Операторы коммерческого учета на рынках электроэнергии. Технология и организация деятельности

Пример 2

Трехфазный потребитель потребляет в месяц 45 000 кВтч электроэнергии, которая измеряется ИС, имеющей приписанную в МВИ погрешность ±1,5 %. В результате модернизации ИС стала обладать погрешностью ±0,6 %. Определить ежемесячный эффект от снижения риска неопределенности результатов измерений, если тариф равен 0,8618 руб./кВт-ч («прочие потребители», Москва).

Рискоопасные интервалы неопределенности до и после модернизации ИС составляют

Δ1 = 45 000 ⋅ 0,015 = 675 кВт⋅ч, Δ2 = 45 000 ⋅ 0,006 = 270 кВт⋅ч,

а соответствующие риски

R1 = 675 ⋅ 0,8618 = 581,7 руб., R2 = 270 ⋅ 0,8618 = 232,6 руб.

Таким образом, ежемесячный эффект от замены счетчика при заданном потреблении с точки зрения уменьшения риска неопределенности результатов измерений составит:

Э = 11,04 – 5,52 = 5,52 руб.

Если модернизация состояла в установке нового микропроцессорного счетчика ценой 11 000 руб., то затраты окупятся за 2,6 года.

Из приведенных примеров с простейшей (грубой) оценкой эффективности инвестиций в ИС видно, что, как и следовало ожидать, чем больше потребление, измеряемое ИС, тем выше эффективность ее установки (модернизации).

Таким образом, данный инструмент может служить средством обоснования инвестиций для уменьшения риска неопределенности результатов измерений с вероятными негативными последствиями для субъекта рынка, заключающимися в возможности ущерба от переплаты (для потребителей) или недоплаты (для генерирующих компаний). При более чем одной группе точек поставки (ГТП) определение значения их общего интервала неопределенности А сводится к задаче суммирования погрешностей каждого измерительного канала, которая корректно решается также с применением информационного подхода [2].

Достаточно часто эффект от внедрения АИИС КУЭ для электросетевой компании рассчитывают по «снижению потерь», приписывая потерям какую-то стоимость. Причем это снижение обусловлено тем, что уменьшается так называемое «безучетное потребление». Информационный подход и связанное с ним понятие риска неопределенности результата измерений могут быть распространены как на определение фактических потерь, так и на их планирование.

Для реализации такого подхода следует прежде всего рассматривать расчетные и расчетно-инструментальные методы определения потерь как вид измерения, результат которого выражается не только одной цифрой («отсчетом», математическим ожиданием), но погрешностью, которая имеет в общем случае свой закон распределения и зависит при прочих равных условиях от точности используемых средств измерений.

Тогда, обозначив риск неопределенности оценки потерь до ввода в эксплуатацию АИИС КУЭ как R 1(Δ W 1), а тот же риск неопределенности после получения данных АИИС КУЭ как R 2(Δ W 2), получим эффект в виде

Э = R 1(Δ W 1) – R 2(Δ W 2),

где (Δ W 1), (Δ W 2) – рискоопасные интервалы неопределенности, соответственно, до и после внедрения АИИС КУЭ.

Корректное определение (Δ W 1), (Δ W 2), а также их стоимости для коммерческих и технических потерь электроэнергии представляет собой отдельную сложную задачу, выходящую за рамки данной книги.