Численной оценки экономического эффекта



Дата19.04.2016
Размер2.53 Mb.
Проект


МЕТОДИКА

ЧИСЛЕННОЙ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ЭФФЕКТА

И ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ПРОГНОЗОВ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ РАБОТ СИСТЕМ ПЕРЕДАЧИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ


Обнинск 2009

Предисловие
1. РАЗРАБОТАН: Государственное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации – Мировой центр данных» (ГУ «ВНИИГМИ-МЦД») Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромета) с привлечением специалистов Российского государственного гидрометеорологического университета (РГГМУ)

2. СОГЛАСОВАН:

3. РАССМОТРЕН И ОДОБРЕН: Центральной методической комиссией по гидрометеорологическим гелиогеофизическим прогнозам Росгидромета 02 апреля 2009 года

4. ИМЕЕТ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЙ ХАРАКТЕР для специалистов Министерства энергетики

5. ВВОДИТСЯ ВПЕРВЫЕ

Введение
Настоящая Методика устанавливает основные принципы определения экономического эффекта и экономической эффективности использования метеорологических прогнозов для организации работ систем передачи электроэнергии.

Основные положения методики базируются на «Базовом методе численной оценки экономического эффекта и экономической эффективности использования гидрометеорологических прогнозов – методологические и концептуальные основы» [1], одобренной Центральной методической комиссией Росгидромета в мае 2008 года.


1. Функциональное описание погодозависимости
1.1. Основы разработки матричной оценки метеорологических потерь

В современной отечественной и зарубежной синоптической практике метеорологические прогнозы обобщаются в виде матриц (таблиц) сопряженности. Общий вид матрицы сопряженности альтернативных прогнозов записывается следующим образом (табл. 1.1).



Фактически наблюдалось, Фi

Прогнозировалось, Пj




П – наличие явления, неблагоприятного условия погоды

П – отсутствие явления, неблагоприятного условия погоды

Ф – явление наблюдалось

n11

n12

n10

– явление не наблюдалось

n21

n22

n20



n01

n02

N

Таблица 1.1. Общий вид матрицы сопряженности
Здесь n11 – число случаев оправдавшихся прогнозов наличия явления – явление (или состояние погоды) прогнозировалось и фактически наблюдалось; n21 – число случаев неоправдавшихся прогнозов наличия явления – явление (или неблагоприятное состояние погоды) прогнозировалось, но фактически не наблюдалось; n12 – число случаев неоправдавшихся прогнозов отсутствия явления – явление (или неблагоприятное состояние погоды) не прогнозировалось, но фактически наблюдалось; n22 – число случаев оправдавшихся прогнозов отсутствия явления – явление (или опасное состояние погоды) не прогнозировалось и фактически не наблюдалось.
В матрице сопряженности n12 ошибки первого рода – ошибки пропуски; n21 – ошибки второго рода – ошибки-страховки; n01 – число случаев прогнозов наличия явления (или состояния погоды) – число прогнозов с текстом П; n02 – число случаев прогнозов отсутствия явления (или состояния погоды) – число прогнозов с текстом П; n10 – число случаев наличия явления (или состояния погоды) – столько раз явление фактически наблюдалось; n20 – число случаев отсутствия явления (или состояния погоды) – столько раз явление фактически не наблюдалось; N – общее число прогнозов за месяц, сезон и т.п.

Оперативная компьютерная разработка матриц сопряженности достаточно проста. Она сводится к механизму избирательного накопления информации о прогнозируемых и фактических условиях погоды за выбранный отрезок времени (месяц, сезон, год). Матрица сопряженности содержит число случаев (nij) соответствия этих условий (Пj ~ Фi). На основании оперативных синоптических журналов (или иных форм представления прогнозов) производится выборка прогностической информации о явлениях или условиях погоды и сопоставление их с фактической погодой (Фi), что позволяет разработать матрицу сопряженности альтернативных прогнозов.

Оценка успешности и экономической полезности прогнозов требует знания матрицы сопряженности стандартных прогнозов – главным образом, инерционных. Разработка матрицы сопряженности инерционного прогноза выполняется только по фактическим (ежедневным) сведениям о погоде, а значит – о явлениях погоды и метеорологических величинах. Это могут быть таблицы ТМ или другие материалы метеорологических наблюдений.

Для построения матрицы сопряженности инерционных прогнозов для альтернативных условий предлагается простая вычислительная схема.

1. Фактически наблюдавшиеся частоты наличия (Ф) или отсутствия () явления (или опасных и неопасных значений метеорологической величины), т.е. соответственно n10 и n20 остаются те же, что и в матрице сопряженности методических прогнозов.

2. Инерционные прогнозы обладают свойством несмещенности, что всегда прослеживается в матрице сопряженности этого вида прогнозов. Иначе, n01 = n10 и n02 = n20. Кроме того, n12 = n21.

3. Далее необходимо определить элементы собственно матрицы сопряженности: n11, n21, n12, n22. Здесь достаточно рассчитать только частоту n12 – число ошибок–пропусков. Остальные частоты определяются способом разностей: n11 = n10 - n12, n22 = n20 - n21.

Частота n12 рассчитывается по фактическим данным для суточного или полусуточного прогноза. Поскольку исходное условие погоды – есть прогноз (Ф = Пин, = ин), а последующее условие погоды (через 24 часа или через 12 часов) – есть факт (Ф, ), то ошибки-пропуски (n12) это будут те случаи, когда в исходные сроки явление или неблагоприятная погода не отмечается, а в последующие сутки или 12-часовой период наблюдаются.

На основании полученных матриц сопряженности устанавливаются меры адекватности прогностической и фактической погоды – известные критерии успешности.

В случае неблагоприятных или опасных условий погоды потребитель может понести значительный ущерб. Неумелый учет или вовсе не учет прогноза этих условий погоды не позволяет снизить потери, а это значит – потерять полезность прогноза. В этом смысле функцию полезности можно представить в виде функции потерь

sij = s(Фi, dj)

где Фi(i = ) – фактическая погода (явление, условие и т.п.), в период предусмотренный прогнозом и соответственно действием потребителя dj = (j = ).

В решении многих задач в рамках экономической метеорологии используется функция потерь. Наиболее простым и доступным пониманию описанием функции потерь является ее дискретное представление – матрица потерь определенного порядка (n x m). В современной хозяйственной практике использования прогнозов большинство потребителей ограничивается в своем регламенте принятия решений одним из двух действий: «защищаться» или «меры защиты не применять». Тем самым и прогностическая информация переводится в простую альтернативу: «опасные условия погоды» или «условия погоды не опасны».

Рассматривается матрица потерь второго порядка, которая имеет следующий вид (табл. 1.2), соответствующая матрице сопряженности.

Таблица 1.2. Матрица потерь при альтернативных прогнозах

Фактически наблюдалось, Фi

Потребитель принимает решение, действие d(Пj) = dj

Фактически наблюдалось, Фi



d(П) – применяются меры защиты согласно тексту прогноза П


d() – меры защиты не применяются, работа выполняется согласно тексту прогноза

Ф

s11 + s12

s12



s21

s22


1.2. Особенности разработки матрицы потерь комплексного потребителя
Матрицы потерь могут заметно различаться в относительно однородных, схожих условиях производства. В одной и той же отрасли экономики объекты производства различны по своим масштабам, региональным особенностям расположения и уязвимости от неблагоприятных и опасных условий погоды.

Аналогичные различия такого рода, если не в большей степени, отмечаются в электроэнергетических системах России, охватывающих все многообразие не только распределения источников и сетей, но и возможных потребителей электроэнергии.

Тем не менее, в рамках экономической метеорологии рассматривается общий, достаточно универсальный подход функционального описания погодозависимости потребителя. Функция потерь в матричном отображении при условии простой альтернативы действия потребителя записывается в виде таблицы 1.2.

В настоящей методике рассматривается содержание матрицы потерь (элементы матрицы – ) с позиции данного потребителя – ЛЭП, наиболее значимой составляющей в электроэнергетической системе.



Затраты на меры защиты .

Получив прогноз или предупреждение об усилении ветра и возможном образовании гололеда или намерзании мокрого снега, соответствующие службы проводят ряд мер в соответствии с регламентом по предотвращению аварийных ситуаций – организация работы ремонтных бригад, подготовка соответствующей техники, доставка ее в район работы (при условии аварии) и проведение сложных электромонтажных работ на ЛЭП. Все эти затраты есть не что иное как стоимость мер защиты s11.

Здесь возможны два подхода к пояснению такого рода защитных мер потребителя.


  1. Можно рассматривать затраты на ремонтные работы электросети (ЛЭП) как потери непосредственно самого потребителя, конкретной системы .

Тогда, что же рассматривать в качестве мер защиты, принимаемых этим потребителем, чтобы предотвратить или уменьшить потери на ЛЭП? Единственное, что здесь возможно, это использование метода «плавки льда» подачей в сеть высокого напряжения (s11).

  1. Электросистема предназначена для электрообеспечения десяток, сотен потребителей на том или ином участке ЛЭП.

Быстрый ремонт, восстановление поврежденного участка обеспечивает электроснабжение потребителей электроэнергии, с которыми у данного потребителя многочисленные договора на поставку электроэнергии.

Следовательно, потребители продукции потребителя, т.е. потребители в сфере производства, несут более существенные потери ( или ) в масштабе одного или ряда муниципальных образований или города в целом. Относительно этих потребителей – социально-экономического сектора – восстановительные работы, предпринимаемые потребителем, являются для них мерами защиты.

Таким образом, получаемая прогностическая информация, реализуемая в конкретной энергосистеме, предназначена для более значимых масштабных экономических интересов страны – снижения и, возможно, полного предотвращения потерь в хозяйственной практике России.

Возможное полное предотвращение потерь (например, «плавка льда» не всегда и не везде допустима) или снижение потерь в экономике посредством восстановительных работ есть в сущности меры защиты экономики, обеспечения ее метеорологической безопасности.

Принимая эту позицию в основу, рассмотрим следующие значения элементов матрицы потерь.


  1. В ситуации (~) – диспетчерская служба потребителя (т.е. ЛЭП) получила прогноз «явление ожидается» (), и, действительно, оно в эти сутки наблюдалось (). Меры защиты (восстановительные работы) принимались ().

В этой ситуации опасное явление (гололед, намерзание мокрого снега, ветер) вызвало обрывы проводов. Подача электроэнергии прекращается на несколько часов. По данному региону отмечаются повсеместные разного рода потери. Это и есть метеорологические потери. Сокращение этих потерь будет связано с уменьшением времени на восстановление ЛЭП.

Конечно, могут быть очень серьезные аварии на ЛЭП, такие как разрушение несущих опор, с чем связаны длительные восстановительные работы в течение нескольких суток.

Итак, потери, которые несет потребитель (область производства, экономика) при правильном суточном прогнозе или предупреждении об опасных явлениях, есть непредотвращенная часть потерь на конечном фронте электропотребления (=).


  1. В ситуации (~) – перестраховочные прогнозы синоптиков (). Система подачи электроэнергии ЛЭП работает безотказно. Однако метеорологический сигнал о возможной опасности поступил. Оперативно формируется необходимая готовность ремонтных бригад и техники. Ожидание может составить несколько часов. Это тоже меры защиты, как некая начальная превентивность, стоимость которой на порядок меньше величин . Иначе, = 0.1.

  2. В ситуации (~) – опасное условие погоды синоптиком пропущено (возможные ошибки-пропуски ). Потребитель не готов к защите. Восстановительные работы проводятся с большим запозданием в более тяжелых условиях снегозаноса и ветроповала. Производственные и другие хозяйственные организации несут максимальные потери ().

Для муниципальных образований на Европейской территории России (ЕТР) такие потери, по оценкам, могут составлять 10-50 млн. рублей. Этими данными должно располагать МЧС через административные источники.

  1. Остается уточнить значение коэффициента непредотвращенных потерь, который может быть принят равным 0.25. Для данного потребителя может быть принят иной подход.

Действительно, те потери, которые несут потребители электроэнергии, – это и есть непредотвращенные потери. Следовательно, . Непредотвращенные потери при этом составляют 2-4 млн. рублей, а максимально возможные 10-50 млн. рублей. Следовательно, коэффициент непредотвращенных потерь может составлять 0.2-0.08, или в среднем 0.14.

Конечно, более точные сведения может дать только потребитель по конкретному региону.

Следуя приведенным оценкам, запишем численные значения элементов матрицы потерь, которые будем рассматривать как возможные на ЕТР:




= 0.25+3 20 , (1.1)

0.025 0
Дополнительно отметим:

= 250 тыс. рублей – работа ремонтных бригад по данному региону на период ликвидации аварии по факту осуществления явления;

= 25 тыс. рублей – затраты на подготовительные работы, как превентивная мера при условии, что в последующем явление не отмечалось. Надо полагать, что , где+ – затраты непосредственно на восстановительные работы ЛЭП.

Непредотвращенные потери = 3 млн. рублей по данному региону, зависимому от влияния ЛЭП. Коэффициент непредотвращенных потерь, как видим, составляет .

Максимально возможные потери () при отключении электроэнергии по данному региону здесь приняты равными 20 млн. рублей. Заметим, что это минимальная величина из максимально возможных.
1.3. Разработка матрицы потерь – упрощенный вариант
Выше был приведен наиболее конструктивный подход разработки матрицы потерь, ориентированный не только на электросистему – ЛЭП, но и, в сущности, на конечного потребителя – область экономики. Электросистема выступает промежуточным звеном, инфраструктурным элементом энергообеспечения экономики.

Ометим, что возможен иной подход, технологически менее доступный для потребителя. Матрица потерь для ЛЭП может принимать следующие условия:



  1. – затраты на «плавку льда» (если это возможно в данном регионе, для данной сети в пределах территориальных генерирующих компаний);

  2. = – затраты будут одинаковы при и ;

  3. – непредотвращенная часть потерь, в основном, равна 0.

Кардинальные меры защиты ( = 0) посредством «плавки льда» по данной ЛЭП или по ее отдельной части исключают так называемые восстановительные работы по факту аварий за счет гололедно-ветровых нагрузок. Однако непредотвращенные потери здесь возможны за счет ураганного ветра, шквалов.

Снижение потерь электроэнергии будет определяться быстротой и надежностью восстановительных работ.



  1. – максимально возможные потери при ошибках-пропусках () – затраты на восстановление ЛЭП (обрывы проводов, восстановления опор).

Матрица потерь только применительно к электросистеме – ЛЭП получает следующую численную характеристику:




= 10+0 250 ,

10 0

Численная оценка экономического эффекта и экономической эффективности прогнозов опасных явлений для электросистем
2.1. Методические основы
Применительно к электросистемам и их наиболее уязвимой части – ЛЭП, т.е. подверженности транспортировки электроэнергии, используется матрица потерь второго порядка.

Особенность разработки такой матрицы уже отмечалась. Выделена характерная модель погодозависимости такого рода потребителя независимо от региональности ТГК и его потребителей (хозяйственной практики). Это важно с позиции методического обоснования последующей оценки экономической полезности прогнозов.

Модель погодозависимости потребителя и потребителей электроэнергии выглядит следующим образом (рис. 2.1).


Рис. 2.1. Схематическая модель погодозависимости «комплексного» потребителя
Представление «комплексного» потребителя позволяет установить конечного потребителя погодозависимости и в соответствии с этим выстраивать матрицу потерь. Расчет средних потерь (, ) и показателей экономической полезности (,) выполняются в соответствии с известным базовым методом [3, 4].

Экономический эффект использования прогнозов и предупреждений об опасных явлениях в энергосистеме есть сбереженные в экономике материальные средства, ценности в денежном измерении за счет заблаговременного применения доступных мер защиты (сокращения времени перерыва электроснабжения) за вычетом затрат на прогностическую информацию в конкретном Гидрометцентре.

Согласно этому определению записывается формула

, (2.1)

где коэффициент влияния службы прогнозов (долевого участия) в получении экономического эффекта использования прогностической информации; N – общее число прогнозов, содержащих предупредительную информацию для диспетчерской службы о предстоящих опасных условиях погоды; – средние (в статистическом смысле) потери, если бы потребитель («Энерго») ориентировался в своей практике только на исходную, текущую погоду; – средние потери при использовании потребителем оперативных (официальных) методических прогнозов; – предпроизводственные затраты или стоимость единицы прогностической информации.

Экономическая эффективность определяется следующим образом:

(2.2)
2.2. Оценка предотвращенных потерь и показателя адаптации
Наиболее доступная оценка предотвращенных потерь может быть получена на основании анализа конкретной матрицы потерь.

Следуя содержанию матрицы потерь:



  1. = 3 млн. рублей – непредотвращенная часть потерь в отраслях экономики – во всех отраслевых производствах (сельское хозяйство, электротранспорт, электрозависимое производство, отраслевая инфраструктура городского хозяйства, потери имущества у населения).

Непредотвращенные потери отражают меру уязвимости всей хозяйственной практики в регионе, подверженном явлению.

Это возможно в той ситуации, когда явление действительно наблюдалось и, конечно же, прогнозировалось (~).

Заметим, что при кардинальных мерах защиты, например, использовании технологии «плавки льда» высоким напряжением, величина ε = 0. В этом случае непредотвращенные потери были бы равны нулю, а предотвращенные () – максимальными.

Если бы не было прогноза «явление ожидается», а оно осуществилось, то комплексный потребитель несет максимальные потери в виде повреждений и разрушений на ЛЭП, выплаты штрафов потребителям электроэнергии (потребитель компенсирует ущерб) и потерь в экономике.



  1. = 20 млн. рублей – 3 млн. рублей = 17 млн. рублей – предотвращенные потери в экономике. Экономика реагирует на погоду через электросеть (ЛЭП).

Особое значение при оценке эффективности использования прогнозов следует учитывать, что потребитель имеет возможность приспосабливаться к ожидаемым условиям погоды.

Процесс адаптации – это сложный и возможно длительный механизм выстраивания оптимального регламента решений и эффективных мер защиты (снижения величины ε).

Адаптация потребителя безотносительно к итогам прогнозирования матрицы сопряженности записывается следующим образом:



(2.3)

Формула (2.3) принимает иное, более полное кумулятивное содержание (2.4). Показатель адаптации в таком виде может рассматриваться как интегральный показатель адаптации [2, 3]:



, (2.4)

где .

Видно, что здесь представлено отношение предотвращенных потерь в экономике за все случаи правильных прогнозов () к общим издержкам комплексного потребителя. Очевидно, что адаптация эффективна, если величина .

Что же определяет процесс выстраивания эффективной адаптации потребителя? Два основных условия: качество (успешность) прогностической информации и научно обоснованный регламент эффективных действий потребителя.

Рассмотрим возможности адаптации потребителя, погодозависимость которого представлена матрицей потерь. В качестве прогностической информации запишем матрицы сопряженности прогнозов явления за холодную часть года (ноябрь-апрель, N = 184 прогноза) по одному из районов ЕТР.

Таблица 2.1.

Матрицы сопряженности прогнозов

Методические прогнозы,

Инерционные прогнозы,

Фактически наблюдалось,

П







Фактически наблюдалось,

П









7

1

8




1

7

8



3

170

173




7

166

173



10

171

181




8

173

181

Показатель адаптации , рассчитанный по данным прогнозирования явления (табл. 2.1) и матрице потерь (1.1) приведены в табл. 2.2.

Таблица 2.2.

Значения интегрального показателя в зависимости от и





при L = 20млн. рублей

(, в млн. рублей)



0.013

=0.25 =0.025



0.05

=1 =0.1


0.1

=2 =0.2


0.2

=4

=0.4



0.4

=8

=0.8



0.6

=12


=1.2

0.8

=16 =1.6


1.0

=20 =2


0

6.41

5.13

5.05

2.85

1.78

1.30

1.02

0.84

0.05

4.61

3.88

3.2

2.37

1.56

1.16

0.93

0.77

0.1

3.52

3.05

2.59

1.99

1.36

1.04

0.84

0.7

0.15

2.78

2.46

2.14

1.7

1.2

0.93

0.75

0.64

0.2

2.25

2.03

1.79

1.45

1.05

0.83

0.68

0.58

0.4

1.08

1.01

0.93

0.8

0.63

0.51

0.44

0.38

0.6

0.53

0.50

0.47

0.42

0.34

0.29

0.25

0.22

0.8

0.21

0.20

0.19

0.17

0.15

0.13

0.11

0.10

1.0

0

0

0

0

0

0

0

0


Примечание: здесь = С – стоимость мер защиты при Ф и ; = – стоимость напрасно принятых мер защиты при и ; при , что и учитывается при расчете .
Значения (табл. 2.2) показывают возможности потребителя к эффективной подстройке под ожидаемую по методическому прогнозу опасную для ЛЭП погоду.

Расчеты показывают, что использование инерционных прогнозов для данного потребителя неприемлемо. Даже при кардинальных мерах защиты ( = 0) и фактическом значении =0.013 показатель адаптации =0.996 только близок к пороговому условию.

Более наглядное отображение зависимости представлено на графике (рис. 2.2).

Видно, что в области А условия адаптации являются в определенном смысле допустимыми. Однако даже в этой области более предпочтительными условиями выступает отношение ≤ 0.3.



Рис. 2.2. Возможности адаптации электросистемы к ожидаемым условиям погоды


В итоге отметим следующее. Экономически выгодное использование прогнозов и предупреждений об опасных (и особо опасных) для ЛЭП условий погоды возможно только при определенной погодохозяйственной характеристике потребителя.

Выделим три области оценки полезности прогнозов:



  1. , ≤ 0.3 – условия экономически выгодной реализации прогнозов (рис.2.2., область А).

  2. , > 0.3 – условия возможной слабо выраженной полезности реализации прогнозов (рис.2.2., область С).

  3. , [0÷1] – условия убыточной реализации прогнозов (рис.2.2., области B, D).


2.3. Оценка экономической полезности прогнозов опасных условий погоды для электросистемы
Рассчитаем здесь основные показатели экономической полезности использования прогнозов для данного комплексного потребителя.

Воспользуемся приведенными в табл. 2.1 матрицами сопряженности методических и инерционных прогнозов, характерных для некоторых центральных регионов ЕТР.

Матрица потерь для данного потребителя отражена данными в табл. 2.3.

Приведем далее более полную информацию.



  1. Прогностическая информация

,


  1. Экономическая информация

Таблица 2.3.

Значения элементов матрицы потерь



Комплексная модель

(комплексный потребитель)



Упрощенная модель

(оперативно-диспетчерская служба – система ЛЭП)






Рассчитаем средние потери (, ) при использовании методических и инерционных прогнозов для комплексного потребителя.



Отрицательные потери отражают выгоду использования прогнозов.



Выполним аналогичные оценки (, ) для упрощенной модели, когда в качестве потребителя рассматривается только данная электросистема применительно к задачам ЛЭП.





Следуя основным положениям базового метода [3, 4] определим экономический эффект (Э) и экономическую эффективность (Р) использования прогнозов в двух приведенных подходах (экономико-метеорологических моделях).



Комплексный потребитель («Энерго-Экономика»)

Экономический эффект



Заметим, что предпроизводственные затраты или стоимость прогностической информации составляет 1 тысячу рублей = 0.001 млн. руб.

Экономическая эффективность

.

На один рубль затрат на прогнозы для энергосистемы, работающей на экономику, потребитель (производственная сфера, прежде всего) получает сбережение материальных средств, продукции на 784 рубля.

Рассмотрим упрощенную модель.

Экономический эффект:

.

Экономическая эффективность



Такого рода потребитель сберегает средства на 11.5 рубля на каждый рубль, затраченный на прогнозы.



Литература

1. Хандожко Л.А. Экономическая эффективность метеорологических прогнозов. – Обнинск, изд-во ГУ «ВНИИГМИ-МЦД», 2008. – 145 с.

2. Хандожко Л.А., Фокичева А.А., Коршунов А.А. Предотвращенные потери как мера адаптации потребителя к опасным условиям погоды // Труды ВНИИГМИ-МЦД. – 2002. – Вып. 169. – с. 29-38.

3. Хандожко Л.А. Экономическая метеорология. – СПб.: Гидрометеоиздат, 2005.- 490 с.

4. Хандожко Л.А. Метод оценки экономического эффекта и экономической эффективности метеорологических прогнозов // Метеоспектр. – 2006. - № 2.- 2006. – с. 27-40.
Рекомендации Центральная методическая комиссия по гидрометеорологическим и гелиогеофизическим прогнозам (ЦМКП) Росгидромета

ЦМКП Росгидромета в своем решении от 2 апреля 2009 г. отметила, что:

- методика численной оценки экономического эффекта и экономической эффективности применительно к работе систем передачи электроэнергии разработана в соответствии с базовой методологией реализации прогнозов, которая была рассмотрена ЦМКП 16 мая 2008 г и рекомендована для внедрения в качестве базового метода;

- функциональное и матричное описание зависимости электросистемы от погоды базируется на учете специфики деятельности этой отрасли экономики, возможностей реализовать метеорологическую информацию, включая метеорологические прогнозы.

- оценка экономической полезности прогнозов опасных условий погоды для систем передачи электроэнергии и численный расчет экономического эффекта и экономической эффективности проведены на основе матриц сопряженности методических и инерционных прогнозов погоды, характерных для центральных регионов Европейской территории России.

- испытание методики проведено в Верхне-Волжском УГМС в 2008 г. по городу Арзамасу в соответствии с «Планом мероприятий по разработке методик численной оценки экономического эффекта от использования гидрометеорологической информации отраслями экономики», утвержденного Руководителем Росгидромета 30 ноября 2007 г.;

- результаты испытания положительные.

ЦМКП Росгидромета одобрила работу РГГМУ по созданию «Методики численной оценки экономического эффекта и экономической эффективности (предотвращенных потерь) использования метеорологических прогнозов для организации работ систем передачи электроэнергии».

Комиссия предложила УГМК Росгидромета направить данную «Методику» в Минэнерго с целью получения замечаний, согласования документа и договоренности о получении необходимых для реализации методики статистических данных.

УГМК Росгидромета и ГУ «ВНИИГМИ-МЦД» поручено определить статус документа (методический документ ведомства; ведомственный Руководящий Документ, утвержденный приказом Росгидромета; нормативный документ межведомственного характера) и представить предложения Руководителю Росгидромета.



Контакты
А.А. Коршунов

korshunov@meteo.ru

ВНИИГМИ-МЦД

г. Санкт-Петербург, Малоохтинский проспект, дом 98
Л.А. Хандожко

РГГМУ






Каталог: economic
economic -> Умо по образованию в области производственного менеджмента
economic -> 5 Конфликт как один из факторов развития производственного коллектива
economic -> Лариса Александровна Буракова Почему у Грузии получилось Лариса Буракова Почему у Грузии получилось
economic -> Рабочая учебная программа дисциплины «Саморегуляция эмоциональных состояний профессионала в сфере социальной реабилитации»
economic -> Экономическая теория М. А. Сажина, Г. Г. Чибриков
economic -> Разработка методологических основ оценки качества жизни населения региона
economic -> Экономический кризис в России: экспертный взгляд


Поделитесь с Вашими друзьями:


База данных защищена авторским правом ©psihdocs.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница