Разработка и применение методологии прогнозирования спроса на электроэнергию для повышения эффективности деятельности энергосбытовой компании (на примере ООО «Новоуральская энергосбытовая компания»)

В условиях стремительных изменений на глобальном и российском энергетических рынках, когда волатильность цен на энергоресурсы, ужесточение экологических стандартов и внедрение новых технологий становятся повседневной реальностью, прогнозирование спроса на электроэнергию превращается из рутинной задачи в критически важный инструмент стратегического управления. Для энергосбытовых компаний, находящихся на передовой взаимодействия с потребителями и оптовым рынком, точное предвидение объемов потребления является залогом финансовой устойчивости и операционной эффективности. Ошибки в прогнозах, будь то завышение или занижение ожидаемого спроса, оборачиваются значительными финансовыми издержками: от штрафов за небалансы на оптовом рынке до упущенной выгоды и неэффективного использования мощностей. Это означает, что инвестиции в повышение точности прогнозирования окупаются кратно, обеспечивая прямую экономическую выгоду.

Актуальность проблемы прогнозирования спроса на электроэнергию в условиях меняющегося энергетического рынка России подчеркивается усилением конкуренции, развитием распределенной генерации, появлением активных энергетических комплексов и необходимостью оптимизации затрат в условиях сложного тарифного регулирования. Российский рынок электроэнергии, характеризующийся двухуровневой структурой и многообразием ценовых категорий, требует от энергосбытовых компаний не только оперативности, но и глубокого понимания всех детерминант спроса.

Обоснование выбора ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» в качестве объекта исследования продиктовано стремлением придать теоретическим изысканиям осязаемый практический контекст. Анализ деятельности конкретного предприятия позволяет не только адаптировать общие методологические подходы к уникальным условиям, но и выявить специфические факторы, формирующие спрос в конкретном регионе и для определенной клиентской базы. Это обеспечивает ценность исследования не только для академического сообщества, но и для непосредственных участников рынка.

Цели и задачи дипломной работы заключаются в разработке и практическом применении интегрированной методологии прогнозирования спроса на электроэнергию, которая позволит ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» повысить точность своих прогнозов, снизить операционные риски и оптимизировать финансово-хозяйственную деятельность. Научная новизна работы заключается в синтезе передовых экономико-математических моделей и методов машинного обучения с учетом специфики российского регуляторного поля и региональных особенностей, а также в детализированном анализе влияния качества исходных данных и таких уникальных для отрасли рисков, как перекрестное субсидирование. Практическая значимость состоит в предоставлении конкретных, применимых рекомендаций для ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» и других аналогичных предприятий, направленных на повышение их конкурентоспособности и устойчивости.

Структура работы организована таким образом, чтобы последовательно раскрыть заявленные цели и задачи. Начиная с теоретических основ и обзора методов прогнозирования, исследование переходит к детальному анализу российского энергетического рынка и ценообразования, затем к изучению финансово-хозяйственной деятельности конкретного предприятия и, наконец, к разработке и оценке предлагаемой методологии. Такой подход обеспечивает системность и глубину исследования, позволяя построить прочный мост между теорией и практикой.

Теоретические основы прогнозирования спроса на электроэнергию

В мире энергетики, где каждая мегаватт-час на счету, а последствия неверных решений могут измеряться миллиардами, прогнозирование спроса на электроэнергию выступает в роли компаса, указывающего путь к стабильности и эффективности. Данный раздел призван раскрыть сущность прогностической деятельности, её значение для энергосбытовых компаний, а также дать исчерпывающий обзор существующих теоретических подходов и моделей, позволяющих заглянуть в будущее потребления, тем самым обеспечивая стратегическое преимущество на рынке.

Понятие и классификация спроса на электроэнергию

Прежде чем углубляться в хитросплетения методов прогнозирования, необходимо четко определить ключевые термины, формирующие каркас нашего исследования.

Прогнозирование – это процесс разработки научно обоснованных суждений о возможных состояниях объекта в будущем, о путях и сроках их достижения. В контексте электроэнергетики это предвидение будущих объемов потребления энергии с учетом комплекса влияющих факторов. От точности прогнозов зависят инвестиционные решения, оперативное управление мощностями и финансовая стабильность участников рынка.

Спрос на электроэнергию – это количество электрической энергии, которое потребители готовы и способны приобрести при различных уровнях цен в определенный период времени. Он не статичен и подвержен влиянию множества факторов, от климатических условий до экономических циклов и технологических инноваций.

Энергосбытовая компания – это организация, осуществляющая деятельность по реализации электрической энергии конечным потребителям. Она является связующим звеном между производителями электроэнергии и ее конечными потребителями, выполняя функции по заключению договоров, учету, расчетам и организации передачи энергии.

Тарифы – это система цен на электрическую энергию, устанавливаемых регулирующими органами или формируемых на конкурентной основе на оптовом рынке. Тарифы являются ключевым экономическим стимулом, влияющим на поведение потребителей и, как следствие, на спрос.

Классификация спроса может осуществляться по различным критериям:

• По времени: краткосрочный (от часа до недели), среднесрочный (от месяца до года), долгосрочный (более года). Каждый горизонт требует своих методов прогнозирования.
• По типу потребителя: промышленный, коммунально-бытовой, сельскохозяйственный. Различные группы потребителей имеют свою специфику потребления и чувствительность к факторам.
• По характеру нагрузки: базовая, полупиковая, пиковая. Понимание характера нагрузки позволяет оптимизировать закупку энергии на оптовом рынке.

Обзор классических и статистических методов прогнозирования

История прогнозирования началась задолго до появления компьютеров, и многие из тех «классических» методов, разработанных десятилетия назад, остаются актуальными и сегодня, особенно для анализа стабильных временных рядов с выраженными закономерностями. Их ценность – в простоте, наглядности и относительно невысоких требованиях к вычислительным ресурсам.

Экспоненциальное сглаживание – это семейство методов, которые присваивают убывающие веса прошлым наблюдениям, придавая больший вес последним данным. Это позволяет модели адаптироваться к изменяющимся трендам. Среди наиболее распространенных вариаций:

• Простое экспоненциальное сглаживание (ПЭС): используется для данных без выраженного тренда и сезонности. Формула имеет вид:
  St = αYt + (1 - α)St-1
  где St — сглаженное значение в момент времени t, Yt — фактическое значение, α — параметр сглаживания (от 0 до 1).
• Метод Холта (двойное экспоненциальное сглаживание): учитывает наличие тренда.
• Метод Холта-Уинтерса (тройное экспоненциальное сглаживание): включает компоненты тренда и сезонности, что делает его особенно ценным для прогнозирования электропотребления, где сезонные колебания ярко выражены. Например, для прогнозирования на двое суток вперед метод Холта-Уинтерса показал ошибку СКОП 1,08%, что свидетельствует о его адекватности для определенных задач.

Скользящие средние – еще один базовый метод, основанный на усреднении значений за определенный период времени. Простая скользящая средняя (ПСС) сглаживает случайные колебания, но запаздывает при наличии тренда. Взвешенная скользящая средняя (ВСС) позволяет придать больший вес более новым данным, улучшая реакцию на изменения. Эти методы эффективны для выявления цикличности и сглаживания «шума» в данных.

Экстраполяция тренда – базируется на предположении, что выявленные в прошлом закономерности (тренд) сохранятся и в будущем. Для этого строятся математические функции (линейные, полиномиальные, экспоненциальные), описывающие динамику временного ряда. Этот подход требует осторожности, поскольку чрезмерное следование прошлому тренду может привести к существенным ошибкам при резких изменениях конъюнктуры.

Классические и статистические методы особенно ценны для энергосбытовых компаний при формировании краткосрочных и среднесрочных прогнозов, особенно в стабильных условиях. Они позволяют быстро оценить базовые сценарии, выявить сезонные пики и спады, а также использовать ретроспективные данные о нагрузке, календари праздников и выходных для корректировки прогнозов. Однако их эффективность снижается при наличии сложных нелинейных зависимостей и необходимости учета большого числа разнородных факторов, что является их главным ограничением в динамично меняющемся рынке.

Эконометрические модели прогнозирования

Эконометрика в прогнозировании спроса на электроэнергию — это мост между абстрактной статистикой и реальными экономическими процессами. Она позволяет не просто предсказать будущее значение, но и понять, почему оно таким будет, выявив причинно-следственные связи между потреблением и влияющими на него факторами.

Регрессионный анализ является краеугольным камнем эконометрического моделирования. Он позволяет установить зависимость между одной или несколькими независимыми переменными (предикторами) и зависимой переменной (объемом электропотребления). Общая формула регрессионного анализа для прогнозирования имеет вид:

Yi = β0 + β1Xi1 + β2Xi2 + ... + βpXip + εi

где:

• Yi — прогноз зависимой переменной (например, объем потребления электроэнергии в период i);
• β0 — свободный член (константа), отражающая значение Y при нулевых значениях всех предикторов;
• β1...βp — коэффициенты регрессии, показывающие, на сколько изменится Y при изменении соответствующего предиктора на единицу, при прочих равных условиях;
• Xi1...Xip — независимые переменные (предикторы), оказывающие влияние на спрос (например, температура, ВВП, численность населения);
• εi — случайная ошибка (остаток), отражающая влияние неучтенных факторов и случайных отклонений.

Корреляционно-регрессионный анализ используется для формирования набора значимых факторов и оценки степени их влияния на объем потребления энергии. Сначала проводится корреляционный анализ для выявления тесноты связи между потенциальными предикторами и спросом. Затем, на основе выявленных корреляций, строится регрессионная модель, которая позволяет количественно оценить вклад каждого фактора. Например, можно выявить, что температура окружающей среды и уровень экономической активности региона имеют сильную корреляцию с потреблением электроэнергии.

Модели ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящего среднего) представляют собой мощный инструмент для краткосрочного прогнозирования временных рядов. Они учитывают как авторегрессионные компоненты (зависимость от прошлых значений ряда), так и скользящие средние (зависимость от прошлых ошибок прогноза), а также интегрирование (приведение нестационарного ряда к стационарному виду путем дифференцирования). Структура ARIMA(p, d, q) включает:

• p — порядок авторегрессии;
• d — порядок интегрирования (количество разностных операций);
• q — порядок скользящего среднего.

ARIMA-модели особенно эффективны для рядов с выраженной сезонностью и цикличностью, что характерно для данных по электропотреблению. Однако их применение требует тщательной проверки стационарности ряда и выбора оптимальных параметров p, d, q.

Методы, основанные на разложении Вольда и корреляционных функциях стохастического процесса, позволяют строить адаптивные модели, которые динамически подстраиваются под изменения в структуре временного ряда. Эти методы углубляют понимание стохастических свойств потребления и могут быть полезны для средне- и долгосрочного прогнозирования в условиях неопределенности.

Эконометрические модели, несмотря на свою мощь, имеют и ограничения. Они предполагают определенные статистические свойства данных (например, нормальность распределения остатков, отсутствие мультиколлинеарности между предикторами), а их точность снижается при резких структурных изменениях в экономике или энергетической системе. Тем не менее, для энергосбытовых компаний они остаются незаменимым инструментом для понимания фундаментальных драйверов спроса, позволяя не просто предсказывать, но и объяснять.

Современные подходы к прогнозированию на основе машинного обучения

XXI век принес в прогнозирование новую парадигму — машинное обучение. Эти методы способны выявлять сложные, нелинейные закономерности в огромных объемах данных, часто превосходя по точности традиционные статистические и эконометрические подходы.

Ансамблевые методы — это подход, при котором несколько «слабых» моделей объединяются для создания одной «сильной». Среди них выделяются:

• Случайный лес (Random Forest): строит множество деревьев решений на различных подвыборках данных и усредняет их прогнозы. Это снижает риск переобучения и повышает обобщающую способность модели.
• Градиентный бустинг (Gradient Boosting): последовательно строит деревья решений, каждое из которых исправляет ошибки предыдущего. Наиболее популярные реализации — XGBoost и CatBoost. XGBoost известен своей скоростью и высокой точностью, а CatBoost (разработан «Яндексом») особенно эффективен при работе с категориальными признаками и позволяет бороться с переобучением.

Рекуррентные нейронные сети (РНС), в частности, их разновидность LSTM (долгая краткосрочная память), специализируются на обработке последовательных данных, что делает их идеальными для прогнозирования временных рядов, таких как электропотребление. LSTM-сети обладают «памятью», способной удерживать информацию на протяжении длительных периодов, что позволяет им улавливать долгосрочные зависимости в данных, игнорируя при этом несущественные краткосрочные колебания. Они эффективно используются для краткосрочного и среднесрочного прогнозирования кумулятивного потребления электроэнергии.

Сравнение точности с классическими методами: Эксперименты показали, что методы машинного обучения могут обеспечивать высокоточные краткосрочные прогнозы электропотребления (от одних суток до недели). Например, при прогнозировании на двое суток вперед:

• XGBoost: ошибка СКОП 0,63%
• CatBoost: ошибка СКОП 0,86%
• Нейронные сети LSTM: ошибка СКОП 0,74%

Для сравнения, классические методы демонстрировали следующие результаты:

• Метод Холта-Уинтерса: СКОП 1,08%
• Математическое моделирование (максимальное правдоподобие): СКОП 2,19%
• Многофакторная регрессионная модель: СКОП 3,32%

Эти цифры наглядно демонстрируют значительное превосходство машинного обучения в точности прогнозирования, особенно для краткосрочных горизонтов. Почему же классические методы так сильно уступают?

Исходные данные для машинного обучения: Для достижения такой точности критически важен необходимый и достаточный набор исходных данных, его точность и частота сбора. Для краткосрочного прогнозирования обычно требуются почасовые или получасовые данные за несколько лет, чтобы эффективно учитывать сезонные колебания и тренды. Помимо ретроспективных данных о плановом потреблении и исторической нагрузке, в модели интегрируются:

• Показатели работы энергосистемы: частота.
• Метеорологические данные: температура окружающей среды, относительная влажность воздуха, скорость ветра, солнечная радиация, атмосферное давление и облачность.
• Календарные данные: праздники, выходные дни, рабочие дни с переносами.

Методы машинного обучения, такие как многофакторная регрессия и нейросетевой анализ, также используются для прогнозирования спроса на электроэнергию изолированной энергетической системой города, что демонстрирует их универсальность. Для анализа частотных характеристик временного ряда и фильтрации шумов эффективно применяются методы вейвлет-преобразования, которые помогают повысить качество исходных данных перед подачей в модели машинного обучения.

Факторы, влияющие на динамику спроса на электроэнергию

Спрос на электроэнергию – это сложный, многогранный феномен, формирующийся под влиянием калейдоскопа факторов, которые можно условно разделить на макроэкономические, отраслевые, технологические и метеорологические. Понимание этих факторов и их взаимосвязей – ключ к построению адекватных прогностических моделей.

Макроэкономические факторы:

• Валовой внутренний продукт (ВВП): исторически наблюдается почти 100%-ная корреляция между темпами роста ВВП и темпами роста потребления электроэнергии. Экономический рост неизбежно ведет к увеличению промышленного производства, развитию сферы услуг и повышению благосостояния населения, что стимулирует спрос на энергию.
• Доходы населения: динамика доходов напрямую влияет на потребление домохозяйств. Рост доходов ведет к приобретению новых электроприборов, более активному использованию отопления и кондиционирования.
• Миграционные потоки: приток населения, особенно в экономически развитые регионы, увеличивает общую численность потребителей и, как следствие, спрос на электроэнергию.
• Экономические, социальные, технологические факторы, а также политические и административные меры регулирования также формируют общую картину потребления электроэнергии в населенных пунктах России.

Отраслевые и технологические факторы:

• Специализация и объемы производства фермерских хозяйств: в аграрных регионах рост производства или изменение специализации (например, переход к более энергоемким культурам или животноводству) может существенно влиять на локальный спрос.
• Тип застройки (высотная или малоэтажная): высотная застройка, как правило, приводит к увеличению потребления электроэнергии из-за необходимости использования лифтов, более сложных систем отопления, вентиляции и кондиционирования. Малоэтажная застройка может быть более энергоэффективной, особенно при использовании автономных источников энергии.
• Энергетическая эффективность и энергетическая политика: государственные программы, такие как «Энергосбережение и повышение энергетической эффективности» (Постановление Правительства РФ от 09.09.2023 № 1473), нацелены на снижение энергоемкости ВВП на 35% к 2035 году. Меры по развитию зеленого строительства, электрификации транспорта, стимулированию когенерации активно влияют на структуру и объемы потребления.
• Количество электромобилей: рост числа электромобилей напрямую ведет к увеличению потребления электроэнергии на зарядку. По состоянию на 1 января 2025 года в России было зарегистрировано около 59,6 тысяч электромобилей (0,12% от общего числа легковых автомобилей), и, несмотря на снижение продаж в феврале 2025 года по сравнению с 2024 годом, к концу 2025 года прогнозируется рост до 100-150 тысяч единиц. Это создает новый, растущий сегмент спроса, который нельзя игнорировать.
• Появление новых технологий: развитие умных домов, промышленных технологий с высоким уровнем автоматизации и электрификации способствует интенсивному росту спроса.

Метеорологические факторы:

• Температура окружающей среды: это один из наиболее значимых и сложнопрогнозируемых факторов. Зависимость потребления электроэнергии от температуры имеет выраженный «U-образный» характер. Потребление возрастает как в холодные дни (ниже +10…15°C) из-за активного использования отопительных приборов («эффект обогрева»), так и в жаркие дни (выше +20…25°C) из-за интенсивного использования охлаждающих систем (кондиционеры, холодильники) — «эффект охлаждения». В регионах с умеренным и жарким климатом преобладает эффект охлаждения, в холодных — эффект обогрева.
• Относительная влажность воздуха: может влиять на ощущаемую температуру и, соответственно, на использование климатического оборудования.
• Скорость ветра: сильный ветер увеличивает теплопотери зданий, что приводит к большему потреблению энергии на отопление. Влияет на работу вентиляционных систем.
• Солнечная радиация и облачность: влияют на потребление освещения и работу солнечных электростанций, если таковые присутствуют в системе.
• Атмосферное давление: может оказывать косвенное влияние на самочувствие людей и, как следствие, на их активность и режимы потребления.

Внешние факторы:

• Изменения в законодательстве: новые нормативные акты могут существенно влиять на правила игры на рынке, изменяя стимулы к потреблению или энергосбережению.
• Экономические условия: глобальные и региональные экономические кризисы или бумы напрямую отражаются на покупательной способности и производственной активности.
• Поведение потребителей: изменение потребительских привычек, рост осознанности в вопросах энергосбережения, распространение «умных» технологий.

Системный учет всех этих факторов и их интеграция в прогностические модели — это комплексная задача, требующая глубокого анализа и использования разнообразных аналитических инструментов.

Анализ российского рынка электроэнергии и особенностей ценообразования

Понимание ландшафта российского рынка электроэнергии и хитросплетений ценообразования является фундаментом для любой энергосбытовой компании. Это не просто экономические категории, а сложная система правил, законодательных актов и механизмов, определяющих условия работы и формирующих будущий спрос. Без глубокого анализа этих аспектов невозможно создать адекватную методологию прогнозирования.

Законодательное регулирование деятельности энергосбытовых компаний

Российский рынок электроэнергии – это система, строго регламентированная государством, что обеспечивает ее стабильность и предсказуемость, но в то же время накладывает существенные ограничения и требует постоянного мониторинга изменений.

Основополагающим документом, устанавливающим правовые основы экономических отношений в электроэнергетике, является Федеральный закон от 26 марта 2003 г. № 35-ФЗ «Об электроэнергетике». Этот закон определяет:

• Полномочия органов государственной власти по регулированию отрасли.
• Основные права и обязанности всех субъектов электроэнергетики – от производителей до потребителей.
• Структуру и принципы функционирования рынка.

На розничных рынках электрической энергии ключевую роль играет Постановление Правительства Российской Федерации от 04.05.2012 № 442 «О функционировании розничных рынков электрической энергии, полном и (или) частичном ограничении режима потребления электрической энергии». Этот документ детально регламентирует:

• Порядок заключения и исполнения договоров энергоснабжения и купли-продажи (поставки) электроэнергии.
• Правила учета электроэнергии.
• Процедуры ограничения режима потребления.

Оно применяется до 31.12.2030, если иное не установлено приложением № 5 «Условия создания, функционирования и развития активных энергетических комплексов». Активные энергетические комплексы (АЭК) – это инновационные микроэнергосистемы, объединяющие собственную генерацию, сетевую инфраструктуру и промышленного потребителя. Их особенность в использовании управляемого интеллектуального соединения (УИС) для оптимизации производства и потребления энергии. Этот пилотный проект (запущенный Постановлением Правительства РФ от 21.03.2020 № 320) направлен на снижение затрат потребителей и формирование новых рыночных отношений, что в перспективе может существенно изменить локальные балансы спроса и предложения.

Важным аспектом является и Федеральный закон от 23.11.2009 № 261-ФЗ «Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности». Этот закон создает правовые, экономические и организационные основы для стимулирования энергосбережения и повышения энергоэффективности. Его положения включают:

• Обязательные энергетические обследования для определенных организаций.
• Требования к энергоэффективности новых зданий (с присвоением класса энергоэффективности).
• Обязательную установку приборов учета.
• Программы энергосбережения на различных уровнях власти.
• Введение понятия энергосервисных контрактов.

Снижение энергоемкости экономики, заложенное в этом законе, является долгосрочным фактором, влияющим на динамику спроса на электроэнергию.

В России действует двухуровневый рынок электроэнергии:

• Оптовый рынок: здесь происходит купля-продажа электроэнергии и мощности между поставщиками (генерирующие компании, импортеры) и крупными покупателями (гарантирующие поставщики, энергосбытовые компании, крупные потребители). Оптовый рынок разделен на ценовые зоны (Европейская часть РФ, Урал, Сибирь), где цены формируются конкурентно, и неценовые зоны (Архангельская, Калининградская области, Республика Коми, регионы Дальнего Востока), где ценообразование регулируется государством из-за ограниченной конкуренции или технологических особенностей.
• Розничный рынок: здесь электроэнергия продается конечным потребителям.

Энергосбытовая деятельность – это реализация электроэнергии конечным потребителям. Энергосбытовые компании выступают как коммерческие организации, обеспечивающие надежные поставки энергии (тем самым способствуя энергетической безопасности) и поддерживающие финансовую стабильность сектора через сбор платежей. Их функции включают заключение договоров, организацию передачи энергии (непосредственно управлением сетями занимаются сетевые организации), расчет и учет потребленной электроэнергии.

На розничных рынках существуют независимые энергосбытовые компании (продают по свободным ценам) и гарантирующие поставщики (ГП). Гарантирующий поставщик – это коммерческая организация, обязанная заключить публичный договор с любым потребителем в своей зоне деятельности. В случае банкротства независимой сбытовой компании, потребители переходят к ГП. При банкротстве самого ГП, потребители временно (до 30 дней) обслуживаются сетевой компанией до выбора нового ГП. Качество электроэнергии и состояние сетевого оборудования — ответственность сетевой организации, однако все субъекты рынка (ГП, энергосбытовые, сетевые, системный оператор) совместными усилиями обеспечивают надежность снабжения.

Роль государственных органов:

• Министерство энергетики РФ (Минэнерго): вырабатывает государственную политику и нормативно-правовое регулирование в ТЭК, включая утверждение схем развития энергосистем, прогнозирование дефицита мощности и контроль за реализацией модернизационных программ.
• Федеральная антимонопольная служба (ФАС России): осуществляет антимонопольное и тарифное регулирование, разрабатывает методики расчета тарифов, устанавливает предельные уровни цен и контролирует соблюдение антимонопольного законодательства.
• Региональные органы исполнительной власти (например, РЭК): устанавливают регулируемые цены (тарифы) для населения и приравненных категорий, а также утверждают сбытовые надбавки гарантирующих поставщиков.

Структура и принципы ценообразования на розничном рынке электроэнергии

Ценообразование на электроэнергию в России – это сложная и многоуровневая система, которая кардинально различается для разных категорий потребителей и оказывает прямое влияние на динамику спроса. Понимание этих принципов критически важно для точного прогнозирования.

Ценообразование для населения и приравненных категорий:
Для населения и приравненных к нему категорий потребителей электроэнергия оплачивается по регулируемым ценам (тарифам). Эти тарифы устанавливаются региональными органами исполнительной власти (РЭК) в соответствии с Постановлением Правительства РФ от 29.12.2011 № 1178 «Основы ценообразования в области регулируемых цен (тарифов) в электроэнергетике».

• Социальные нормы потребления: В рамках регулирования существовала концепция социальной нормы, когда потребление в пределах лимита оплачивалось по более низкому тарифу, а сверх лимита — по более высокому. Хотя повсеместное внедрение этой нормы не состоялось (федеральное правительство прекратило обсуждение в январе 2019 года из-за социальной напряженности), решение о ее применении остается за региональными властями, а ФАС разрабатывает методики дифференциации тарифов. Размеры таких норм значительно варьировались по регионам (например, от 65 кВт·ч/мес в Забайкальском крае до 190 кВт·ч/мес в Орловской области). Этот фактор, хоть и отложенный, остается потенциальным инструментом влияния на спрос.
• Дифференциация тарифов: Тарифы для населения могут быть одноставочными или дифференцированными по зонам суток (например, дневные/ночные), что стимулирует потребителей смещать часть нагрузки на периоды с более низкими ценами.

Ценообразование для прочих потребителей (юридических лиц):
Для прочих потребителей гарантирующие поставщики продают электроэнергию по нерегулируемым ценам, которые, однако, не могут превышать предельных уровней. Эти уровни рассчитываются ежемесячно на основе цен оптового рынка, сбытовой надбавки гарантирующего поставщика и стоимости сопутствующих услуг.

• Ценовые категории: Для юридических лиц существует шесть ценовых категорий, каждая из которых предлагает различные принципы тарификации и условия оплаты услуг по передаче электроэнергии. Выбор ценовой категории зависит от максимальной мощности потребителя (менее или свыше 670 кВт) и его профиля потребления, позволяя достигать экономии до 5-20%. Смена категорий возможна, как правило, раз в год.
  • Первая категория: учет потребления в целом за расчетный период.
  • Вторая категория: учет потребления по зонам суток (день/ночь или пик/полупик/ночь). Выгодна для потребителей с преимущественно ночным режимом работы.
  • Третья категория: почасовой учет без почасового планирования, одноставочный тариф на передачу.
  • Четвертая категория: аналогично третьей, но с двухставочным тарифом на передачу.
  • Пятая категория: почасовой учет и почасовое планирование потребления на расчетный период, одноставочный тариф на передачу. Требует от потребителя заранее предоставлять плановые объемы.
  • Шестая категория: почасовой учет и почасовое планирование потребления, двухставочный тариф на передачу. Часто предлагает самые низкие цены от ГП, но требует точного планирования.

Составляющие конечной цены электроэнергии:
Стоимость электроэнергии для потребителей в ценовых зонах оптового рынка складывается из нескольких компонентов:

1. Нерегулируемые цены оптового рынка: формируются на конкурентной основе.
2. Тарифы на услуги по передаче электроэнергии: устанавливаются регулирующими органами (ФАС, РЭК) и могут быть одноставочными или двухставочными. Потребитель имеет право выбрать вид тарифа.
3. Плата за услуги инфраструктурных организаций: АО «Системный оператор ЕЭС» (за оперативно-диспетчерское управление) и АО «Администратор торговой системы» (за организацию оптовой торговли), АО «Центр финансовых расчетов» (АО «ЦФР»). Эта плата составляет около 0,1% от итоговой цены (например, на 1 июля 2024 года плата за комплексную услугу АО «ЦФР» составляла 0,471 руб./МВт·ч).
4. Сбытовая надбавка гарантирующего поставщика: устанавливается региональными тарифными органами (РЭК) ежегодно и составляет в среднем около 5-7,4% от итоговой цены, рассчитывается по «методу сравнения аналогов».

Методы государственного регулирования цен (тарифов):
Государственное регулирование цен осуществляется в порядке, установленном Правительством РФ, с соблюдением принципов экономической обоснованности планируемых себестоимости и прибыли. Основные методы:

• Метод экономически обоснованных расходов (затрат), или «издержки плюс»: предполагает расчет тарифов на основе необходимой валовой выручки организации, включающей все планируемые расходы и разумную прибыль. Является основным методом в России, но может снижать стимулы к повышению эффективности.
• Метод индексации тарифов: предусматривает ежегодную корректировку тарифов на индекс инфляции.
• Метод сравнения аналогов: используется для определения сбытовой надбавки ГП, сравнивая затраты с аналогичными компаниями.
• Метод доходности инвестированного капитала (RAB-регулирование): стимулирует инвестиции, позволяя компаниям получать заранее оговоренную доходность на инвестированный капитал.
• Метод долгосрочной индексации необходимой валовой выручки: устанавливает тарифы на долгосрочный период (до 5 лет) для обеспечения предсказуемости.

Период регулирования тарифов составляет не менее 12 месяцев, но может быть продлен до 5 лет для некоторых услуг.

Все эти аспекты ценообразования – от выбора ценовой категории до методов тарифного регулирования – напрямую влияют на финансовые потоки энергосбытовой компании и поведение ее потребителей, что делает их критически важными элементами для интеграции в модели прогнозирования спроса. Не учитывать их — значит строить прогнозы на зыбкой почве.

Анализ финансово-хозяйственной деятельности ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» и оценка специфических факторов спроса

Для разработки действительно эффективной методологии прогнозирования, абстрактные теоретические модели должны быть «приземлены» на конкретную почву. Этот раздел посвящен глубокому анализу деятельности ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» — предприятия, чьи уникальные характеристики и региональная специфика формируют особый профиль спроса на электроэнергию.

Общая характеристика и организационная структура ООО «Новоуральская энергосбытовая компания»

ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» (ООО «НЭСК») занимает важное место на энергетическом рынке своего региона, выступая в роли одного из ключевых игроков в сегменте реализации электроэнергии конечным потребителям. Как правило, такие компании являются либо гарантирующими поставщиками, либо независимыми энергосбытовыми организациями, обслуживающими как промышленных потребителей, так и сектор жилищно-коммунального хозяйства, а также население.

Место на рынке и основные виды деятельности:
ООО «НЭСК» осуществляет полный спектр энергосбытовой деятельности, включая:

• Заключение договоров энергоснабжения и купли-продажи (поставки) электрической энергии с потребителями различных категорий.
• Организацию передачи электроэнергии от точек ее приема на оптовом рынке до конечных потребителей, взаимодействуя с сетевыми организациями.
• Учет и расчет потребленной электроэнергии, выставление счетов и контроль платежей.
• Ведение претензионно-исковой работы в случае неплатежей.
• Консультирование потребителей по вопросам энергоснабжения и выбора оптимальных ценовых категорий.

Клиентская база:
Клиентская база ООО «НЭСК» типична для энергосбытовых компаний и, вероятно, включает в себя:

• Промышленные предприятия: крупные и средние промышленные объекты региона, чье потребление характеризуется высокой мощностью и специфическим профилем нагрузки, зависящим от производственных циклов.
• Предприятия малого и среднего бизнеса: офисы, торговые центры, объекты сферы услуг.
• Муниципальные и бюджетные учреждения: школы, больницы, административные здания.
• Население: бытовые потребители в многоквартирных и частных жилых домах.

Состав клиентской базы оказывает существенное влияние на общую структуру спроса и его динамику. Например, преобладание промышленных потребителей делает спрос более чувствительным к экономическим циклам, в то время как значительная доля населения обусловливает выраженную сезонность, связанную с отопительным и летним периодами.

Организационная структура:
Типичная организационная структура энергосбытовой компании включает в себя следующие ключевые подразделения:

• Отдел сбыта и по работе с потребителями: отвечает за заключение договоров, обслуживание клиентов, консультирование.
• Отдел учета электроэнергии: занимается сбором данных с приборов учета, расчетами объемов потребления.
• Финансово-экономический отдел: отвечает за ценообразование, расчеты с оптовым рынком, управление денежными потоками, анализ финансово-хозяйственной деятельности.
• Юридический отдел: занимается правовым сопровождением деятельности, работой с задолженностью.
• Отдел информационных технологий: поддержка биллинговых систем, систем сбора и обработки данных.

Эффективное взаимодействие этих подразделений, особенно между отделом учета, финансово-экономическим отделом и отделом по работе с потребителями, критически важно для сбора качественных данных и построения точных прогнозов.

Анализ динамики потребления электроэнергии ООО «Новоуральская энергосбытовая компания»

Исторические данные – это зеркало, в котором отражаются все прошлые тенденции и закономерности. Для ООО «НЭСК» анализ статистических данных по потреблению электроэнергии за последние 3-5 лет позволит выявить ключевые паттерны, необходимые для построения прогностических моделей.

Основные тенденции:

• Общая динамика объемов реализации: Рост, снижение или стагнация общего объема реализованной электроэнергии. Этот показатель тесно связан с макроэкономической ситуацией в регионе и стране, а также с инвестиционной активностью в промышленности и строительстве. Например, если ВВП региона растет, логично ожидать увеличения потребления.
• Структура потребления по группам потребителей: Анализ долей промышленных, бытовых, бюджетных потребителей в общем объеме потребления. Изменения в этих долях могут указывать на трансформацию экономики региона или клиентской базы самой компании.
• Динамика среднего потребления на одного потребителя: Может свидетельствовать об изменениях в энергоэффективности, уровне жизни населения или технологическом перевооружении предприятий.

Сезонность:
Сезонные колебания – одна из наиболее выраженных характеристик электропотребления.

• Отопительный сезон: Зимой потребление значительно возрастает из-за использования электрических обогревателей, увеличения нагрузки на системы центрального отопления (если они используют электроэнергию) и более длительного светового дня, требующего искусственного освещения.
• Летний период: В жаркие летние месяцы наблюдается пик потребления, обусловленный активным использованием систем кондиционирования.
• Переходные периоды (весна/осень): Могут характеризоваться снижением потребления между отопительным и охлаждающим пиками.

Цикличность:

• Суточная цикличность: Характеризуется пиками потребления в утренние и вечерние часы и спадами в ночное время. Для промышленных потребителей суточный график может зависеть от сменного режима работы.
• Недельная цикличность: Снижение потребления в выходные и праздничные дни, особенно в промышленном секторе.

Выявление этих закономерностей, их амплитуды и фазы, является критически важным для формирования краткосрочных и среднесрочных прогнозов. Для этого используются методы декомпозиции временных рядов, анализ автокорреляционных и частных автокорреляционных функций.

Пример табличного представления данных (гипотетические данные):

Период	Объем реализации, млн кВт·ч	Промышленные потребители, %	Население, %	Средняя температура, °C
2022	1500	60	30	+8
Q1 2023	420	58	32	-10
Q2 2023	350	61	29	+15
Q3 2023	380	60	30	+22
Q4 2023	450	59	31	-5
2023	1600	59.5	30.5	+5.5
Q1 2024	460	57	33	-12
Q2 2024	370	60	30	+18
Q3 2024	400	59	31	+24
Q4 2024	480	58	32	-7
2024	1710	58.5	31.5	+5

Такой анализ позволяет увидеть, как объемы реализации растут (с 1500 до 1710 млн кВт·ч), как меняется структура потребителей (доля населения немного растет), и как сезонность (высокое потребление в Q1 и Q4, связанное с низкими температурами) влияет на общую динамику. Подобные данные критически важны для формирования входных параметров в любой прогностической модели.

Влияние финансово-экономических показателей на спрос

Финансово-экономические показатели самой ООО «Новоуральская энергосбытовая компания», хотя и не являются прямыми драйверами спроса в том же смысле, что температура или ВВП, тем не менее, отражают эффективность ее работы и способность адаптироваться к рыночным условиям. Более того, некоторые из этих показателей могут косвенно влиять на спрос через возможности компании по развитию клиентской базы, инвестициям в энергосервис и гибкость тарифных предложений.

Корреляционно-регрессионный анализ связи объемов реализации с ключевыми финансовыми показателями предприятия может выявить интересные закономерности:

• Выручка от реализации электроэнергии: Этот показатель напрямую связан с объемом реализации и тарифами. Анализ динамики выручки в связке с объемами позволяет понять, как изменения в тарифах влияли на общую денежную массу.
• Прибыль (операционная, чистая): Долгосрочная динамика прибыли может косвенно указывать на способность компании удерживать клиентов и предлагать конкурентные условия. Рост прибыли может быть связан как с увеличением объемов, так и с оптимизацией затрат или эффективным управлением дебиторской задолженностью.
• Себестоимость реализованной электроэнергии: Основная часть себестоимости – это закупочная цена электроэнергии на оптовом рынке. Анализ ее динамики в сравнении с объемами реализации позволяет оценить чувствительность компании к колебаниям оптовых цен. Высокая себестоимость при стагнации объемов может привести к снижению маржинальности.
• Дебиторская задолженность: Уровень задолженности потребителей (особенно промышленных и ЖКХ) может влиять на ликвидность компании и ее возможности по инвестициям. Высокая дебиторская задолженность – это финансовый риск, который может косвенно ограничивать потенциал роста спроса.
• Инвестиции в энергоэффективность и развитие сети: Хотя напрямую не влияют на спрос, инвестиции в модернизацию инфраструктуры или участие в программах энергосервиса для клиентов могут стимулировать потребление или, наоборот, снижать его за счет повышения эффективности, но с возможностью привлечения новых клиентов.

Пример гипотетического корреляционного анализа:

Показатель	Коэффициент корреляции с объемом реализации
Выручка	+0,98
Себестоимость	+0,95
Среднегодовая температура	-0,7 (обратная связь в холодном климате)
Средний доход населения	+0,6
Индекс промышленного производства	+0,85
Просроченная дебиторская задолженность	-0,2 (слабая обратная связь)

Высокие коэффициенты корреляции с выручкой и себестоимостью вполне ожидаемы, поскольку эти показатели прямо зависят от объемов. Более интересны корреляции со средним доходом населения и индексом промышленного производства, которые являются внешними факторами спроса. Слабая обратная корреляция с дебиторской задолженностью может говорить о том, что даже при росте долгов объемы реализации не всегда падают пропорционально. Именно такой анализ позволяет глубже понять внутренние механизмы и скрытые вопросы, влияющие на динамику спроса.

Специфические факторы регионального и локального влияния

Помимо общих макроэкономических и внутрифирменных показателей, на спрос ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» оказывают влияние уникальные региональные и локальные факторы. Их изучение позволяет создать наиболее точную и релевантную модель прогнозирования.

• Демографические изменения:
  • Численность населения: рост населения в регионе или конкретном городе (Новоуральске) напрямую ведет к увеличению коммунально-бытового потребления.
  • Структура населения: старение населения, изменение среднего размера домохозяйства могут влиять на профиль потребления (например, пожилые люди могут быть более экономны, чем молодые семьи).
  • Миграционные потоки: приток или отток населения, особенно в экономически более развитые регионы, существенно корректирует общую картину спроса.
• Развитие промышленности региона:
  • Появление новых промышленных предприятий: ввод в эксплуатацию крупных энергоемких производств (например, металлургических, химических, машиностроительных) может резко увеличить спрос.
  • Модернизация существующих производств: внедрение энергоэффективных технологий на промышленных предприятиях может снизить их удельное потребление, но при росте объемов производства общий спрос может увеличиться.
  • Закрытие или сокращение производственных мощностей: оказывает негативное влияние на спрос.
  • Специализация региональной экономики: Если регион сильно зависит от одной отрасли (например, добывающей или обрабатывающей), то цикличность этой отрасли будет напрямую отражаться на спросе ООО «НЭСК».
• Ввод новых объектов инфраструктуры:
  • Новое жилищное строительство: ввод в эксплуатацию новых жилых комплексов, особенно высотной застройки, увеличивает число бытовых потребителей и общую нагрузку на сеть.
  • Развитие коммерческой недвижимости: строительство новых торговых центров, офисных зданий, спортивных сооружений приводит к росту потребления в коммерческом секторе.
  • Развитие транспортной инфраструктуры: электрификация общественного транспорта, строительство зарядных станций для электромобилей создает дополнительный спрос.
• Региональные программы энергосбережения и поддержки:
  • Местные программы субсидирования установки энергоэффективного оборудования или стимулирования снижения потребления могут оказывать существенное влияние на спрос.
  • Программы развития распределенной генерации (например, поддержка солнечных панелей на крышах зданий) также будут изменять баланс потребления из централизованной сети.
• Календарные особенности:
  • Не только общенациональные, но и региональные праздники, переносы рабочих дней, а также продолжительность школьных каникул могут влиять на профиль потребления, особенно для бытового и бюджетного сектора.

Для ООО «НЭСК», работающей в конкретном регионе (Новоуральске), необходимо детально анализировать эти факторы, используя данные Росстата (по ВВП региона, численности населения, индексу промышленного производства), местных администраций (планы строительства, демографические прогнозы), а также информацию от крупных потребителей о планах развития или модернизации. Только комплексный учет всех этих внутренних и внешних детерминант позволит построить максимально точную и надежную прогностическую модель.

Разработка методологии прогнозирования спроса на электроэнергию для ООО «Новоуральская энергосбытовая компания»

Разработка эффективной методологии прогнозирования спроса на электроэнергию для конкретного предприятия, такого как ООО «Новоуральская энергосбытовая компания», — это не просто выбор нескольких алгоритмов, а создание интегрированной системы, учитывающей уникальные особенности рынка, специфику потребителей и доступные данные. Наша цель — предложить такую методику, которая будет не только научно обоснована, но и практически применима, обеспечивая высокую точность прогнозов.

Этапы формирования прогностической модели

Создание прогностической модели — это итеративный процесс, начинающийся с тщательной подготовки и завершающийся постоянной верификацией. Для ООО «НЭСК» этот процесс будет включать следующие ключевые этапы:

1. Определение необходимого и достаточного набора исходных данных: Качество «топлива» для прогностической модели (данных) напрямую определяет качество ее «выхода» (прогнозов).

• Ретроспективные данные о нагрузке/потреблении: Основа любой модели временных рядов. Для краткосрочного прогнозирования (час, сутки) требуются почасовые или получасовые данные за несколько лет (не менее 3-5 лет) для эффективного учета сезонных колебаний и трендов. Для среднесрочного — ежемесячные или еженедельные данные. Важно собирать данные по различным группам потребителей (промышленные, бытовые, бюджетные) для более точного моделирования их специфического поведения.
• Метеорологические данные: Температура окружающей среды является критически важным фактором. Дополнительно следует учитывать относительную влажность воздуха, скорость ветра, солнечную радиацию (особенно для регионов с активным использованием солнечной генерации) и атмосферное давление. Эти данные должны быть доступны в том же временном разрешении, что и данные о потреблении.
• Календарные данные: информация о праздниках, выходных, переносах рабочих дней. Необходимо создавать бинарные переменные (дамми-переменные), отражающие эти события, поскольку они существенно влияют на профиль потребления.
• Данные о ремонтах и отключениях: Это критический аспект, часто игнорируемый. Неструктурированные или неточные данные о ремонтах и внеплановых отключениях значительно ограничивают потенциал машинного обучения. Необходимо внедрить систему стандартизированного сбора данных: точные сроки, затронутые районы (потребители), характер неисправности, объем недопоставленной энергии. Это позволит либо исключать аномальные значения из обучающей выборки, либо вводить их в модель в виде экзогенных переменных.
• Экономические показатели: Индекс промышленного производства региона, динамика ВВП, средние доходы населения, данные по вводу нового жилья/промышленных объектов. Эти данные обычно имеют более низкое временное разрешение (квартальные, годовые), но важны для среднесрочных и долгосрочных прогнозов.
• Тарифные параметры: Информация об изменении тарифов для различных групп потребителей, структуре ценовых категорий.

2. Выбор оптимального метода прогнозирования: Оптимальный метод – это не один, а комбинация подходов, адаптированных под горизонт прогнозирования и специфику задачи.

• Краткосрочное прогнозирование (от часа до недели): Для этих горизонтов, где высока потребность в точности и учете множества динамических факторов, целесообразно использовать методы машинного обучения, такие как ансамблевые методы (XGBoost, CatBoost) или рекуррентные нейронные сети (LSTM). Их способность улавливать сложные нелинейные зависимости и адаптироваться к изменяющимся условиям делает их идеальными для оперативного управления закупками на оптовом рынке и балансировки.
• Среднесрочное прогнозирование (от месяца до года): Здесь эффективна комбинация эконометрических методов (многофакторная регрессия, ARIMA) и машинного обучения. Эконометрика поможет выявить фундаментальные драйверы спроса (экономические, демографические), а машинное обучение — усовершенствовать прогноз, учитывая более детальные паттерны.
• Долгосрочное прогнозирование (более года): Для стратегического планирования (например, для оценки потребностей в развитии сетевой инфраструктуры) предпочтительны эконометрические модели с макроэкономическими предикторами, а также сценарное моделирование.

Применение экономико-математического моделирования

Эконометрическое моделирование послужит мощным инструментом для понимания фундаментальных зависимостей спроса и создания базовых прогностических моделей.

Построение многофакторной регрессионной модели:
Для ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» целесообразно построить многофакторную регрессионную модель, учитывающую специфические факторы. Например:

Yt = β0 + β1Tt + β2T²t + β3Wt + β4ВРПt + β5Насt + β6Праздникt + β7РабочийДеньt + β8ИППt + εt

Где:

• Yt — объем потребления электроэнергии в период t (например, суточный, месячный);
• Tt — средняя температура воздуха в период t;
• T²t — квадрат средней температуры (для учета U-образной зависимости);
• Wt — скорость ветра;
• ВРПt — индекс валового регионального продукта или промышленного производства;
• Насt — численность населения региона/города;
• Праздникt — дамми-переменная для праздничных дней (1 – праздник, 0 – обычный день);
• РабочийДеньt — дамми-переменная для рабочих дней (1 – рабочий день, 0 – выходной);
• ИППt — показатель активности основных промышленных потребителей (например, объем производства ключевого предприятия);
• β0...β8 — коэффициенты регрессии;
• εt — случайная ошибка.

Применение теоремы Гаусса-Маркова для оценки качества модели:
Теорема Гаусса-Маркова является краеугольным камнем для оценки качества линейных регрессионных моделей, построенных методом наименьших квадратов (МНК). Она утверждает, что при соблюдении ряда условий (т.н. условия Гаусса-Маркова), оценки коэффициентов, полученные методом МНК, являются Наилучшими Линейными Несмещенными Оценками (НЛНО — Best Linear Unbiased Estimators). Это означает, что они:

1. Линейны: Являются линейными функциями от наблюдаемых значений зависимой переменной.
2. Несмещены: В среднем (при многократной выборке) они дают истинные значения параметров.
3. Имеют наименьшую дисперсию: Среди всех линейных несмещенных оценок, оценки МНК обладают наименьшей дисперсией, что делает их наиболее эффективными.

Условия Гаусса-Маркова:

• Линейность модели: Зависимая переменная Y является линейной функцией от независимых переменных X.
• Экзогенность регрессоров: Независимые переменные X являются неслучайными или, если случайны, не коррелируют со случайными ошибками.
• Гомоскедастичность: Дисперсия случайных ошибок постоянна для всех наблюдений.
• Отсутствие автокорреляции: Случайные ошибки независимы друг от друга.
• Отсутствие мультиколлинеарности: Между независимыми переменными нет идеальной линейной зависимости.

Для ООО «НЭСК» после построения регрессионной модели необходимо провести диагностику на предмет выполнения этих условий. Нарушение хотя бы одного из них требует корректировки модели (например, использование обобщенного метода наименьших квадратов при гетероскедастичности или автокорреляции) или перехода к более сложным моделям.

Интеграция методов машинного обучения

Современные вызовы требуют современных решений. Методы машинного обучения способны значительно повысить точность прогнозирования, особенно на краткосрочных горизонтах.

Разработка и тестирование моделей на основе деревьев решений или нейронных сетей:
Для ООО «НЭСК» целесообразно разработать и протестировать следующие модели:

• Ансамблевые методы на основе деревьев решений (XGBoost, CatBoost): Эти методы обладают высокой точностью и устойчивостью к выбросам. Они хорошо работают с разнообразными типами данных (числовыми, категориальными) и способны выявлять сложные взаимодействия между факторами. Важным преимуществом является относительно хорошая интерпретируемость по сравнению с нейронными сетями. Модель может использовать все перечисленные выше экзогенные переменные, а также специфические для предприятия данные.
• Рекуррентные нейронные сети (LSTM): Для краткосрочного и среднесрочного прогнозирования (например, почасового или посуточного) LSTM-сети демонстрируют выдающиеся результаты. Их архитектура позволяет эффективно обрабатывать временные ряды, улавливая как краткосрочные, так и долгосрочные зависимости. Входными данными для LSTM-модели могут быть:
  • Последовательность исторических значений потребления.
  • Последовательность метеорологических данных (температура, влажность).
  • Календарные признаки (день недели, месяц, праздник).
  • Специфические данные о работе крупных потребителей.

Акцент на предобработке данных для повышения точности:
Неточные или неполные данные могут свести на нет потенциал даже самых продвинутых алгоритмов. Поэтому предобработка данных является критически важным этапом:

• Обработка пропусков: Интерполяция, заполнение медианой/средним значением, использование более сложных алгоритмов (например, на основе других временных рядов).
• Обработка выбросов: Выявление и корректировка аномальных значений, которые могут быть связаны с ошибками измерения или нештатными ситуациями (например, аварийные отключения).
• Нормализация/стандартизация данных: Приведение всех признаков к единому масштабу, что важно для многих алгоритмов машинного обучения.
• Создание новых признаков (Feature Engineering): Например, расчет скользящих средних, создание лаговых переменных (потребление в предыдущий час/день/неделю), индикаторов для праздников, дня недели, месяца, а также интерактивных признаков (например, произведение температуры и дня недели).
• Учет неструктурированных данных о ремонтах и отключениях: Как упоминалось ранее, крайне важно стандартизировать сбор этих данных. В модели их можно ввести как дамми-переменные (например, «1» в день отключения, «0» в обычный день) или как величину недопоставленной энергии, что позволит модели учитывать эти аномалии и не принимать их за естественные колебания спроса. Эксперименты показали, что качество процесса планирования на предприятии (т.е. точность и полнота исходных данных) является более значимым для повышения точности прогноза, чем сами технологии машинного обучения.

Учет нормативно-правового и ценового регулирования в модели

Специфика российского рынка электроэнергии заключается в сильном влиянии нормативно-правового и ценового регулирования. Игнорирование этих аспектов в прогностической модели приведет к ее неадекватности реальным условиям.

• Включение параметров, отражающих ценовые категории: Для ООО «НЭСК», как энергосбытовой компании, обслуживающей юридических лиц, выбор ценовой категории потребителями (1-я, 2-я, …, 6-я) напрямую влияет на их платежи и, косвенно, на профиль потребления. В модель можно вводить дамми-переменные, отражающие долю потребителей, использующих ту или иную ценовую категорию, или средневзвешенную цену для различных категорий. Изменения в тарифах, например, на передачу электроэнергии, также должны быть учтены как экзогенные переменные.
• Учет сбытовой надбавки гарантирующего поставщика: Если ООО «НЭСК» является гарантирующим поставщиком, величина сбытовой надбавки (устанавливаемая РЭК) формирует значительную часть ее дохода и влияет на конечную цену для потребителя. В модели можно отслеживать динамику сбытовой надбавки и ее влияние на маржинальность.
• Влияние изменений законодательства: Новые Федеральные законы (например, № 261-ФЗ об энергосбережении), постановления правительства (№ 442 о розничных рынках), а также локальные акты РЭК могут существенно изменить правила работы и повлиять на спрос. Эти изменения необходимо отслеживать и, при необходимости, вводить в модель как индикаторные переменные или использовать для корректировки долгосрочных прогнозов. Например, стимулирование активных энергетических комплексов (АЭК) может привести к появлению локальных потребителей-генераторов, изменяющих свой спрос на энергию из централизованной сети.
• Механизмы государственного регулирования цен: Понимание методов регулирования тарифов (метод экономически обоснованных расходов, метод индексации) позволяет прогнозировать будущие изменения в ценах и их возможное влияние на поведение потребителей.

Интеграция этих «нестатистических» факторов требует тесного сотрудничества аналитиков с юридическим и экономическим отделами ООО «НЭСК» для своевременного получения актуальной информации и ее корректного включения в модель. Это позволит создать не просто статистический прогноз, а всеобъемлющую прогностическую систему, адекватную сложным условиям российского энергетического рынка.

Оценка экономических эффектов и рисков от внедрения методики прогнозирования

Внедрение любой новой методологии в деятельность предприятия всегда сопряжено с оценкой потенциальных выгод и рисков. Для ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» точное прогнозирование спроса на электроэнергию является стратегически важным инструментом, способным существенно повлиять на ее финансовую устойчивость и операционную эффективность.

Снижение издержек и оптимизация деятельности

Наиболее очевидные и измеримые выгоды от внедрения точной методики прогнозирования спроса проявляются в прямом снижении издержек и оптимизации всех аспектов деятельности энергосбытовой компании.

Предотвращение финансовых потерь от ошибок прогнозирования:

• Штрафы за отклонения от планового потребления: На оптовом рынке электроэнергии участники обязаны подавать планы по закупке и реализации электроэнергии. Отклонения от этих планов (небалансы) влекут за собой значительные штрафы. Например, в некоторых странах Балтии затраты на балансировку системы составляют около 0,2 цента/кВт·ч. Для ООО «НЭСК» точный прогноз позволяет минимизировать эти отклонения, сокращая расходы на штрафы и балансировку.
• Затраты на балансировку системы и экстренную закупку по завышенным ценам: При заниженных прогнозах и реальном превышении потребления энергосбытовая компания вынуждена оперативно закупать недостающие объемы на оптовом рынке или у других участников по спотовым ценам, которые могут быть существенно выше плановых, особенно в пиковые часы. Это приводит к прямым финансовым потерям.
• Экономические затраты на содержание и обслуживание излишних мощностей: Завышенные прогнозы, наоборот, ведут к закупке избыточных объемов электроэнергии, которая либо не реализуется, либо реализуется с убытком. Кроме того, это может привести к неэффективному планированию использования резервных мощностей или даже к необоснованным инвестициям в их создание.

Оптимизация производственных процессов и эффективное использование резервных мощностей:

• Точность прогноза на ближайшее время позволяет энергосбытовой компании не только минимизировать штрафы, но и более эффективно управлять своим портфелем контрактов, оптимизировать режимы работы собственных источников генерации (если таковые имеются) или координировать действия с крупными потребителями.
• Эффективное задействование резервных мощностей в часы пиковой нагрузки: Точное предвидение пиков потребления позволяет заблаговременно подготовить и задействовать резервные мощности, избегая при этом покупки электроэнергии по высоким спотовым ценам. Это улучшает общую надежность энергосистемы и снижает операционные риски.
• Оптимальное управление накопителями электроэнергии: Для компаний, использующих системы накопления энергии, точное прогнозирование позволяет оптимально заряжать их в часы низких цен и разряжать в часы пик, максимизируя экономический эффект и способствуя рациональному использованию энергии.

Экономические выгоды от участия в программах ценозависимого снижения потребления (ЦЗСП):

• Ценозависимое снижение потребления (Demand Response) – это механизм, позволяющий потребителям снижать свое потребление в ответ на сигналы оптового рынка (например, высокие цены в часы пик) или по запросу системного оператора. В России пилотные проекты по управлению спросом на розничном рынке действуют с 2019 года.
• Точное прогнозирование спроса дает ООО «НЭСК» возможность активно участвовать в этих программах, стимулируя своих крупных потребителей к снижению потребления в определенные часы. Это позволяет избежать включения дорогостоящих, менее эффективных генерирующих мощностей в часы пик, что в свою очередь снижает цены на оптовом рынке.
• Участники программ ЦЗСП в России могут получать дополнительный доход, который в среднем составляет 600-700 тысяч рублей за каждый мегаватт снижения потребления. Для ООО «НЭСК» это новый источник дохода и инструмент для повышения лояльности крупных клиентов. Потенциал снижения пиковой нагрузки за счет таких программ оценивается в 10-15% от ее величины.

Управление рисками в деятельности энергосбытовой компании

Энергосбытовая отрасль России, несмотря на свою стратегическую важность, подвержена ряду специфических рисков, которые необходимо учитывать при внедрении любых инноваций. Точное прогнозирование может помочь в управлении некоторыми из них.

Анализ специфических рисков отрасли:

• Частые изменения правовой базы: Энергетическое законодательство в России динамично развивается. Частые изменения в Федеральных законах, постановлениях Правительства, приказах ФАС и РЭК создают неопределенность и требуют постоянного мониторинга и быстрой адаптации бизнес-процессов.
• Сильная зависимость от решений органов исполнительной власти: Регулируемые тарифы, сбытовые надбавки, правила функционирования рынка – все это определяется государством. Это снижает автономность компании и делает ее уязвимой к политическим решениям.
• Ценовые риски: Волатильность цен на оптовом рынке электроэнергии и мощности, изменения в тарифах на передачу могут существенно влиять на финансовые результаты.
• Проблема неплатежей: Задолженность потребителей (особенно предприятий ЖКХ и некоторых промышленных потребителей) остается острой проблемой. Совокупная задолженность на розничном рынке электроэнергии в 2022 году достигла 321,9 млрд рублей. Это приводит к кассовым разрывам, снижает ликвидность и инвестиционные возможности энергосбытовых компаний.
• Кассовые разрывы: Несоответствие сроков поступления платежей от потребителей и сроков оплаты закупаемой электроэнергии и услуг системного оператора/сетевых компаний ведет к дефициту оборотных средств.

Детальное рассмотрение проблемы перекрестного субсидирования:

• Сущность проблемы: Перекрестное субсидирование – это ситуация, когда население оплачивает электроэнергию по заниженным тарифам (ниже экономически обоснованного уровня) за счет завышенных тарифов для промышленных потребителей и бизнеса.
• Объемы и влияние: В 2025 году объем перекрестного субсидирования оценивается примерно в 340 миллиардов рублей. Это имеет ряд негативных последствий:
  • Для промышленности: Увеличивает себестоимость продукции, снижает конкурентоспособность отечественных производителей.
  • Для сетевых организаций: Ведет к убыткам распределительных сетевых организаций, поскольку их тарифы не покрывают реальные затраты на передачу электроэнергии населению.
  • Для энергосбытовых компаний: Искажает ценовые сигналы, затрудняет формирование адекватных рыночных цен и прогнозирование поведения потребителей, снижает инвестиционную привлекательность отрасли.
• Рекомендации по минимизации: Для ООО «НЭСК» важно учитывать этот фактор при формировании долгосрочных прогнозов и стратегическом планировании. Минимизация перекрестного субсидирования требует скоординированных действий на государственном уровне (постепенное повышение тарифов для населения до экономически обоснованного уровня, адресная социальная поддержка), но на уровне компании можно:
  • Активно работать с крупными промышленными потребителями, предлагая им оптимальные ценовые категории и энергосервисные контракты для снижения их затрат.
  • Участвовать в диалоге с регуляторами, обосновывая необходимость решения этой проблемы.

Методы оценки эффективности внедрения методики

Чтобы подтвердить ценность разработанной методологии, необходимо использовать четкие метрики оценки ее эффективности.

Показатели для измерения точности прогнозов:

• Средняя абсолютная процентная ошибка (СКОП — Mean Absolute Percentage Error): Показывает среднее абсолютное отклонение прогноза от фактического значения в процентах.
  СКОП = (1/n) Σ | (At - Ft) / At | · 100%
• Среднеквадратичная ошибка (СКO — Root Mean Squared Error): Измеряет среднюю величину ошибок прогноза. Более чувствительна к большим ошибкам.
  СКO = √[(1/n) Σ (At - Ft)²]
• Средняя абсолютная ошибка (САО — Mean Absolute Error): Среднее абсолютное отклонение прогноза от фактического значения.
  САО = (1/n) Σ |At - Ft|
  Где At — фактическое значение, Ft — прогнозируемое значение, n — количество наблюдений.

Эти метрики должны регулярно рассчитываться и сравниваться с аналогичными показателями для ранее использовавшихся методов прогнозирования. Что конкретно это даёт? Возможность постоянно совершенствовать модель и демонстрировать её реальную экономическую ценность.

Их влияние на финансовые результаты:

• Снижение расходов на небалансы и штрафы: Прямое измерение экономии, полученной благодаря более точному прогнозированию.
• Оптимизация закупок электроэнергии: Оценка разницы между фактическими ценами закупки и потенциальными ценами, которые могли бы быть при менее точном прогнозе.
• Дополнительный доход от участия в программах ЦЗСП: Измерение финансовой выгоды от снижения потребления в пиковые часы.
• Улучшение ликвидности: Косвенный эффект от снижения финансовых потерь и более эффективного управления денежными потоками.
• Повышение удовлетворенности клиентов: Точное прогнозирование позволяет избежать отключений и перебоев, что положительно сказывается на отношениях с потребителями.

Комплексный анализ этих показателей позволит ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» не только оценить экономическую целесообразность внедрения новой методики, но и выявить направления для ее дальнейшего совершенствования.

Заключение и рекомендации

В завершение исследования мы подводим итоги проведенной работы, обобщаем ключевые выводы и предлагаем конкретные, практически применимые рекомендации по внедрению и развитию методологии прогнозирования спроса на электроэнергию в ООО «Новоуральская энергосбытовая компания».

Основные выводы по каждой главе работы:

1. Теоретические основы прогнозирования спроса на электроэнергию: Исследование подтвердило, что прогнозирование спроса на электроэнергию является сложной, но жизненно важной задачей для энергосбытовых компаний. Мы систематизировали ключевые понятия, такие как «прогнозирование», «спрос на электроэнергию», «энергосбытовая компания» и «тарифы», заложив терминологическую базу. Обзор классических (экспоненциальное сглаживание, скользящие средние, экстраполяция тренда), эконометрических (регрессионный анализ, ARIMA) и современных методов машинного обучения (ансамблевые методы, LSTM) показал их эволюцию и растущий потенциал в достижении высокой точности. Было выявлено, что методы машинного обучения, такие как XGBoost, CatBoost и LSTM, значительно превосходят классические подходы по точности краткосрочных прогнозов (СКОП 0,63-0,86% против 1,08-3,32% у классических). Особое внимание было уделено многофакторности спроса, зависящего от макроэкономических (ВВП, доходы населения), отраслевых (специализация производства, тип застройки), технологических (электрификация транспорта, энергоэффективность) и метеорологических (U-образная зависимость от температуры) факторов.
2. Анализ российского рынка электроэнергии и особенностей ценообразования: Рынок электроэнергии в России – это сложноструктурированная система, регулируемая Федеральными законами № 35-ФЗ «Об электроэнергетике», № 442 «О функционировании розничных рынков» и № 261-ФЗ «Об энергосбережении». Деятельность энергосбытовых компаний контролируется Минэнерго, ФАС и региональными РЭК. Двухуровневая структура рынка (оптовый и розничный, с ценовыми и неценовыми зонами), а также появление активных энергетических комплексов (АЭК) создают уникальные условия для функционирования энергосбыта. Ценообразование дифференцировано: для населения действуют регулируемые тарифы (с потенциальной, но пока не повсеместно реализованной социальной нормой), для юридических лиц – нерегулируемые цены в рамках шести ценовых категорий. Конечная цена включает не только оптовую составляющую, но и тарифы на передачу, плату за услуги инфраструктурных организаций и сбытовую надбавку гарантирующего поставщика. Методы государственного регулирования цен (экономически обоснованных расходов, индексации, сравнения аналогов) формируют тарифную политику и требуют постоянного учета.
3. Анализ финансово-хозяйственной деятельности ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» и оценка специфических факторов спроса: Глубокий анализ ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» позволил выявить ее место на региональном рынке, клиентскую базу и организационную структуру. Статистические данные за 3-5 лет (гипотетически) демонстрируют общую динамику объемов реализации, структуру потребления по группам и выраженную сезонность/цикличность. Корреляционно-регрессионный анализ (гипотетический) показал прямую зависимость объемов реализации от выручки, себестоимости, индекса промышленного производства и обратную — от средней температуры в холодном климате. Отдельно были рассмотрены специфические факторы регионального и локального влияния: демографические изменения, развитие промышленности, ввод новых объектов инфраструктуры, региональные программы энергосбережения.
4. Разработка методологии прогнозирования спроса на электроэнергию для ООО «Новоуральская энергосбытовая компания»: Предложена интегрированная методология, включающая этапы формирования прогностической модели, применения экономико-математического моделирования и интеграции методов машинного обучения.
   • Исходные данные: Подчеркнута критическая важность сбора детализированных ретроспективных данных о нагрузке, метеорологических данных, календарных событиях и, что особенно важно, структурированных данных о ремонтах и отключениях. Качество планирования на предприятии и данных оказалось более значимым для точности прогнозов, чем сами алгоритмы МО.
   • Выбор методов: Для краткосрочного прогнозирования рекомендованы методы машинного обучения (XGBoost, CatBoost, LSTM), для среднесрочного – их комбинация с эконометрикой, для долгосрочного – эконометрические модели.
   • Моделирование: Разработана общая формула многофакторной регрессионной модели для прогнозирования спроса, с учетом U-образной зависимости от температуры и других предикторов. Обоснована необходимость применения теоремы Гаусса-Маркова для оценки качества регрессионной модели.
   • Машинное обучение: Описана разработка и тестирование ансамблевых моделей и LSTM-сетей с акцентом на предобработку данных (обработка пропусков, выбросов, нормализация, Feature Engineering).
   • Регуляторный и ценовой аспект: Подчеркнута необходимость интеграции в модель параметров ценовых категорий, сбытовой надбавки и индикаторов изменений в законодательстве.
5. Оценка экономических эффектов и рисков от внедрения методики прогнозирования: Внедрение точного прогнозирования приведет к значительному снижению издержек за счет минимизации штрафов за небалансы на оптовом рынке, предотвращения затрат на экстренные закупки по завышенным ценам и оптимизации использования мощностей. Отмечен потенциал получения дополнительного дохода от участия в программах ценозависимого снижения потребления (ЦЗСП) (в среднем 600-700 тысяч рублей за МВт снижения). Проанализированы специфические риски отрасли: частые изменения правовой базы, зависимость от решений органов власти, ценовые риски, проблема неплатежей (321,9 млрд рублей задолженности в 2022 году) и кассовые разрывы. Особое внимание уделено проблеме перекрестного субсидирования (объем около 340 млрд рублей в 2025 году), оказывающей негативное влияние на конкурентоспособность промышленности и сетевые организации. Для оценки эффективности внедрения предложены метрики точности прогнозов (СКОП, СКO, САО) и методы оценки их влияния на финансовые результаты.

Предложения по дальнейшему развитию системы прогнозирования на предприятии:

1. Создание Единой Информационной Системы (ЕИС) данных: Для ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» критически важно интегрировать разрозненные источники данных в единую систему. Это включает автоматизированный сбор почасовых/получасовых данных о потреблении, метеорологических данных, информации о ремонтах и отключениях, а также макроэкономических показателей. ЕИС должна обеспечивать высокое качество, полноту и своевременность данных.
2. Развитие аналитических компетенций: Необходимо инвестировать в обучение персонала (финансовых аналитиков, экономистов) работе с современными методами прогнозирования (эконометрика, машинное обучение) и специализированным программным обеспечением.
3. Внедрение гибридных моделей прогнозирования: Для различных горизонтов прогнозирования целесообразно использовать гибридные модели, которые объединяют сильные стороны эконометрических подходов (для учета фундаментальных экономических зависимостей) и машинного обучения (для выявления сложных нелинейных паттернов и повышения точности). Например, использовать эконометрическую модель для определения базового тренда и сезонности, а затем применять LSTM или XGBoost для корректировки прогноза с учетом краткосрочных факторов.
4. Сценарное планирование и анализ чувствительности: Разработанная модель должна быть дополнена возможностью сценарного планирования. Это позволит оценить влияние различных гипотетических изменений (например, резкого роста ВВП, изменения тарифов, ввода нового крупного предприятия) на спрос и разработать соответствующие стратегии. Анализ чувствительности покажет, насколько прогноз реагирует на изменение каждого из ключевых факторов.
5. Расширение состава экзогенных переменных: Постоянно искать и включать новые, релевантные экзогенные переменные. Например, данные о поисковых запросах в интернете по темам «отопление», «кондиционирование», «строительство» могут служить опережающими индикаторами изменений спроса.
6. Мониторинг и адаптация модели: Прогностическая модель не является статичной. Она требует регулярного мониторинга точности, переобучения на новых данных и адаптации к изменяющимся рыночным условиям, законодательству и поведению потребителей. Необходимо создать систему автоматического контроля качества прогнозов и сигнализации о существенных отклонениях.
7. Активное участие в программах управления спросом: ООО «НЭСК» следует активно развивать программы по управлению спросом среди своих крупных потребителей, предоставляя им инструменты для оптимизации потребления в пиковые часы и разъясняя экономические выгоды от участия в ЦЗСП. Это позволит не только снизить собственные риски, но и создать новый источник дохода.
8. Детализированный анализ потребительского поведения: Изучение микроуровня — профилей потребления отдельных групп потребителей, их реакции на изменение тарифов, сезонность, рекламные кампании — поможет уточнить модели и выявить скрытые закономерности.

Внедрение предложенной методологии и следование данным рекомендациям позволит ООО «Новоуральская энергосбытовая компания» существенно повысить точность прогнозирования спроса на электроэнергию, снизить операционные и финансовые риски, оптимизировать свою деятельность и укрепить позиции на динамичном российском энергетическом рынке.

Список использованной литературы

1. Устав ООО «Новоуральская энергосбытовая компания». Новоуральск, 2007. 21 с.
2. Учредительный договор о создании и деятельности ООО НУЭСК. Новоуральск, 2007. 8 с.
3. Методические указания по расчету регулируемых тарифов и цен на электрическую и тепловую энергию на розничном (потребительском) рынке. 2004.
4. Методические указания по расчету сбытовых надбавок гарантирующих поставщиков электрической энергии. 2006.
5. Указ Президента Российской Федерации от 19 ноября 1988 года №416-У «О мерах по повышению собираемости налогов и других обязательных платежей и упорядочению наличного и безналичного денежного обращения».
6. Приказ Минфина РФ от 22 июля 2006 года №67н «О формах бухгалтерской отчетности организации».
7. Андрющенко А.И. Основы термодинамики циклов теплоэнергетических установок: Учебное пособие. 3-е изд., перераб. М.: Высшая школа, 1985. 319 с.
8. Арзуманова Т.И., Мачабели М.Ш. Экономика предприятия: Практикум. М., 2006. 82 с.
9. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 2004. 288 с.
10. Бакластов А.М., Горбенко В.А., Удыма П.Г. Проектирование, монтаж и эксплуатация тепломассообменных установок. М.: Энергоиздат, 1981. 336 с.
11. Бакластов А.М., Горбенко В.А., Данилов О.Л. и др. Промышленные тепло-массообменные процессы и установки. М.: Энергоиздат, 1986. 362 с.
12. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. М.: Финансы и Статистика, 2005. 280 с.
13. Баскакова О.В. Экономика организаций (предприятий): Учебно-методическое пособие. М., 2006. 132 с.
14. Берл Густав и др. Мгновенный бизнес-план. Двенадцать быстрых шагов к успеху. Пер. с англ. М.: Дело ЛТД, 2000.
15. Бизнес-планирование инвестиционного проекта / Под ред. В.М. Попова. М.: Финансы и статистика, 2006.
16. Бороненкова С.А. Экономический анализ в управлении предприятием. М., 2006.
17. Вахрушина М.А. Управленческий анализ поведения затрат // Бухгалтерское приложение к газете «Экономика и жизнь». 2001. №21. 23 с.
18. Водяные тепловые сети. Справочное пособие по проектированию / Под ред. Н.К. Громова и Е.П. Щубина. М.: Энергоатомиздат, 1988.
19. Гиляровская Л.Т. Экономический анализ: Учебник для вузов. 2-е изд., доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. 615 с.
20. Грибалев Н.П., Игнатьева И.П. Бизнес-план. Практическое руководство по составлению. СПб: Белл, 2001.
21. Данилевский Ю.А. Практика аудита. М.: Финансы и статистика, 2000. 128 с.
22. Жабо В.В. Охрана окружающей среды на ТЭС и АЭС: Учебн. для техникумов. М.: Энергоатомиздат, 1992. 240 с.
23. Зыков А.К. Паровые и водогрейные котлы. М.: Энергоатомиздат, 1987.
24. Каверина О.Д. Управленческий учёт. М.: Финансы и статистика, 2003. 352 с.
25. Каморджанова Н.А., Карташова И.В. Бухгалтерский финансовый учет. СПб: Питер, 2000. 432 с.
26. Сибанти Б.М. Теория финансов: Учебное пособие. М.: Менеджер.
27. Федеральный закон от 26.03.2003 N 35-ФЗ «Об электроэнергетике» (последняя редакция).
28. Постановление Правительства РФ от 04.05.2012 N 442 (ред. от 27.12.2024) «О функционировании розничных рынков электрической энергии, полном и (или) частичном ограничении режима потребления электрической энергии» (вместе с «Основными положениями…»).
29. Прогнозирование планового потребления электроэнергии для объединенной энергосистемы с помощью машинного обучения // elpub.ru. URL: https://elpub.ru/jour/article/view/2895 (дата обращения: 15.10.2025).
30. Перечень законов и нормативных правовых актов // Министерство энергетики Московской области. URL: https://minenergo.mosreg.ru/dokumenty/perechen-zakonov-i-normativnyh-pravovyh-aktov (дата обращения: 15.10.2025).
31. Ценообразование и тарифы // РУСЭНЕРГОСБЫТ. URL: https://rosenergosbyt.ru/customers/tarify-i-ceny/cenoobrazovanie-i-tarify/ (дата обращения: 15.10.2025).
32. Зависимость потребления электроэнергии в городах (населенных пунктах) России от различных факторов // ИТП «Град». URL: https://itpgrad.ru/blog/zavisimost-potrebleniya-elektroenergii-v-gorodah-naselennyh-punktah-rossii-ot-razlichnyh-faktorov (дата обращения: 15.10.2025).
33. Прогнозирование потребления и повышение качества электроэнергии // Научная библиотека УлГТУ. URL: https://elib.ulstu.ru/fulltext/docs/2023/135/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%BF%D0%BE%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%B1%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%B8-%D0%BF%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%BA%D0%B0%D1%87%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0-%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%BE%D1%8D%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B3%D0%B8%D0%B8.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
34. Структура формирования цены на рынке электроэнергии // ecomsk.ru. URL: https://ecomsk.ru/struktura-formirovaniya-ceny-na-rynke-elektroenergii (дата обращения: 15.10.2025).
35. АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-modeley-i-metodov-mashinnogo-obucheniya-v-zadachah-prognozirovaniya-elektropotrebleniya/viewer (дата обращения: 15.10.2025).
36. Как складывается стоимость электроэнергии? // Новосибирскэнергосбыт. URL: https://nskes.ru/customer/ceny-i-oplata/kak-skladyvaetsya-stoimost-elektroenergii/ (дата обращения: 15.10.2025).
37. МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ СУБЪЕКТА ОПТО // ОмГТУ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-i-algoritmy-prognozirovaniya-elektropotrebleniya-subekta-opto (дата обращения: 15.10.2025).
38. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ ПРОМЫШЛЕННЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Инжиниринг георесурсов. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-potrebleniya-elektricheskoy-energii-promyshlennym-predpriyatiem-s-pomoschyu-metodov-mashinnogo-obucheniya (дата обращения: 15.10.2025).
39. Энергосбытовая отрасль России: специфика и экономические особенности // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/energosbytovaya-otrasl-rossii-spetsifika-i-ekonomicheskie-osobennosti (дата обращения: 15.10.2025).
40. Прогнозирование объемов потребления электрической энергии с применением методов машинного обучения // Издательство Радиотехника. URL: https://www.radiotec.ru/ru/article/1301/prognozirovanie-obemov-potrebleniya-elektricheskoy-energii-s-primeneniem-metodov-mashinnogo-obucheniya (дата обращения: 15.10.2025).
41. Прогнозирование и планирование потребления электроэнергии с помощью machine learning (эксперимент) // sedmax. URL: https://sedmax.ru/blog/prognozirovanie-i-planirovanie-potrebleniya-elektroenergii-s-pomoshchyu-machine-learning-eksperiment/ (дата обращения: 15.10.2025).
42. Энергосбытовые компании: преимущества и недостатки бизнеса в энергетической отрасли // Инженерные сети. URL: https://ingenernye-seti.ru/energosbytovye-kompanii/ (дата обращения: 15.10.2025).
43. СИСТЕМА ТАРИФООБРАЗОВАНИЯ В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ // polit-info.ru. URL: https://polit-info.ru/articles/sistema-tarifobrazovaniya-v-elektroenergetike/ (дата обращения: 15.10.2025).
44. Порядок определения цен // РУСЭНЕРГОСБЫТ. URL: https://rosenergosbyt.ru/customers/tarify-i-ceny/poryadok-opredeleniya-cen/ (дата обращения: 15.10.2025).
45. Энергосбытовая деятельность. Поставка электроэнергии. // ООО «Квант». URL: https://ooo-kvant.ru/energosbytovaya-deyatelnost/ (дата обращения: 15.10.2025).
46. Спрос на электроэнергию // НИУ ВШЭ в Перми. URL: https://perm.hse.ru/research/announcements/150165971.html (дата обращения: 15.10.2025).
47. Государственное регулирование тарифов на электрическую энергию (мощ) // scientific.net. URL: https://ru.scientific.net/KEM.945.16.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
48. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ И МОЩНОСТИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-metodov-prognozirovaniya-potrebleniya-elektricheskoy-energii-i-moschnosti/viewer (дата обращения: 15.10.2025).
49. У гарантирующего поставщика надежно, он же гарантирует и электроэнергия у него иного качества? // Энергосбытовая компания АЭР Краснодар. URL: https://energokuban.ru/o-kompanii/stati/u-garantiruyushchego-postavshchika-nadezhno-on-zhe-garantiruet-i-elektroenergiya-u-nego-inogo-kachestva/ (дата обращения: 15.10.2025).
50. Гарантирующий поставщик электроэнергии // СПРОСИ.ДОМ.РФ. URL: https://спроси.дом.рф/flat/garantiruyushchiy-postavshchik-elektroenergii/ (дата обращения: 15.10.2025).
51. Эконометрическое моделирование энергопотребления с учетом влияния производственных факторов // Энергобезопасность и энергосбережение. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonometricheskoe-modelirovanie-energopotrebleniya-s-uchetom-vliyaniya-proizvodstvennyh-faktorov (дата обращения: 15.10.2025).
52. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СПРОСА НА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЮ // Электронная библиотека БГУ. URL: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/220803/1/%D0%AD%D0%9A%D0%9E%D0%9D%D0%9E%D0%9C%D0%95%D0%A2%D0%A0%D0%98%D0%A7%D0%95%D0%A1%D0%9A%D0%9E%D0%95%20%D0%9C%D0%9E%D0%94%D0%95%D0%9B%D0%98%D0%A0%D0%9E%D0%92%D0%90%D0%9D%D0%98%D0%95%20%D0%A1%D0%9F%D0%A0%D0%9E%D0%A1%D0%90%20%D0%9D%D0%90%20%D0%AD%D0%9B%D0%95%D0%9A%D0%A2%D0%A0%D0%9E%D0%AD%D0%9D%D0%95%D0%A0%D0%93%D0%98%D0%AE.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
53. АДАПТИВНОЕ КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ АВТОНОМНЫМИ ЭНЕРГОСИСТЕМАМИ МАЛЫХ СЕВЕРНЫХ ПОСЕЛЕНИЙ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/adaptivnoe-kratkosrochnoe-prognozirovanie-potrebleniya-elektroenergii-avtonomnymi-energosistemami-malyh-severnyh-poseleniy-na-osnove-metodov-korrelyatsionnogo-analiza/viewer (дата обращения: 15.10.2025).
54. Тарифное регулирование цен на электроэнергию и мощность как правовое средство поддержки внедрения ВИЭ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tarifnoe-regulirovanie-tsen-na-elektroenergiyu-i-moschnost-kak-pravovoe-sredstvo-podderzhki-vnedreniya-vie/viewer (дата обращения: 15.10.2025).
55. Выпускная квалификационная работа разработка прототипа системы прогнозирования по // elib.gsu.by. URL: https://www.elib.gsu.by/bitstream/123456789/27173/1/%D0%92%D0%9A%D0%A0_%D0%94%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%81%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%BE.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
56. Прогнозирование электропотребления объединенной энергосистемы: учет сезонных колебаний // RSSI. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-elektropotrebleniya-obedinennoy-energosistemy-uchet-sezonnyh-kolebaniy/viewer (дата обращения: 15.10.2025).
57. Прогнозирование спроса на электрическую энергию изолированной энер // elib.sfu-kras.ru. URL: https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/87820 (дата обращения: 15.10.2025).