3766989 -1298244

Січ.14 15719996 13627220 1620084 2092776 5573497 315371 762124 101218 1779903 713331 4381776 -652759

Лют.14 14361268 13056546 1478414 1304722 5365904 308453 719217 110564 1806852 784025 3961531 -807604

Бер.14 13465194 12160559 2033804 1304635 5532915 260978 672837 81007 1522807 574186 3515829 -756382

Кві.14 12245474 11311898 1727944 933576 5 288 427 256566,0 607411 70740 1337572 523 763 3 227 419 -754364

Тра.14 11645298 10749260 1660259 896038 5 190 212 269315,0 562342 55120 1193441 452 048 3 026 782 -771833

Чер.14 10472281 9797968 2246015 674313 4 743 096 268211,0 542825 55067 1163959 444 728 2 580 082 -1066908

Лип.14 9300170 8402912 4027633 897258 3 658 823 349425,0 491329 50500 1018372 403 708 2 430 755 -1046704

Сер.14 9303831 8508900 3430889 794931 3 619 053 325491,0 519009 52913 1076055 435 453 2 480 926 -718327

Вер.14 10366817 9497420 1689380 869397 4 420 192 261031,0 526825 53051 1130513 441 952 2 663 856 -566129

Продовження таблиці В.1.

Дата Споживан

-ня брутто

Споживан

-ня нетто Втрати

Власне

спожива

-ння

Промисло

-вість С/г

Транспо

рт

Будівн

ицтво

Ком.по-

бутові

спожива

-чі

Інші

непромислов

і споживачі

Населен-

ня

Сальдо

експ/ім

п

Жов.14 12392101 10804309 1829878 1587792 4 922 671 263075,0 576177 60225 1224078 486 199 3 271 884 -422870

Лис.14 13270211 11641189 2012371 1629022 5 053 394 289660,0 639599 78241 1472962 592 521 3 514 812 -398664

Гру.14 14131521 12157707 2170595 1973814 5 073 957 294868,0 681518 89177 1621110 678 254 3 718 823 -229696

Січ.15 13712322 11831900 1808496 1880422 4 621 331 280313,0 659413 80931 1577685 622 351 3 989 876 -245574

Лют.15 12167563 11353966 1671820 813597 4 352 793 272704,0 600549 83020 1503046 626 540 3 552 516 -223244

Бер.15 13465194 12160559 382722 1304635 5 532 915 260978,0 672837 81007 1522807 574 186 3 515 829 -554896

Кві.15 11099018 10164627 1256265 934391 4 365 365 236501,0 580 909 64 259 1 272 116 518 361 3 127 116 -525027

Тра.15 9 859 359 9 055 346 1465394 804013 4 054 308 257 772 511 877 50 430 1 054 346 419 478 2 707 135 -669775

Чер.15 9 284 746 8 648 463 1520173 636283 3 885 353 277 995 489 243 46 797 1 057 486 434 502 2 457 087 -771541

Лип.15 9 760 801 8 863 473 1172541 897328 3 969 245 300 620 491 016 46 768 1 080 601 406 673 2 568 550 -880786

Сер.15 9 811 606 9 103 503 1077273 708103 3 931 189 341 450 516 116 49 427 1 145 203 424 726 2 695 392 -385457

Вер.15 9 456 133 8 691 992 1063589 764141 3 913 315 281 659 502 039 49 159 1 115 623 410 861 2 419 336 -595064

Жов.15 10 992 475 9 587 152 1311605 1405323 4 165 108 275 733 560 080 55 137 1 188 654 435 045 2 907 395 -866605

Лис.15 11 409 952 10 091 624 1362425 1318328 4 164 131 277 340 618 601 71 593 1 359 495 521 343 3 079 121 -628224

Гру.15 12 271 085 10 605 960 1367980 1665125 4 240 072 285 947 654 886 78 993 1 432 015 583 495 3 330 552 -618748

Січ.16 12834574 11055116 1455564 1779458 4135591 286640 636962 79138 1478860 578419 3859506 -568244

Лют.16 10991168 10406871 1174542 584297 4049297 287200 609093 83338 1440443 592007 3345493 -533153

Бер.16 11557038 10257894 1194851 1299144 4256269 267338 602098 73828 1348557 540094 3169710 -644750

Кві.16 10007078 9281660 966746 725418 4081018 245 588 526 988 65 377 1 160 234 476 202 2 726 253 -578724

Тра.16 9 600 548 8 842 304 902397 758244 4 019 793 229 923 485 880 51 402 1 035 497 396 045 2 623 764 -425429

Чер.16 9 467 913 8 720 154 951586 747759 3 899 838 264 014 493 213 53 091 1 097 919 414 519 2 497 560 -440894

Лип.16 10 112 965 9 195 924 1073105 917041 4 112 837 358 854 503 856 52 985 1 153 148 440 332 2 573 912 -395779

Сер.16 9 975 562 9 271 340 1048178 704222 4 050 731 344 841 522 734 54 142 1 180 059 455 335 2 663 498 -248282

Вер.16 9 696 351 8 950 925 1030607 745426 4 044 241 273 700 522 938 55 054 1 123 302 432 205 2 499 485 -351333

Кінець таблиці В.1.

Дата Споживан

-ня брутто

Споживан

-ня нетто Втрати

Власне

спожива

-ння

Промисло

-вість С/г

Транспо

рт

Будівн

ицтво

Ком.по-

бутові

спожива

-чі

Інші

непромислов

і споживачі

Населен-

ня

Сальдо

експ/ім

п

Жов.16 11 521 430 10 139 952 1182906 1381478 4 400 849 288 937 576 232 65 020 1 213 925 468 672 3 126 317 -536974

Лис.16 12 101 971 10 682 151 1226180 1419820 4 376 856 336 019 630 598 86 760 1 421 036 581 974 3 248 908 -530195

Гру.16 13 250 025 11 453 828 1373852 1796197 4 568 049 330 174 684 905 93 927 1 537 736 656 084 3 582 953 -755919

Січ.17 13 119 018 11 439 969 1420623 1679049 4 361 127 308 376 686 044 92 190 1 518 263 633 382 3 840 587 -792893

Лют.17 11 850 629 10 779 426 1219313 1071203 4 171 115 302 862 624 676 103 509 1 523 430 669 290 3 384 544 -586322

Бер.17 11 357 020 10 179 978 1092880 1177042 4 269 383 259 954 607 604 81 323 1 318 651 551 782 3 091 281 -540105

Кві.17 10 254 050 9 317 864 961446 936186 3 986 536 240 046 556 796 71 064 1 131 491 496 645 2 835 286 -784089

Тра.17 9 786 651 9 011 003 902245 775648 4 031 863 260 655 567 344 61 231 1 038 112 436 364 2 615 434 -658332

Чер.17 9 563 494 8 840 390 791645 723104 4 001 108 345 763 518 997 57 541 1 079 819 442 857 2 394 305 -563669

Лип.17 9 988 205 9 084 810 1058524 903395 4 146 320 359 387 521 968 58 036 1 105 492 448 166 2 445 441 -384480

Сер.17 10 397 013 9 532 598 1082009 864415 4 272 248 372 946 554 636 60 188 1 189 232 489 556 2 593 792 -282147

Вер.17 9 746 716 9 001 072 985117 745644 4 176 200 275 266 543 012 58 116 1 098 737 452 428 2 397 313 -416436

Жов.17 11 308 136 9 946 527 1125257 1361609 4 415 464 286 299 570 617 67 105 1 155 342 486 085 2 965 615 -304642

Лис.17 12 082 903 10 660 341 1242861 1422562 4 519 835 314 360 624 445 85 331 1 383 068 594 104 3 139 198 -301161

Гру.17 12 727 670 11 133 072 1258450 1594598 4 600 817 316 177 667 863 96 141 1 474 651 660 356 3 317 067 -507569

Січ.18 12 983 409 11 358 378 1329621 1625031 4 536 091 301 197 655 498 93 658 1 483 125 628 547 3 660 262 -541481

Лют.18 12 049 535 10 796 804 1193624 1252731 4 310 820 297 396 615 181 106 264 1 494 981 688 204 3 283 958 -586133

Бер.18 13 088 063 11 425 007 1262348 1663056 4 618 877 288 645 676 949 101 369 1 462 979 662 964 3 613 224 -599689

Рисунок В.1 – Споживання електроенергії різними групами споживачів

за 01.2013-04.2018, тис. кВт*год

83

Додаток Г

Споживання агреговане за 01.2013-03.2018: промислові та побутові

споживачі

Таблиця Г.1 – Споживання агреговане за 01.2013-03.2018: промислові та

побутові споживачі, тис. кВт*год

Дата Споживання

брутто

Споживання

нетто Втрати

Власне

споживання

Промислові

споживачі

Побутові

споживачі

Сальдо

експ/імп

Січ.13 15812529 13807695 1767301,4 2004834 6815115 6992580 -644563,63

Лют.13 14033107 12713429 1554858,3 1319678 6411783 6301646 -644678,69

Бер.13 14678671 12854119 1447667,2 1824552 6895727,5 5958391,5 -1551913,8

Кві.13 12597014 11714658 1446372,5 882356 6460759 5253899 -1235263,5

Тра.13 11589190 10741960 1423864,7 847230 6060610,5 4681349,5 -1147849,3

Чер.13 11545333 10664754 1622404,4 880579 6071617 4593137 -1114997,6

Лип.13 9280812 8467944 2112595 812868 4496448,5 3971495,5 -3571087

Сер.13 9304330 8521511 1986630,1 782819 4511881,5 4009629,5 -3546662,9

Вер.13 11918291 10838372 1492838,7 1079919 6074686,5 4763685,5 -1120315,3

Жов.13 13550636 11944598 1657683,3 1606038 6390170,5 5554427,5 -1277498,7

Лис.13 13520494 12045680 1685488 1474814 6376171,5 5669508,5 -1250465

Гру.13 15221206 13109068 1852845,4 2112138 6777899,5 6331168,5 -1298243,6

Січ.14 15719996 13627220 1620084 2092776 6594524,5 7032695,5 -652759

Лют.14 14361268 13056546 1478414 1304722 6349911,5 6706634,5 -807604

Бер.14 13465194 12160559 2033804 1304635 6417248 5743311 -756382

Кві.14 12245474 11311898 1727944 933576 6094861 5217037 -754364

Тра.14 11645298 10749260 1660259 896038 5942331,5 4806928,5 -771833

Чер.14 10472281 9797968 2246015 674313 5475093,5 4322874,5 -1066908

Лип.14 9300170 8402912 4027633 897258 4375364,5 4027547,5 -1046704

Сер.14 9303831 8508900 3430889 794931 4353720,5 4155179,5 -718327

Вер.14 10366817 9497420 1689380 869397 5130583,5 4366836,5 -566129

Жов.14 12392101 10804309 1829878 1587792 5690610,5 5113698,5 -422870

Лис.14 13270211 11641189 2012371 1629022 5916064 5725125 -398664

Гру.14 14131521 12157707 2170595 1973814 5992086 6165621 -229696

Січ.15 13712322 11831900 1808496 1880422 5501831,5 6330068,5 -245574

Лют.15 12167563 11353966 1671820 813597 5172714 5818454 -223244

Бер.15 13465194 12160559 382722 1304635 6417248 5743311 -554896

Кві.15 11099018 10164627 1256265 934391 5128783,5 5035843,5 -525027

Тра.15 9859359 9055346 1465394 804013 4745501 4309845 -669775

Чер.15 9284746 8648463 1520173 636283 4560390,5 4088072,5 -771541

Лип.15 9760801 8863473 1172541 897328 4657339 4206134 -880786

Сер.15 9811606 9103503 1077273 708103 4667457 4436046 -385457

Вер.15 9456133 8691992 1063589 764141 4605342,5 4086649,5 -595064

Жов.15 10992475 9587152 1311605 1405323 4918191,5 4668960,5 -866605

Лис.15 11409952 10091624 1362425 1318328 4992995 5098629 -628224

Гру.15 12271085 10605960 1367980 1665125 5116924,5 5489035,5 -618748

84

Кінець таблиці Г.1.

Дата Споживання

брутто

Споживання

нетто Втрати

Власне

споживання

Промислові

споживачі

Побутові

споживачі

Сальдо

експ/імп

Січ.16 12834574 11055116 1455564 1779458 4995011 6060105 -568244

Лют.16 10991168 10406871 1174542 584297 4885328 5521543 -533153

Бер.16 11557038 10257894 1194851 1299144 5065864 5192030 -644750

Кві.16 10007078 9281660 966746 725418 4796177 4485483 -578724

Тра.16 9600548 8842304 902397 758244 4672036,5 4170267,5 -425429

Чер.16 9467913 8720154 951586 747759 4578149 4142005 -440894

Лип.16 10112965 9195924 1073105 917041 4849105 4346819 -395779

Сер.16 9975562 9271340 1048178 704222 4800027,5 4471312,5 -248282

Вер.16 9696351 8950925 1030607 745426 4759083 4191842 -351333

Жов.16 11521430 10139952 1182906 1381478 5186569,5 4953382,5 -536974

Лис.16 12101971 10682151 1226180 1419820 5262223,5 5419927,5 -530195

Гру.16 13250025 11453828 1373852 1796197 5511968 5941860 -755919

Січ.17 13119018 11439969 1420623 1679049 5293549 6146420 -792893

Лют.17 11850629 10779426 1219313 1071203 5050731 5728695 -586322

Бер.17 11357020 10179978 1092880 1177042 5088287 5091691 -540105

Кві.17 10254050 9317864 961446 936186 4734419 4583445 -784089

Тра.17 9786651 9011003 902245 775648 4790765,5 4220237,5 -658332

Чер.17 9563494 8840390 791645 723104 4750527,5 4089862,5 -563669

Лип.17 9988205 9084810 1058524 903395 4906017,5 4178792,5 -384480

Сер.17 10397013 9532598 1082009 864415 5073545 4459053 -282147

Вер.17 9746716 9001072 985117 745644 4914961 4086111 -416436

Жов.17 11308136 9946527 1125257 1361609 5196335,5 4750191,5 -304642

Лис.17 12082903 10660341 1242861 1422562 5386791 5273550 -301161

Гру.17 12727670 11133072 1258450 1594598 5522909,5 5610162,5 -507569

Січ.18 12983409 11358378 1329621 1625031 5435845,5 5922532,5 -541481

Лют.18 12049535 10796804 1193624 1252731 5180963 5615841 -586133

Бер.18 13088063 11425007 1262348 1663056 5541517,5 5883489,5 -599689

85

ДодатокД

Дані коефіцієнтів автокореляції

Таблиця Д.1 – дані коефіцієнтів автокореляції

Втрати Власне

споживання

Промислова

група

Побутова

група

Сальдо

експ/імп

0,701297388 0,442622736 0,767442409 0,827952583 0,662318833

0,409679523 0,329083807 0,533659081 0,478005725 0,367553845

0,361278222 0,048484773 0,368397711 0,032825743 0,378930101

0,440419986 -0,369237511 0,180338905 -0,389406787 0,406111401

0,404927227 -0,491377924 0,106773322 -0,680150834 0,240686332

0,317707984 -0,555034058 0,071641855 -0,804928575 0,069383506

0,18879028 -0,474178621 0,127721903 -0,68205072 0,123164879

0,095278043 -0,381224471 0,256596246 -0,394385732 0,235443027

0,156174118 0,042097724 0,406726873 0,02265724 0,230319194

0,197364284 0,317339651 0,513433541 0,443325756 0,269296396

0,251300312 0,453042217 0,650217072 0,777225803 0,42909148

0,226366842 0,906151021 0,761040742 0,926033446 0,360326684

0,172362863 0,405308199 0,584721502 0,798401797 0,136537235

0,09765622 0,27950876 0,352211232 0,454163416 -0,00368237

0,070211019 0,029464679 0,093877466 -0,012861104 -0,0126146

0,068481795 -0,373581927 -0,159516168 -0,461023295 -0,13818958

0,08657224 -0,489802748 -0,258287293 -0,7387154 -0,24038492

0,098726537 -0,543036721 -0,258797074 -0,828057126 -0,22886813

0,011992697 -0,412511691 -0,222510636 -0,697967064 -0,06694428

-0,13347166 -0,377372812 -0,074949463 -0,414752459 0,041730572

-0,16356799 0,047988214 0,226462083 0,038832527 0,087765386

-0,11488456 0,331073122 0,292426715 0,465654813 0,227323832

-0,04879733 0,374916898 0,292323198 0,758547011 0,347946439

0,010981453 0,834302213 0,280679443 0,885763175 0,17008428

-0,00817592 0,344414832 0,067362909 0,717147756 -0,04488268

-0,00984732 0,307588644 -0,064476243 0,367610945 0,237150864

0,116779719 0,052447765 -0,56070085 -0,13925161 0,29017807

0,119582552 -0,373111229 -0,756005042 -0,569176067 0,14126681

0,234538894 -0,512474759 -0,784067411 -0,815697299 0,078599527

0,180229669 -0,559691872 -0,701224826 -0,888735551 0,137332704

-0,06118781 -0,441938719 -0,478273882 -0,73866312 0,251129689

-0,31625569 -0,398044365 -0,246759334 -0,458820203 0,178927133

-0,4767498 0,066682845 0,094445708 0,020900858 0,019932591

-0,59523612 0,378308934 0,244727765 0,487649472 -0,05677459

86

Додаток Е

Дані по споживанню групою побутових споживачів, очищені від впливу

сезонної компоненти

Додаток Е.1. Дані по споживанню групою побутових споживачів, очищені

від впливу сезонної компоненти

Рисунок Е.1.1 – Дані по споживанню групою побутових споживачів,

очищені від впливу сезонної компоненти, тис. кВт*год

87

Додаток Е.2. Автокореляційні функції

Рисунок Е.2.1 – Автокореляційна функція даних по споживанню групою

побутових споживачів, очищені від впливу сезонної компоненти

Рисунок Е.2.2 – Часткова автокореляційна функція даних по споживанню

групою побутових споживачів, очищені від впливу сезонної компоненти

88

Додаток Ж

Частка власного споживання

Таблиця Ж.1 – Частка власного споживання

Дата λ

Січ.13 0,110008

Лют.13 0,081298

Бер.13 0,103209

Кві.13 0,057751

Тра.13 0,059829

Чер.13 0,061653

Лип.13 0,05432

Сер.13 0,052759

Вер.13 0,074316

Жов.13 0,097419

Лис.13 0,089619

Гру.13 0,114963

Січ.14 0,116312

Лют.14 0,078374

Бер.14 0,080259

Кві.14 0,063389

Тра.14 0,063651

Чер.14 0,048916

Лип.14 0,06242

Сер.14 0,059089

Вер.14 0,068878

Жов.14 0,10842

Лис.14 0,103883

Гру.14 0,119395

Січ.15 0,119268

Лют.15 0,059387

Бер.15 0,090582

Кві.15 0,072544

Тра.15 0,067032

Чер.15 0,054964

Лип.15 0,075954

Сер.15 0,062807

Вер.15 0,06875

Жов.15 0,106701

Дата λ

Лис.15 0,098378

Жов.15 0,106701

Лис.15 0,098378

Гру.15 0,116787

Січ.16 0,119761

Лют.16 0,046012

Бер.16 0,096975

Кві.16 0,062793

Тра.16 0,069383

Чер.16 0,068852

Лип.16 0,079179

Сер.16 0,062475

Вер.16 0,067287

Жов.16 0,104331

Лис.16 0,102452

Гру.16 0,116789

Січ.17 0,109509

Лют.17 0,07844

Бер.17 0,090611

Кві.17 0,078018

Тра.17 0,068356

Чер.17 0,066226

Лип.17 0,079029

Сер.17 0,073497

Вер.17 0,066884

Жов.17 0,106893

Лис.17 0,104393

Гру.17 0,11002

Січ.18 0,109396

Лют.18 0,090585

Бер.18 0,11124

89

Додаток И

Дані по частці власного споживання (без сезонності)

РисунокИ.1 – Автокореляційна та часткова автокореляційна функції даних

частки власного споживання (без сезонності)

Таблиця И.1 – Значення для відповідного місяця року

2014 2015 2016 2017 Значення

Січ 0,116312 0,119268 0,119761 0,109509 0,116212

Лют 0,078374 0,059387 0,046012 0,07844 0,065554

Бер 0,080259 0,090582 0,096975 0,090611 0,089607

Кві 0,063389 0,072544 0,062793 0,078018 0,069186

Тра 0,063651 0,067032 0,069383 0,068356 0,067105

Чер 0,048916 0,054964 0,068852 0,066226 0,059739

Лип 0,06242 0,075954 0,079179 0,079029 0,074145

Сер 0,059089 0,062807 0,062475 0,073497 0,064467

Вер 0,068878 0,06875 0,067287 0,066884 0,06795

Жов 0,10842 0,106701 0,104331 0,106893 0,106586

Лис 0,103883 0,098378 0,102452 0,104393 0,102277

Гру 0,119395 0,116787 0,116789 0,11002 0,115748

90

91

Додаток К

Значення втрат електроенергії

Таблиця К.1 – Значення втрат е/е для кожного місяця року

η_t

Січ 0,09787

Лют 0,09155

Бер 0,091242

Кві 0,092198

Тра 0,102936

Чер 0,118438

Лип 0,129552

Сер 0,125932

Вер 0,112392

Жов 0,101902

Лис 0,101274

Гру 0,100082

92

Додаток Л

Корелограми споживання групою промислових споживачів

Рисунок Л.1 –Корелограми споживання групою промислових споживачів

-1,00

-0,50

0,00

0,50

1,00

1,50

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Січ.13-Гру.14

93

Додаток М

Аналіз даних по промисловому споживанню

Таблиця М.1 – Коефіцієнти сезонності для даних по промисловому

споживанню е/е

2016 2017 Медіана

Підігнаний

сезонний індекс

(медіана*множник)

Січ 1,032619 1,056848 1,044733 1,041874

Лют 1,007131 1,005605 1,005605 1,002853

Бер 1,041787 1,009487 1,025637 1,02283

Кві 0,982771 0,937997 0,960384 0,957756

Тра 0,95296 0,948109 0,950535 0,947933

Чер 0,928568 0,939097 0,933832 0,931276

Лип 0,977793 0,968612 0,973202 0,970539

Сер 0,964139 0,999447 0,981793 0,979106

Вер 0,954414 0,963592 0,959003 0,956379

Жов 1,040487 - 1,040487 1,037639

Лис 1,055162 - 1,055162 1,052274

Гру 1,102558 - 1,102558 1,09954

12,03293 12

РисунукМ.1 – Дані без тренду та сезонності, тис. кВт*год

94

РисунокМ.2 – Функція автокореляції

95

Додаток Н

Виробництво е/е різними виробниками

Таблиця Н.1. – Виробництво е/е різними виробниками ,тис. кВт*год

АЕС ТЕС ТЕЦ ГЕС/ГАЕС СЕС+ВЕС Всього

Січ.13 8421393 6808425 2095847 875013 23716 18224394

Лют.13 7336301 6053938 1871917 931163 39325 16232644

Бер.13 7428358 6705612 2006240 1479301 58741 17678252

Кві.13 6701058 5216651 1261066 2027385 72490 15278650

Тра.13 6618559 4791422 753834 1906151 90938 14160904

Чер.13 5865882 6161184 741241 1439013 75415 14282735

Лип.13 5905430 7502220 743778 729706 83360 14964494

Сер.13 6582033 6824385 801630 543121 86454 14837623

Вер.13 6252754 6812983 777138 599887 88683 14531445

Жов.13 6887482 7240886 1414732 864537 78181 16485818

Лис.13 6988981 6927840 1602551 867149 69926 16456447

Гру.13 8076361 7440566 1956173 811924 87271 18372295

Січ.14 8261641 6500816 2196716 914316 119350 17992839

Лют.14 7739150 6147665 1923737 734389 102345 16647286

Бер.14 7723948 5912281 1745200 698806 175145 16255380

Кві.14 6695527 5838614 1265387 813182 115072 14727782

Тра.14 6079458 6120732 851240 922489 103471 14077390

Чер.14 6080585 6185093 713122 685736 120668 13785204

Лип.14 6566824 6493067 593250 593032 128334 14374507

Сер.14 7222809 5122317 475951 496328 135642 13453047

Вер.14 7335970 4234015 525385 346779 180177 12622326

Жов.14 7955493 5082884 984274 460041 162157 14644849

Лис.14 8281469 5270548 1482531 518056 128642 15681246

Гру.14 8261544 5697845 1927938 509066 135419 16531812

Січ.15 8692510 4750876 1760874 458620 103512 15766392

Лют.15 7454304 4192668 1386954 562531 103372 13699829

Бер.15 7533657 4844766 1421310 473229 129850 14402812

Кві.15 7251025 4256360 826859 417275 128791 12880310

Тра.15 6542133 4368294 514710 456780 112611 11994528

Чер.15 6854501 3790605 569082 275827 86445 11576460

Лип.15 6591609 4194382 557866 379079 91192 11814128

Сер.15 6373866 3999421 477496 311122 112431 11274336

96

Кінець таблиці Н.1.

АЕС ТЕС ТЕЦ ГЕС/ГАЕС СЕС+ВЕС Всього

Вер.15 6777267 3531550 501346 215391 89232 11114786

Жов.15 7674814 4239272 972914 194587 89098 13170685

Лис.15 7421910 4204017 1426018 255249 93407 13400601

Гру.15 8246167 3887608 1625645 403398 94995 14257813

Січ.16 8262075 4375349 1754065 378973 87920 14858382

Лют.16 7067385 3726162 1505327 311526 88463 12698863

Бер.16 7265969 3724694 1557602 746232 102142 13396639

Кві.16 6240869 3368763 849265 984851 108800 11552548

Тра.16 5647612 3739671 602605 856875 81611 10928374

Чер.16 5443099 4211678 560084 566792 78740 10860393

Лип.16 5526116 5043808 636460 293685 81780 11581849

Сер.16 5649246 4532284 608955 387561 93976 11272022

Вер.16 6094143 3982885 659985 267145 74133 11078291

Жов.16 7522205 4146066 1038327 422547 112165 13241310

Лис.16 7620703 4058306 1351186 735398 92753 13858346

Гру.16 8185746 4848060 1667512 590375 88103 15379796

Січ.17 7967535 4898082 1673401 714989 78527 15332534

Лют.17 7751704 3626381 1420329 772931 84919 13656264

Бер.17 8011400 2579854 1284443 998132 116176 12990005

Кві.17 7642370 2699002 772915 784644 100654 11999585

Тра.17 7399797 2407417 669059 777839 93116 11347228

Чер.17 6612602 3177694 530691 516174 81647 10918808

Лип.17 6555314 3823725 599527 361217 91426 11431209

Сер.17 6108883 4512609 623736 404629 111312 11761169

Вер.17 5826334 4189855 690181 330565 111334 11148269

Жов.17 6585978 4577920 980866 488577 104694 12738035

Лис.17 7076511 4298873 1371801 787284 92456 13626925

Гру.17 7683759 4098649 1584119 1018218 108944 14493689

Січ.18 7222482 4758079 1663163 1094405 116382 14854511

Лют.18 7246372 4036572 1488172 965236 92940 13829292

Бер.18 7488269 4393944 1609102 1323943 134842 14950100

Рисунок Н.1 – Виробництво е/е за період 01.2013-04.2018 різними виробниками

згідно даних ДП «НАК «УКРЕНЕРГО», тис. кВт*год

98

Додаток П

Дослідження даних по виробництву

Рисунок П.1 – Автокореляція та часткова автокореляція для виробництва

ТЕС

Рисунок П.2 –Автокореляція та часткова автокореляція для виробництва АЕС

Рисунок П.3 –Автокореляція та часткова автокореляція для виробництва ТЕЦ

99

Рисунок П.4 –Автокореляція та часткова автокореляція для виробництва

ГЕС/ГАЕС

Рисунок П.5 – Виробництво АЕС та ТЕЦ: дані з сезонністю та без сезонності,

тис. кВт*год

Рисунок П.6 – Автокореляція та часткова автокореляція даних по

виробництву е/е АЕС (без сезонності)

100

РисунокП.7 –Автокореляція та часткова автокореляція даних по виробництву

е/е ТЕЦ (без сезонності)

101

Додаток Р

Кореляція між споживанням побутовими споживачами та тарифом

Таблиця Р.1 – Кореляція між споживанням побутовими споживачами та

тарифом

Дата Споживання,

кВт*год

Тариф,

коп X*Y Y^2 X^2

Бер.15 5336416,35 42,5 226797694,9 2,84773E+13 1806,25

Кві.15 5393218,999 53,9 290694504 2,90868E+13 2905,21

Вер.15 4846744,682 62,8 304375566 2,34909E+13 3943,84

Бер.16 4824191,791 77,3 372910025,4 2,32728E+13 5975,29

Вер.16 4971502,43 97,3 483727186,4 2,47158E+13 9467,29

Бер.17 4730961,478 122,8 580962069,5 2,2382E+13 15079,84

102

Додаток С

Дані згідно моделі Холта-Вінтерса для споживання групою побутових

споживачів

Таблиця С.1. – Оцінені параметри моделі Холта-Вінтерса

α= 0,5290784

β= 0,5645182

γ= 0,9066884

Рисунок С.1 – Графік змодельованих та реальних даних, кВт*год

103

Додаток Т

Дослідження значимості коефіцієнтів авторегресійної моделі споживання

побутовою групою

Рисунок Т.1 – Модель типу 10~

tt ybay , тис. кВт*год

РисунокТ.2 –Залишки при моделі типу 10~

tt ybay

104

Рисунок Т.3 – Модель типу 2110~

ttt ybybay , тис. кВт*год

РисунокТ.4 –Залишки при моделі типу 2110~

ttt ybybay

-400000

-300000

-200000

-100000

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

105

Рисунок Т.5 – Модель типу 322110~

tttt ybybybay , тис. кВт*год

Рисунок Т.6 –Залишки при моделі типу 322110~

tttt ybybybay

106

РисунокТ.7 –Модель типу ttttt xyyy 112110 , тис. кВт*год

РисунокТ.8 –Залишки при моделі типу ttttt xyyy 112110

107

Додаток У

Моделювання промислового споживання

РисунокУ.1 –Модель типу 10~

tt ybay , тис. кВт*год

РисунокУ.2 –Залишки при моделі типу 10~

tt ybay

108

Рисунок У.3 –Модель типу 2110~

ttt ybybay , тис. кВт*год

Рисунок У.4 –Залишки при моделі типу 2110~

ttt ybybay

109

Рисунок У.5 –Модель типу 21~

tt ybay , тис. кВт*год

Рисунок У.6 – Залишки при моделі типу 21~

tt ybay

110

Додаток Ф

Транскордонні перетоки

Рисунок Ф.1 – Модель типу ttt yy 10 , тис. кВт*год

РисунокФ.2 – Графік залишків t

111

Додаток Х

Моделі, що описують виробництво електроенергії

Рисунок Х.1 – Модель типу ttt yy 10 для опису виробництва е/е ТЕС,

тис. кВт*год

Рисунок Х.2 – Залишки моделі типу ttt yy 10 для опису виробництва

е/е ТЕС, тис. КВт*год

112

Рисунок Х.3 – Модель типу ttttt yyyy 12113221 та

tttt yaSy )( 10 для опису виробництва е/е АЕС, тис.кВт*год

Рисунок Х.2 – Залишки моделей типу ttttt yyyy 12113221 та

tttt yaSy )( 10 для опису виробництва е/е АЕС, тис.кВт*год

113

Рисунок Х.5 – Модель типу tttt yaSy )( 10 для опису виробництва е/е

ТЕЦ, тис. кВт*год

Рисунок Х.6. – Залишки моделі типу tttt yaSy )( 10 для опису

виробництва е/е ТЕЦ, тис.кВт*год

114

у

Рисунок Х.7 – Модель типу ttt yy 10 для опису виробництва е/е з

відновлювальних джерел енергії, тис. кВт*год

Рисунок Х.8 – Залишки моделі типу ttt yy 10 для опису виробництва

е/е з відновлювальних джерел енергії, тис.кВт*год

-400000

-300000

-200000

-100000

0

100000

200000

300000

400000

500000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47

115

Додаток Ц

Аналіз діяльності електростанцій

Додаток Ц.1. Аналіз витрат палива

Таблиця Ц.1.1– реведення коефіцієнтів: в 1 т. нафтового еквіваленту (1 т.

н.е.)

1т вугілля 1000 м3. 1 т. мазуту 1 кВт*год

1кг ядерного

палива

0,525 0,812 1,02 0,000246 47,61290323

Таблиця Ц.1.2 – Переведення коефіцієнтів: величина в кВт*год

1000 м3

1 т. вугілля 1 кг ядерного

палива 1 т мазуту

3305 2134,146341 193548,387 4146,34

Таблиця Ц.1.3 – Споживання видів палива електростанціями

АЕС ТЕС ТЕЦ

2012

Вироблено кВт*год 90028209000 79106910000 17201239000

Зат

рат

и ЯП,кг 493353,659 571

Вугілля, т 38899048 4380952

Мазут, т 71569 86275

Газ, 103м

3 487685 7145320

2013

Вироблено кВт*год 83064592000 78486112000 16026147000

Зат

рат

и ЯП,кг 455443,767 571

Вугілля, т 38356190 4419048

Мазут, т 66667 69608

Газ, 103м

3 386700 5974138

2014

Вироблено кВт*год 88204418000 68605877000 14684731000

Зат

рат

и ЯП,кг 483797,425 550

Вугілля, т 33584762 4401905

Мазут, т 43137 57843

Газ, 103м

3 386700 5032020

2015

Вироблено кВт*год 79167596000 46372211000 10415429000

Зат

рат

и

ЯП,кг 479617,886 522

Вугілля, т 27744762 3211429

Мазут, т 124510 154902

116

Газ, 103м

3 4349754 6075123

Додаток Ц.2. Аналіз цін енергоресурсів

Таблиця Ц.2.1 – Вартість енергоресурсів та курс гривні

за період 03.2014-05.2018

Місяць Вугілля,

грн/т Газ, грн/10

3м

3 Мазут, грн/т ЯП, грн/т

Курс

грн/дол

Бер.14 839,12 3113 7114,3 14194004,4 10,955

Кві.14 849,42 4020 7285,1 14773163 11,402

Тра.14 865,46 4724 7400,4 15257002,5 11,775

Чер.14 853,05 4724 7183,1 15319648,8 11,823

Лип.14 855,28 4724 6969,3 15674546,9 12,097

Сер.14 938,12 4724 7268,4 17629165,7 13,606

Вер.14 876,66 4874 7250 16778411,7 12,949

Жов.14 837,91 4874 6782,7 16780354 12,951

Лис.14 940,82 5100 7777,2 19395858,4 14,969

Гру.14 1004,5 5900 7928,2 20431504 15,769

Січ.15 1006,6 5900 7277,7 21642930,8 16,158

Лют.15 1790,7 5700 7124,9 37187900,1 27,763

Бер.15 1653,9 8900 6400 31400721,4 23,443

Кві.15 1170,2 7200 6500 28191625,6 21,047

Тра.15 1309,2 6810 6581,3 28193494,2 21,048

Чер.15 1202,1 6600 6500 28149467,1 21,015

Лип.15 1281,3 6600 6500 28345588,5 21,162

Сер.15 1241,5 6600 6100 28377288,4 21,185

Вер.15 1284,1 6600 5092 28835525,5 21,528

Жов.15 1224,2 6600 6506 30679228,6 22,904

Лис.15 1262,3 6338 6636,2 31992809,2 23,885

Гру.15 1276,8 6335 5500 32148202,6 24,001

Січ.16 1272,7 6398 2500 31187172,8 25,152

Лют.16 1351,4 6239 3300 33546344,4 27,054

Бер.16 1333,2 6255 4716,7 32509325,4 26,218

Кві.16 1271,9 6255 4176,3 31230272,5 25,187

Тра.16 1283,5 5532 5357,1 31204821,1 25,166

Чер.16 1319,8 5604 5824 30818458,4 24,854

Лип.16 1442 5604 5900 30748766,5 24,798

Сер.16 1736,7 6087 5216 31807737,7 25,652

117

Вер.16 1789,2 5635 7129 32129678,3 25,912

Жов.16 2067,7 5916 6319,4 31613944,5 25,496

Кінець таблиці Ц.2.1

Вугілля, грн/т Газ, грн/103м

3 Мазут, грн/т ЯП, грн/т

Курс

грн/дол

Лис.16 2937,5 6819 6200 31742184,8 25,599

Гру.16 2384,6 7148 8230 33715560,4 27,191

Січ.17 2568,2 6979 6665,6 30882319,1 27,119

Лют.17 2237,3 8451 7916,7 30807884,6 27,054

Бер.17 2232,3 7866 8750 30719500,2 26,976

Кві.17 2376,4 7907,2 7291,7 30235973,1 26,551

Тра.17 2092,4 7907,2 7104,2 30009728,2 26,353

Чер.17 1915,7 6875 6833,3 29720726,8 26,099

Лип.17 2027,9 6674 8833,3 29511870,9 25,916

Сер.17 2251 6859 8750 29129189,8 25,58

Вер.17 2408,1 7291 10333 30201401,3 26,521

Жов.17 2546,9 7514 9300 30552479,2 26,829

Лис.17 2654,1 7907,2 10821 30762627,6 27,014

Гру.17 2645,3 8265 10600 31962085,1 28,067

Січ.18 2847,1 8944 10522 18298684,1 28,009

Лют.18 2681,3 8451 10800 17605769,7 26,948

Бер.18 2731,3 7408 11412 17341376,6 26,543

Кві.18 2392,2 7953 10821 26,23

Тра.18 2561,3 8368 10413 26,136

118

Таблиця Ц.2.2 – Основні затрати АЕС за період 03.2014-03.2018

АЕС

З/П грн Чис перс, осіб Інвестиції, млн. грн Податки, млн грн

Бер.14 5131 33420 183,75833 348,1545

Кві.14 4758 33510 183,75833 348,1545

Тра.14 4651 33561 183,75833 348,1545

Чер.14 4668 33600 183,75833 348,1545

Лип.14 4608 33766 183,75833 348,1545

Сер.14 4547 33678 183,75833 348,1545

Вер.14 4744 33492 183,75833 348,1545

Жов.14 4911 34238 183,75833 348,1545

Лис.14 4797 34727 183,75833 348,1545

Гру.14 5923 33188 310,6 241,3

Січ.15 4971 33100 308,24167 417,6909

Лют.15 4831 32900 308,24167 417,6909

Бер.15 5604 32700 308,24167 417,6909

Кві.15 5220 32900 308,24167 417,6909

Тра.15 5227 33100 308,24167 417,6909

Чер.15 5348 33300 308,24167 417,6909

Лип.15 5442 33100 308,24167 417,6909

Сер.15 5308 33300 308,24167 417,6909

Вер.15 5375 33200 308,24167 417,6909

Жов.15 5545 33214 308,24167 417,6909

Лис.15 5533 33167 308,24167 417,6909

Гру.15 7268 34200 524,1 776,1

Січ.16 5825 34181 495,27273 599,1917

Лют.16 5905 34320 495,27273 599,1917

Бер.16 7032 34137 495,27273 599,1917

Кві.16 6414 34083 495,27273 599,1917

Тра.16 6499 34161 495,27273 599,1917

Чер.16 6647 34249 495,27273 599,1917

Лип.16 6915 34237 495,27273 599,1917

Сер.16 6808 34306 495,27273 599,1917

Вер.16 7087 34105 495,27273 599,1917

Жов.16 7250 34319 495,27273 599,1917

Лис.16 7088 34188 495,27273 599,1917

Гру.16 9663 34134 601,4 599,1917

Січ.17 7343 34030 735,3 906,7833

Лют.17 7535 34053 735,3 906,7833

Бер.17 8560 34046 716,9 906,7833

119

Кінець таблиці Ц.2.2

З/П грн Чис персоналу,

осіб

Інвестиції, млн.

грн

Податки, млн

грн

Кві.17 7929 34035 472 906,7833

Тра.17 8035 34049 472 906,7833

Чер.17 8202 34066 472 906,7833

Лип.17 8439 33955 472 906,7833

Сер.17 8540 33945 472 906,7833

Вер.17 8423 33978 472 906,7833

Жов.17 8553 34079 472 906,7833

Лис.17 8827 34017 472 906,7833

Гру.17 11654 33921 982,8 906,7833

Січ.18 9106,02 33845 1053,05 938,6333

Лют.18 9253,21 33821 1053,05 938,6333

Бер.18 10683,54 33753 1100,8 938,6333

Таблиця Ц.2.3 – Основні затрати ГЕС/ГАЕС за період 03.2014-03.2018,

тис.грн

З/П Інвестиції Податки

Бер.14 27652 204925 17214

Кві.14 27652 204925 17214

Тра.14 27652 204925 17214

Чер.14 27652 204925 17214

Лип.14 27652 204925 17214

Сер.14 27652 204925 17214

Вер.14 27652 204925 17214

Жов.14 27652 204925 17214

Лис.14 27652 204925 17214

Гру.14 27652 204925 17214

Січ.15 30532 190910 12344

Лют.15 30532 190910 12344

Бер.15 30532 190910 12344

Кві.15 30532 190910 12344

Тра.15 30532 190910 12344

Чер.15 30532 190910 12344

Лип.15 30532 190910 12344

Сер.15 30532 190910 12344

Вер.15 30532 190910 12344

120

Жов.15 30532 190910 12344

Кінець таблиці Ц.2.3

ЗП Інвестиції Податки

Лис.15 30532 190910 12344

Гру.15 30532 190910 12344

Січ.16 32423 186414 87061

Лют.16 32423 186414 87061

Бер.16 32423 186414 87061

Кві.16 32423 186414 87061

Тра.16 32423 186414 87061

Чер.16 32423 186414 87061

Лип.16 32423 186414 87061

Сер.16 32423 186414 87061

Вер.16 32423 186414 87061

Жов.16 32423 186414 87061

Лис.16 32423 186414 87061

Гру.16 32423 186414 87061

Січ.17 41568 270283 66702

Лют.17 41568 270283 66702

Бер.17 41568 270283 66702

Кві.17 41568 270283 66702

Тра.17 41568 270283 66702

Чер.17 41568 270283 66702

Лип.17 41568 270283 66702

Сер.17 41568 270283 66702

Вер.17 41568 270283 66702

Жов.17 41568 270283 66702

Лис.17 41568 270283 66702

Гру.17 41568 270283 66702

Січ.18 45815 303402 39951

Лют.18 45815 303402 39951

Бер.18 45815 303402 39951

121

Таблиця Ц.2.4 – Основні затрати ТЕС та ТЕЦ за період 03.2014-03.2018,

тис.грн

ТЕС ТЕЦ

З/П Інвестиції Податки З/П Інвестиції Податки

Бер.14 279120 81662 39517,1 127859 13148 17535

Кві.14 279120 81662 39517,1 127859 13148 17535

Тра.14 279120 81662 39517,1 127859 13148 17535

Чер.14 279120 81662 39517,1 127859 13148 17535

Лип.14 279120 81662 39517,1 127859 13148 17535

Сер.14 279120 81662 39517,1 127859 13148 17535

Вер.14 279120 81662 39517,1 127859 13148 17535

Жов.14 279120 81662 39517,1 127859 13148 17535

Лис.14 279120 81662 39517,1 127859 13148 17535

Гру.14 279120 81662 39517,1 127859 13148 17535

Січ.15 266572 37200 10442,9 146800 3961 34346

Лют.15 266572 37200 10442,9 146800 3961 34346

Бер.15 266572 37200 10442,9 146800 3961 34346

Кві.15 266572 37200 10442,9 146800 3961 34346

Тра.15 266572 37200 10442,9 146800 3961 34346

Чер.15 266572 37200 10442,9 146800 3961 34346

Лип.15 266572 37200 10442,9 146800 3961 34346

Сер.15 266572 37200 10442,9 146800 3961 34346

Вер.15 266572 37200 10442,9 146800 3961 34346

Жов.15 266572 37200 10442,9 146800 3961 34346

Лис.15 266572 37200 10442,9 146800 3961 34346

Гру.15 266572 37200 10442,9 146800 3961 34346

Січ.16 291465 49254 13856,4 166547 14843 23655

Лют.16 291465 49254 13856,4 166547 14843 23655

Бер.16 291465 49254 13856,4 166547 14843 23655

Кві.16 291465 49254 13856,4 166547 14843 23655

Тра.16 291465 49254 13856,4 166547 14843 23655

Чер.16 291465 49254 13856,4 166547 14843 23655

Лип.16 291465 49254 13856,4 166547 14843 23655

Сер.16 291465 49254 13856,4 166547 14843 23655

Вер.16 291465 49254 13856,4 166547 14843 23655

Жов.16 291465 49254 13856,4 166547 14843 23655

122

Кінець таблиці Ц.2.4

ТЕС ТЕЦ

ЗП Інвестиції Податки ЗП Інвестиції Податки

Лис.16 291465 49254 13856,4 166547 14843 23655

Гру.16 291465 49254 13856,4 166547 14843 23655

Січ.17 388227 115140 201665 186562 6024,2 37954

Лют.17 388227 115140 201665 186562 6024,2 37954

Бер.17 388227 115140 201665 186562 6024,2 37954

Кві.17 388227 115140 201665 186562 6024,2 37954

Тра.17 388227 115140 201665 186562 6024,2 37954

Чер.17 388227 115140 201665 186562 6024,2 37954

Лип.17 388227 115140 201665 186562 6024,2 37954

Сер.17 388227 115140 201665 186562 6024,2 37954

Вер.17 388227 115140 201665 186562 6024,2 37954

Жов.17 388227 115140 201665 186562 6024,2 37954

Лис.17 388227 115140 201665 186562 6024,2 37954

Гру.17 388227 115140 201665 186562 6024,2 37954

Січ.18 413360 171413 61623,2 239798 5671,3 48448

Лют.18 413360 171413 61623,2 239798 5671,3 48448

Бер.18 413360 171413 61623,2 239798 5671,3 48448

Таблиця Ц.2.5 – Основні затрати дилера за період 03.2014-03.2018,

тис.грн

З/П Інвестиції Податки

Бер.14 1179478,4 791590 476098

Кві.14 1061711,8 791590 476098

Тра.14 1027824,2 791590 476098

Чер.14 1032987,6 791590 476098

Лип.14 1013358,7 791590 476098

Сер.14 994590,55 791590 476098

Вер.14 1057394,4 791590 476098

Жов.14 1106253,6 791590 476098

Лис.14 1068139 791590 476098

Гру.14 1429999,9 664748 476098

Січ.15 1012103,1 63949 392059

Лют.15 972063,3 63949 392059

Бер.15 1199750,4 63949 392059

Кві.15 1086079,2 63949 392059

Тра.15 1087085,5 63949 392059

Чер.15 1121456,8 63949 392059

123

Кінець таблиці Ц.2.5

З/П Інвестиції Податки

Лип.15 1150059 63949 392059

Сер.15 1109748,8 63949 392059

Вер.15 1129897,2 63949 392059

Жов.15 1179595,6 63949 392059

Лис.15 1176342,2 63949 392059

Гру.15 1676899,6 63949 392059

Січ.16 1147001,4 420445 576182

Лют.16 1117591,4 420445 576182

Бер.16 1409470,1 420445 576182

Кві.16 1259020,2 420445 576182

Тра.16 1247519,4 420445 576182

Чер.16 1274415 420445 576182

Лип.16 1294331,7 420445 576182

Сер.16 1259805,2 420445 576182

Вер.16 1316784,2 420445 576182

Жов.16 1372555,3 420445 576182

Лис.16 1337846,1 420445 576182

Гру.16 1922363,3 420445 576182

Січ.17 1440930,2 519113 991680

Лют.17 1407596,7 519113 991680

Бер.17 1744095,5 519113 991680

Кві.17 1568524,3 519113 991680

Тра.17 1563253,2 519113 991680

Чер.17 1602411,9 519113 991680

Лип.17 1635550,8 519113 991680

Сер.17 1598667,1 519113 991680

Вер.17 1630948,4 519113 991680

Жов.17 1695293,9 519113 991680

Лис.17 1696061,6 519113 991680

Гру.17 2410408,6 519113 991680

Січ.18 1675352,6 343099 946474

Лют.18 1631696,4 343099 946474

Бер.18 2040077,6 343099 946474

124

Додаток Ц.3 Оцінка витрат ресурсів

Таблиця Ц.3.1 – Оцінені обсяги витрат палива електростанціями

АЕС ТЕС ТЕЦ

ЯП, т Вугілля,

т

Мазут,

т

Газ,

103м

3

Вугілля,

т

Мазут,

т

Газ,

103м

3

Бер.14 42,454 4309837 4117,8 71053 545673 14617 703416

Кві.14 36,802 4256136 2985,7 70167 395650 10598 510024

Тра.14 33,415 4461790 2008,5 73558 266158 7129,4 343099

Чер.14 33,422 4508707 1682,6 74331 222973 5972,6 287429

Лип.14 36,094 4733208 1399,8 78032 185492 4968,7 239114

Сер.14 39,7 3733982 1123 61559 148816 3986,2 191836

Вер.14 40,322 3086442 1239,6 50884 164273 4400,3 211760

Жов.14 43,727 3705237 2322,4 61085 307754 8243,6 396719

Лис.14 45,519 3842037 3498 63340 463544 12417 597546

Гру.14 45,409 4153521 4548,9 68476 602810 16147 777070

Січ.15 47,778 2824111 11837 633947 387254 14748 709734

Лют.15 40,972 2492290 9323,8 559461 433660 29991 650675

Бер.15 41,408 2879923 9554,8 646476 444402 30734 666793

Кві.15 39,855 2530151 5558,6 567960 258535 17880 387913

Тра.15 35,959 2596689 3460,1 582896 160935 11130 241471

Чер.15 37,675 2253288 3825,7 505811 177935 12306 266979

Лип.15 36,23 2493309 3750,3 559690 174428 12063 261717

Сер.15 35,034 2377416 3210 533675 149299 10325 224012

Вер.15 37,251 2099295 3370,3 471243 156756 10841 235201

Жов.15 42,184 2519993 6540,4 565680 304202 21038 456433

Лис.15 40,794 2499036 9586,4 560976 445874 30836 669002

Гру.15 45,325 2310950 10928 518755 508292 35152 762655

Січ.16 45,412 3189469 7965,2 583838 548445 26310 764946

Лют.16 38,846 1361507 6835,7 497212 470672 22579 656471

Бер.16 39,937 1381759 7073,1 497016 487017 23363 679268

Кві.16 34,303 1227853 3856,5 449521 265540 12739 370363

Тра.16 31,042 1363042 2736,4 499014 188417 9038,8 262795

Чер.16 29,918 1535080 2543,3 561998 175122 8401 244252

Лип.16 30,374 3337497 2890,2 673036 199003 9546,6 277559

Сер.16 31,051 1663680 2765,3 604779 190403 9134 265565

Вер.16 33,496 1738738 2997 531468 206358 9899,4 287819

Жов.16 41,345 1511165 4715 553243 324655 15574 452813

125

Кінець таблиці Ц.3.1

АЕС ТЕС ТЕЦ

ЯП, т Вугілля,

т

Мазут,

т

Газ,

103м

3

Вугілля,

т

Мазут,

т

Газ,

103м

3

Лис.16 41,887 1479178 6135,7 541532 422477 20267 589251

Гру.16 44,993 1767029 7572,2 646915 521383 25012 727200

Січ.17 43,793 1785261 7598,9 653590 523224 25100 729768

Лют.17 42,607 1321750 6449,7 483897 444096 21304 619404

Бер.17 44,034 940310 5832,6 344251 401608 19266 560144

Кві.17 42,006 983737 3509,8 360149 241668 11593 337067

Тра.17 40,673 877459 3038,2 321241 209195 10036 291776

Чер.17 36,346 1158211 2409,9 424025 165932 7960,1 231434

Лип.17 36,031 1393678 2722,4 510230 187455 8992,6 261453

Сер.17 33,577 1644763 2832,4 602154 195024 9355,7 272011

Вер.17 32,024 1527126 3134,1 559086 215800 10352 300987

Жов.17 36,2 1668568 4454,1 610869 306688 14712 427754

Лис.17 38,896 1566861 6229,3 573633 428922 20576 598241

Гру.17 42,233 1493883 7193,5 546916 495308 23761 690832

Січ.18 39,698 1734233 7552,4 634909 520023 24947 725303

Лют.18 39,829 1471257 6757,8 538632 465308 22322 648990

Бер.18 41,159 1601512 7306,9 586319 503119 24136 701727

126

Додаток Ш

Аналіз тарифів

Таблиця Ш.1 – Оцінка тарифу для населення при маржі 0%

Дата Тариф ОРЕ,

грн/кВт*год

Тариф для

населення,

грн/кВт*год

Бер.14 0,7545 0,412

Кві.14 0,7302 0,4085

Тра.14 0,7024 0,4164

Чер.14 0,6732 0,4157

Лип.14 0,636 0,4471

Сер.14 0,5489 0,4078

Вер.14 0,512 0,3665

Жов.14 0,6097 0,398

Лис.14 0,7702 0,4491

Гру.14 0,9036 0,4892

Січ.15 1,1578 0,5601

Лют.15 1,3105 0,5995

Бер.15 1,3197 0,5055

Кві.15 1,0897 0,6141

Тра.15 1,1592 0,638

Чер.15 1,0339 0,5856

Лип.15 1,142 0,5934

Сер.15 1,068 0,5774

Вер.15 0,8874 0,5822

Жов.15 1,1645 0,6935

Лис.15 1,2586 0,7496

Гру.15 1,0457 0,6645

Січ.16 0,6909 0,4934

Лют.16 0,7746 0,5844

Бер.16 0,9145 0,7303

Кві.16 0,7829 0,6019

Тра.16 0,9931 0,8076

Чер.16 1,181 0,799

Лип.16 1,4252 1,0737

Сер.16 1,2569 0,8187

Дата Тариф ОРЕ,

грн/кВт*год

Тариф для

населення,

грн/кВт*год

Вер.16 1,3607 1,01

Жов.16 1,2333 0,9108

Лис.16 1,3056 0,9522

Гру.16 1,6318 1,1327

Січ.17 1,4701 1,0988

Лют.17 1,2892 0,9702

Бер.17 1,1542 1,0248

Кві.17 0,995 0,8757

Тра.17 0,9025 0,8454

Чер.17 1,0687 0,9584

Лип.17 1,4679 1,2379

Сер.17 1,7151 1,393

Вер.17 1,9468 1,5001

Жов.17 1,8844 1,5134

Лис.17 1,9395 1,5838

Гру.17 1,8228 1,489

Січ.18 1,9934 1,563

Лют.18 1,7351 1,3643

Бер.18 1,8603 1,4349

127

Таблиця Ш.2 – Оцінка тарифу для промисловості при маржі 0%

Дата Собівартість,

грн/кВт*год

Тариф

для

промисло-

вості,

грн/кВт*год

Бер.14 0,754 1,250

Кві.14 0,730 1,157

Тра.14 0,702 1,068

Чер.14 0,673 1,054

Лип.14 0,636 1,266

Сер.14 0,549 1,012

Вер.14 0,512 0,731

Жов.14 0,610 0,954

Лис.14 0,770 1,312

Гру.14 0,904 1,643

Січ.15 1,158 2,220

Лют.15 1,310 2,532

Бер.15 1,320 2,121

Кві.15 1,090 1,794

Тра.15 1,159 1,951

Чер.15 1,034 1,700

Лип.15 1,142 1,860

Сер.15 1,068 1,686

Вер.15 0,887 1,192

Жов.15 1,165 1,737

Лис.15 1,259 2,002

Гру.15 1,046 1,586

Січ.16 0,691 0,952

Дата Собівартість,

грн/кВт*год

Тариф

для

промисло-

вості,

грн/кВт*год

Лют.16 0,775 1,012

Бер.16 0,914 1,146

Кві.16 0,783 0,915

Тра.16 0,993 1,222

Чер.16 1,181 1,634

Лип.16 1,425 1,961

Сер.16 1,257 1,871

Вер.16 1,361 1,855

Жов.16 1,233 1,656

Лис.16 1,306 1,819

Гру.16 1,632 2,437

Січ.17 1,470 2,110

Лют.17 1,289 1,799

Бер.17 1,154 1,361

Кві.17 0,995 1,023

Тра.17 0,902 0,866

Чер.17 1,069 1,139

Лип.17 1,468 1,876

Сер.17 1,715 2,303

Вер.17 1,947 2,637

Жов.17 1,884 2,579

Лис.17 1,940 2,687

Гру.17 1,823 2,467

Січ.18 1,993 2,844

Лют.18 1,735 2,386

Бер.18 1,860 2,588

128

Таблиця Ш.3 –оцінка оптового тарифу відпуску ЕС, грн/кВт*год

Min Max

Кві.18 1,05 1,06 1,07

Тра.18 1,00 1,02 1,04

Чер.18 0,95 0,98 1,00

Лип.18 0,97 0,99 1,01

Сер.18 0,93 0,96 0,99

Вер.18 0,94 0,97 0,99

Жов.18 1,02 1,05 1,07

Лис.18 1,12 1,14 1,15

Гру.18 1,25 1,27 1,27

Січ.19 1,25 1,26 1,27

Лют.19 1,17 1,19 1,19

Таблиця Ш.4 – оцінка тарифу для населення, грн/кВт*год

Min Max

Кві.18 0,518 0,735 0,953

Тра.18 0,461 0,646 0,918

Чер.18 0,497 0,521 1,051

Лип.18 0,366 0,484 0,893

Сер.18 0,513 0,552 1,038

Вер.18 0,447 0,741 0,866

Жов.18 0,338 0,447 0,600

Лис.18 0,357 0,464 0,789

Гру.18 0,738 0,821 1,096

Січ.19 0,742 0,875 1,122

Лют.19 0,445 0,548 0,764