ЮФУ

ул. М. Горького, 88, к. 211
г.Ростов-на-Дону, Россия
344002
+7 (863) 250-59-54
terraeconomicus@mail.ru 
te@sfedu.ru

ОПТИМИЗАЦИЯ КОНТРАКТОВ В ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ ДЛЯ БИЗНЕС-ПРЕДПРИЯТИЙ И КОМПАНИЙ

TERRA ECONOMICUS, , Том 14 (номер 2),

Резкий рост цен на электроэнергию представляет собой серьезное препятствие как для малых, так и для крупных бизнес-предприятий, так как затраты на электроэнергию закладываются в рыночную цену товаров и услуг этих предприятий. В данной работе представлен анализ текущих условий и предложены некоторые меры оптимизации посредством параметрической модели, описывающей условия заключения соглашений о закупке энергии (power purchase agreements, PPA) для разных групп потребителей, демонстрирующих различные потребительские профили. В статье мы рассматриваем кейсы о заключении соглашений о закупке энергии в российской столице – Москве – с целью построения модели oптимальной передачи энергии для трех гипотетических потребителей: мясокомбината, автомойки и офисной компании. Мы используем функцию единичного скачка Хевисайда для моделирования потребительского спроса и расчета выгод для различных типов потребителей. Результаты нашего исследования показали, что потребители с более высоким уровнем потребления энергии выигрывают, перемещаясь от одной тарифной зоны к другой, что влияет на ценность контракта. Более того, как оказалось, изменение инвестиционной политики гипотетического российского предприятия позволит ему снизить затраты энергии и в результате повысить конкурентоспособность своих товаров и услуг, предлагаемых на рынке. Результаты нашего исследования могут также иметь важное значение в контексте актуальности сегодняшней темы возобновляемых источников энергии и снижения уровня выбросов углерода для пользы будущих поколений.


Ключевые слова: рынки электроэнергии; потребители; тарифы; параметрическая модель; оптимизация; Российская Федерация

Список литературы:
  • Amorim F., Vasconcelos J., Abreu I.C., Silva P.D. and Martins V. (2013). How much room for a competitive electricity generation market in Portugal? //Renewable and Sustainable Energy Reviews, 18, pp. 103–118.
  • Beshkar M., Bond E.W. and Rho Y. (2015). Tariff binding and overhang: theory and evidence // Journal of International Economics, 97(1), pp. 1–13.
  • Bobinaite V. and Tarvydas D. (2014). Financing instruments and channels for the increasing production and consumption of renewable energy: Lithuanian case // Renewable and Sustainable Energy Reviews, 38, pp. 259–276.
  • Bunn D. and Yusupov T. (2015). The progressive inefficiency of replacing renewable obligation certificates with contracts-for-differences in the UK electricity market // Energy Policy, 82, pp. 298–309.
  • Hwang W.S. and Lee J.D. (2015). A CGE analysis for quantitative evaluation of electricity market changes // Energy Policy, 83, pp. 69–81.
  • Li Z., Ryan J.K., Shao L. and Sun D. (2015). Supply contract design for competing heterogeneous suppliers under asymmetric information // Production and Operations Management, 24(5), pp. 791–807.
  • Ma P., Wang H. and Shang J. (2013). Contract design for two-stage supply chain coordination: Integrating manufacturer-quality and retailer-marketing efforts // International Journal of Production Economics, 146(2), pp. 745–755.
  • Partsvaniya V.R. (2012). Management in Moscow energy system: Trends and optimization problems // Studies on Russian Economic Development, 23(2), pp. 145–152.
  • Schreiber M., Wainstein M.E., Hochloff P. and Dargaville R. (2015). Flexible electricity tariffs: Power and energy price signals designed for a smarter grid //Energy, 93, pp. 2568–2581.
  • Shieh Y.N. (2015). A note on location and the output effect of ad-valorem taxes under free entry oligopoly // Economics and Business Letters, 4(1), pp. 30–35.
  • Simshauser P. (2016). Distribution network prices and solar PV: Resolving rate instability and wealth transfers through demand tariffs // Energy Economics, 54, pp. 108–122.
  • Strbac G., Pollitt M., Konstantinidis C.V., Konstantelos I., Moreno R., Newbery D. and Green R. (2014). Electricity transmission arrangements in Great Britain: Time for change? // Energy Policy, 73, pp. 298–311.
  • Xia L., Zhu J. and Zhang W. (2012). Sensitivity analysis with the modified Heaviside function for the optimal layout design of multi-component systems //Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 241, 142–154.
  • Yalcintas M., Hagen W.T. and Kaya A. (2015). Time-based electricity pricing for largevolume customers: A comparison of two buildings under tariff alternatives // Utilities Policy, 37, 58–68.
Издатель: Южный Федеральный Университет
Учредитель: Южный федеральный университет
ISSN: 2073-6606