2072-64142411-1406

10.17059/ekon.reg.2023-4-17

Electricity Price Parameters as a Basis for Energy Demand Management in Regions

Ценовые параметры поставки электроэнергии как базис управления спросом на электропотребление в регионе

https://orcid.org/0000-0001-6319-1316

Dzyuba

Anatoly P.

Дзюба

Анатолий Петрович

dzyuba-a@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0001-6730-0356

Solovyeva

Irina A.

Соловьёва

Ирина Александровна

solovievaia@susu.ru

South Ural State UniversityЮжно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)

19411771193

2023

Anatoly P. Dzyuba, Irina A. Solovyeva

Анатолий Петрович Дзюба, Ирина Александровна Соловьёва

CC BY 4.0

https://www.economyofregions.org/ojs/index.php/er/article/view/216

https://www.economyofregions.org/ojs/index.php/er/article/download/216/260

Energy cost management (more than 45 % in the structure of total costs) can significantly reduce own energy supply costs and improve operational efficiency of an enterprise. The study examines regional electricity price parameters, affected by retail and wholesale electricity markets, in terms of the possibilities for industrial enterprises to implement price-dependent demand management to reduce energy purchase costs. The article aims to distribute Russian regions according to the prospects for reducing energy purchase costs by managing electricity demand schedules. The following methods were utilised: statistical analysis of hourly average electricity prices per year, month and day in the regional context; mathematical modelling and calculation of authors’ coefficients of average electricity prices and coefficients of daily price volatility for assessing prospects for effective energy demand management in Russian regions; construction of positioning maps for grouping and identifying regions where the implementation of price-dependent demand management is possible. Electricity price parameters of all Russian regions were examined. The paper analysed principles of electricity pricing for domestic industrial enterprises, researched the impact of price volatility on energy purchase costs, assessed the contribution of electricity costs to total energy consumption costs of enterprises. Coefficients of average electricity prices, coefficients of daily price volatility and coefficients of efficiency of price-dependent electricity consumption were applied to study electricity price parameters in the regional context. As a result, the article presented a map of electricity price parameters, where regions are grouped according to the possibility of implementing demand management mechanisms. Additionally, specific practical recommendations on price-dependent demand management for electricity consumption of industrial enterprises were given for each identified regional group.

Управление затратами на оплату компонента стоимости электроэнергии (более 45 % в структуре общих затрат) позволяет ощутимо снизить издержки на собственное энергоснабжение и повысить эффективность операционной деятельности предприятия в целом. Статья посвящена исследованию региональных параметров цен на электрическую энергию, формируемых механизмами розничного и оптового рынков электроэнергии (мощности), в аспекте возможностей использования промышленными предприятиями механизмов ценозависимого управления собственным спросом для снижения затрат на закуп электроэнергии. Целью представленной работы является распределение регионов России по уровню перспективности снижения затрат на закуп электроэнергии посредством управления графиками собственного спроса на электропотребление. В статье применяются методы статистического анализа почасовых средневзвешенных цен на электроэнергию в годовом, месячном и суточном временных интервалах в региональном разрезе, метод математического моделирования и расчета системы авторских коэффициентов (коэффициент среднего уровня цен на электроэнергию и коэффициент волатильности суточной цены) для комплексной оценки перспектив эффективного применения механизмов управления спросом на электропотребление в регионах РФ и метод построения карт позиционирования для группировки и идентификации регионов с наивысшим уровнем перспективности внедрения инструментов ценозависимого управления спросом на электропотребление. Исходными данными для исследования выступают ценовые параметры стоимости электрической энергии во всех регионах России. В материалах проводится анализ принципов ценообразования на электрическую энергию для отечественных промышленных предприятий, анализ влияния волатильности цен на стоимость закупаемой электроэнергии, оценка вклада компонента стоимости электрической энергии в общие затраты предприятия на электропотребление. С использованием авторских индикаторов, таких как коэффициент среднего уровня цен на электроэнергию, коэффициент волатильности суточной цены и коэффициент эффективности ценозависимого электропотребления, проведен детальный анализ ценовых параметров электрической энергии в региональном разрезе. Результатом исследования являются построение карты ценовых параметров закупа электроэнергии в региональном разрезе с группировкой регионов по уровню перспективности внедрения механизмов управления спросом и разработка специфических практических рекомендаций по ценозависимому управлению спросом на электропотребление для промышленных предприятий каждой из выявленных региональных групп.

energy demand management, price-dependent electricity consumption, energy consumption management, industrial electricity consumption, regional energy, energy efficiency, electricity market, pricing, hourly electricity prices, price volatility

управление спросом на электропотребление, ценозависимое электропотребление, управление энергозатратами, промышленное электропотребление, региональная энергетика, энергоэффективность, рынок электроэнергии, ценообразование, почасовые цены на электроэнергию, ценовая волатильность

Aalami, H., Yousefi, G. R., & Moghadam, M. P. (2008). Demand Response model considering EDRP and TOU programs. 2008 IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition. IL, USA, 6. https://doi.org/10.1109/tdc.2008.4517059

Baev, I. A., Solovyeva, I. A., & Dzyuba, A. P. (2018). Cost-effective management of electricity transmission in an industrial region. Ekonomika regiona [Economy of Region], 14 (3), 955-969. https://doi.org/10.17059/2018-3-19 (In Russ.)

Barton, J., Huang, S., Infield, D., Leach, M., Ogunkunle, D., Torriti, J., & Thomson, M. (2013). The evolution of electricity demand and the role for demand side participation, in buildings and transport. Energy Policy, 52, 85–102. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.08.040

Cappersa, P., Goldman, C., & Kathan, D. (2010). Demand response in U.S. electricity markets: Empirical evidence. Energy, 35 (4), 1526–1535. https://doi.org/10.1016/j.energy.2009.06.029

Chernichenko, A. V., & Shurupov, V. V. (2019). Comparison of models of the wholesale electricity market and looking for ways to reduce electricity prices for customers. Tochnaya nauka, 67, 30-33. (In Russ.)

Çiçek, N., & Deliç, H. (2014). Demand response for smart grids with solar power. In: 2014 IEEE Innovative Smart Grid Technologies — Asia (ISGT ASIA) (pp. 566–571). Kuala Lumpur, Malaysia. https://doi.org/10.1109/isgt-asia.2014.6873854

Dong, S., Li, H., Wallin, F., Avelin, A., Zhang, Q., & Yu, Z. (2019). Volatility of electricity price in Denmark and Sweden. Energy Procedia, 158, 4331-4337. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2019.01.788

Dzyuba, A. P., & Solovyeva, I. A. (2018). A Model for Comprehensive Price-Dependent Management of Industrial Enterprises’ Demand for Electricity and Gas. Izvestiya Uralskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta [Journal of the Ural State University of Economics], 19 (1), 79-93. https://doi.org/10.29141/2073-1019-2018-19-1-7 (In Russ.)

Dzyuba, A. P., & Solovyova, I. A. (2020). Regional Aspects of Price-Dependent Management of Expenditures on Electric Power. Ekonomika regiona [Economy of Region], 16 (1), 171-186. https://doi.org/10.17059/2020-1-13 (In Russ.)

Dzyuba, A. P., Solovyeva, I. A., & Semikolenov, A. V. (2022). Prospects of introducing microgrids in Russian industry. Journal of New Economy, 23 (2), 80-101. https://doi.org/10.29141/2658-5081-2022-23-2-5 (In Russ.)

Escribano, A., & Sucarrat, G. (2018). Equation-by-equation estimation of multivariate periodic electricity price volatility. Energy Economics, 74, 287-298. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2018.05.017

Foucault, F., Girard, R., & Kariniotakis, G. (2014). A robust investment strategy for generation capacity in an uncertain demand and renewable penetration environment. 11th International Conference on the European Energy Market (EEM14). Krakow, 5. https://doi.org/10.1109/eem.2014.6861240

Gatagova, S. V. (2012). The analysis of pricing dynamics for electricity in Russian Federation depending of it economical development. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Bulletin of Voronezh State Technical University], 8 (11), 169-174. (In Russ.)

Gitelman, L. D., Bokarev, B. A., Gavrilova, T. B., & Kozhevnikov, M. V. (2015). Anti-Crisis Solutions for Regional Energy Sector. Ekonomika regiona [Economy of Region], 3, 173–188. https://doi.org/10.17059/2015-3-15 (In Russ.)

Halužan, M., Verbič, M., & Zorić, J. (2020). Performance of alternative electricity price forecasting methods: Findings from the Greek and Hungarian power exchanges. Applied Energy, 277, 115599. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.115599

He, Y., Wang, M., Guang, F., & Zhao, W. (2020). Research on the method of electricity demand analysis and forecasting: the case of China. Electric Power Systems Research, 187, 106408. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2020.106408

Jang, Y., Byon, E., Jahani, E., & Cetin, K. (2020). On the long-term density prediction of peak electricity load with demand side management in buildings. Energy and Buildings, 228, 110450. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.110450

Kii, M., Sakamoto, K., Hangai, Y., & Doi, K. (2014). The effects of critical peak pricing for electricity demand management on home-based trip generation. IATSS Research, 37 (2), 89-97. https://doi.org/10.1016/j.iatssr.2013.12.001

Kirillov, V. A. (2011). Development of a mechanism for hedging the risks of price fluctuations on the Russian electricity market. Nauchnye itogi goda: dostizheniya, proekty, gipotezy [Scientific results of the year: Achievements, projects, hypotheses], 1-2, 183-187. (In Russ.)

Lu, R., Bai, R., Huang, Y., Li, Y., Jiang, J., & Diang, Y. (2021). Data-driven real-time price-based demand response for industrial facilities energy management. Applied Energy, 283, 116291. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.116291

Mokhov, V. G., & Chebotareva, G. S. (2019). Research of Default Risk Level of Russian Energy. Bulletin of the South Ural State University. Series: Mathematical Modelling, Programming & Computer Software, 12 (2), 166-171. https://doi.org/10.14529/mmp190215

Mokhov, V. G., & Demyanenko, T. S. (2020). A Long-Term Forecasting Model of Electricity Consumption Volume on the Example of UPS of the Ural with the Help of Harmonic Analysis of a Time Series. Bulletin of the South Ural State University. Series: Mathematical Modelling, Programming & Computer Software, 13 (3), 80-85.

Mokhov, V. G., Chebotareva, G. S., & Demyanenko, T. S. (2017). Complex Approach to Assessment of Investment Attractiveness of Power Generating Company. Bulletin of the South Ural State University. Series: Mathematical Modelling, Programming & Computer Software, 10 (2), 149-155. https://doi.org/10.14529/mmp170213

Nekhoroshikh, I. N., Dobrinova, T. V., Pochechun, P. I., & Katykhin, A. I. (2019). Upravlenie sprosom na elektroenergiyu na mirovom rynke: monografiya [Global Energy Demand Management]. Kursk, Russia: Southwestern State University, 124. (In Russ.)

Palamarchuk, S. I., & Stennikov, V. A. (2018). Status and Perspectives for Electricity Market Development in Russia. Energetik, 6, 43-46. (In Russ.)

Panikovskaya, T. Yu. (2013). Evaluation Reasonably Limit Consumption During Peak Prices. Mezhdunarodnyy nauchno-issledovatelskiy zhurnal [International Research Journal], 2 (9), 51-55. (In Russ.)

Polovinkina, Z. Yu. (2015). Statistical analysis of territorial differentiation of the prices of electric energy. Regionalnoe razvitie [Regional Development], 3, 6. (In Russ.)

Richstein, J. C., & Hosseinioun, S. S. (2020). Industrial demand response: How network tariffs and regulation (do not) impact flexibility provision in electricity markets and reserves. Applied Energy, 278, 115431. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.115431

Tashpulatov, S. N. (2013). Estimating the volatility of electricity prices: The case of the England and Wales wholesale electricity market. Energy Policy, 60, 81-90. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.04.045

Tokarev, D. O. (2014). Analysis of the Key Factors that Affect the Dynamics of Electricity Prices for End Consumers in Russia. Vestnik universiteta, 14, 176-180. (In Russ.)

Torriti, J. (2012). Price-based demand side management: Assessing the impacts of time-of-use tariffs on residential electricity demand and peak shifting in Northern Italy. Energy, 44 (1), 576-583. https://doi.org/10.1016/j.energy.2012.05.043

Torriti, J., Hassan, M. G., & Leach, M. (2010). Demand response experience in Europe: Policies, programmes and implementation. Energy, 35 (4), 1575–1583. https://doi.org/10.1016/j.energy.2009.05.021

Ullrich, C. J. (2012). Realized volatility and price spikes in electricity markets: The importance of observation frequency. Energy Economics, 34 (6), 1809-1818. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2012.07.003

Uniejewski, B., & Weron, R. (2021). Regularized quantile regression averaging for probabilistic electricity price forecasting. Energy Economics, 95, 105121. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2021.105121

Vorontsov, D. A. (2018). The concept of demand response in electricity markets. Innovatsionnaya ekonomika [Innovative Economy], 4, 3-7. (In Russ.)

Vorontsov, D. A. (2019). Analysis of changes in electricity prices in Russia, USA, and Germany as a result of the Liberalization of electricity market. Finansovaya ekonomika [Financial Economy], 1, 154-159. (In Russ.)

Wang, Y., Lin, H., Liu, Y., Sun, Q., & Wennersten, R. (2018). Management of household electricity consumption under price-based demand response scheme. Journal of Cleaner Production, 204, 926-938. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.09.019

Weron, R. (2014). Electricity price forecasting: A review of the state-of-the-art with a look into the future. International Journal of Forecasting, 30 (4), 1030-1081. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2014.08.008

Yilmaz, S., Chambers, J., & Patel, M. K. (2019). Comparison of clustering approaches for domestic electricity load profile characterisation — Implications for demand side management. Energy, 180, 665-677. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.05.124

Zhang, J., Tan, Z., & Wei, Y. (2020). An adaptive hybrid model for short term electricity price forecasting. Applied Energy, 258, 114087. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.114087

Баев, И. А., Соловьева, И. А., Дзюба, А. П. (2018). Управление затратами на услуги по передаче электроэнергии в промышленном регионе. Экономика региона, 14 (3), 955-969. https://doi.org/10.17059/2018-3-19

Воронцов, Д. А. (2019). Анализ изменений цен на электроэнергию в России, США и Германии в результате либерализации электроэнергетических рынков. Финансовая экономика, 1, 154-159.

Воронцов, Д. А. (2018). Концепция «Demand response» (управление спросом на электроэнергию) на рынках электроэнергии. Инновационная экономика, 4, 3-7.

Гатагова, С. В. (2012). Анализ динамики цен на электроэнергию в Российской Федерации в зависимости от ее экономического развития. Вестник Воронежского государственного технического университета, 8 (11), 169-174.

Гительман, Л. Д., Бокарев, Б. А., Гаврилова, Т. Б., Кожевников, М. В. (2015). Антикризисные решения для региональной энергетики. Экономика региона, 3, 173–188. https://doi.org/10.17059/2015-3-15

Дзюба, А. П., Соловьева, И. А. (2020). Региональные аспекты ценозависимого управления затратами на электрическую мощность. Экономика региона, 16 (1), 171-186. https://doi.org/10.17059/2020-1-13

Дзюба, А. П., Соловьева, И. А., Семиколенов, А. В. (2022). Перспективы внедрения активных энергетических комплексов в промышленность России. Journal of New Economy, 23 (2), 80-101. https://doi.org/10.29141/2658-5081-2022-23-2-5

Дзюба, А. П. Соловьева, И. А. (2018). Модель комплексного ценозависимого управления спросом промышленных предприятий на электроэнергию и газ. Известия Уральского государственного экономического университета, 19 (1), 79-93. https://doi.org/10.29141/2073-1019-2018-19-1-7

Кириллов, В. А. (2011). Разработка механизма хеджирования рисков колебания цен на электроэнергетическом рынке России. Научные итоги года: достижения, проекты, гипотезы, 1-2, 183-187.

Нехороших, И. Н., Добринова, Т. В., Почечун, П. И., Катыхин, А. И. (2019). Управление спросом на электроэнергию на мировом рынке. Курск: Юго-Западный государственный университет, 124.

Паламарчук, С. И., Стенников, В. А. (2018). Состояние и перспективы развития рынка электроэнергии в России. Энергетик, 6, 43-46.

Паниковская, Т. Ю. (2013). Оценка целесообразности ограничения потребления в периоды пиковых цен. Международный научно-исследовательский журнал, 2 (9), 51-55.

Половинкина, З. Ю. (2015). Статистический анализ территориальной дифференциации цен на электрическую энергию. Региональное развитие, 3, 6.

Токарев, Д. О. (2014). Анализ основных факторов, влияющих на динамику цен на электроэнергию для конечных потребителей в России. Вестник университета, 14, 176-180.

Черниченко, А. В., Шурупов, В. В. (2019). Сравнение моделей оптового рынка электроэнергии и пути снижения цен на электроэнергию для покупателей. Точная наука, 67, 30-33.

Cappersa, P., Goldman, C., & Kathan, D. (2010). Demand response in U.S. electricity markets: Empirical evidence. Energy, 35 (4), 1526–1535. https://doi.org/10.1016/j.energy.2009.06.029

Escribano, A., & Sucarrat, G. (2018). Equation-by-equation estimation of multivariate periodic electricity price volatility. Energy Economics, 74, 287-298. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2018.05.017

Zhang, J., Tan, Z., & Wei, Y. (2020). An adaptive hybrid model for short term electricity price forecasting. Applied Energy, 258, 114087. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.114087