Email this article 
The effect of projected conditions of expansion planning in the electric power industry on regional disparities in the cost of electricity
- Authors: Kononov D.Y.1
-
Affiliations:
- Melentiev Energy Systems Institute of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences
- Issue: No 4 (2024)
- Pages: 51-63
- Section: Articles
- URL: https://ruspoj.com/0002-3310/article/view/660237
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0002331024040041
- ID: 660237
Cite item
Open Access
Access granted
Abstract
Projections of possible dynamics of generation costs and electricity prices are of paramount importance for strategies and programs of energy sector development. They give insight into the competitiveness of various types of power plants and serve as an important benchmark for making investment decisions. The price of electricity is one of the key metrics of the country’s energy and economic security. This article proposes a step-by-step approach to estimating the probable value of this metric as part of long-term projections. The approach involves optimizing the expansion planning of the electric power industry as well as determining and comparing the average and marginal costs of power generation in different regional power supply systems under uncertainty. We present the results of modeled calculations for the purpose of assessing regional disparities in both the cost of electricity and its response to different scenarios. We also note that the assumed baseline scenario follows closely «The Master Plan of Placement of Electric Power Industry Facilities to 2035».
Full Text
About the authors
D. Yu. Kononov
Melentiev Energy Systems Institute of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences
Author for correspondence.
Email: stranger72@bk.ru
Russian Federation, Irkutsk
References
- Доктрина энергетической безопасности Российской Федерации. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201905140010 (дата обращения: 16.05.2019).
- Кононов Ю.Д. Анализ опыта комплексной оценки состояния энергетической безопасности // Энергетическая политика. 2018. № 6. С. 98–107.
- Энергетическая безопасность (Проблемы функционирования и развития электроэнергетики) / Телегина Е.А., Арбатов А.А., Алекперов В.Ю. М.: МГФ “Знание”, 2001. 480 с.
- Сценарные условия развития электроэнергетики на период до 2030 года. Министерство энергетики Российской Федерации. Агентство по прогнозированию балансов в электроэнергетике. 2011. 204 с. URL: https://atompool.ru/images/data/gallery/1_8337__usloviya_elektroenergetiki_na_period_do_2030_goda.pdf (дата обращения 21.09.2023).
- Макарова А.С., Хоршев А.А., Ерохина И.В. Корректировка параметров среднесрочного развития электроэнергетики с учетом изменившихся условий эффективности обновления ТЭС. В кн. Исследование адаптации энергетики России к посткризисному развитию экономики. М.: ИНЭИ РАН, 2018. С. 74–97.
- U.S. Energy Information Administration. Annual Energy Outlook 2022 (AEO2022) URL: http://www.eia.gov/oiaf/aeo (дата обращения 10.11.2023).
- Weron R. Electricity price forecasting: Review of the stat-of-theart with a look info the future // International Journal of Forecasting. 2014. № 30(4). Pp. 1030–1081.
- Косов В.В. Относительные цены как инструмент среднесрочного прогнозирования оптовых цен (на примере цен на электроэнергию) // Проблемы прогнозирования. 2005. № 6. С. 60–76.
- SCANER. Модельно-информационный комплекс / А.А. Макаров, Ф.В. Веселов, О.А. Елисеева и др. М.: ИНЭИ РАН, 2011. 72 с.
- The National Energy Modeling Systems. An Overview Energy Information Administration (2009). URL: http://www.eia.gov/forecast/aeo/nems/overview/pdf/ (дата обращения 17.08.2023).
- Веселов Ф.В., Соляник А.И. Многоуровневый подход к финансово-экономической оценке параметров ценовой политики государства в электроэнергетике и долгосрочных последствий принимаемых решений // Известия РАН. Энергетика. 2016. № 4. С. 36–47.
- Веселов Ф.В., Соляник А.И. Оценка ценовых последствий адаптации электроэнергетики к изменению балансовой и ценовой ситуации в период до 2025 года. В кн. Исследование адаптации энергетики России к посткризисному развитию экономики. М.: ИНЭИ РАН, 2018. С. 119–136.
- Кононов Ю.Д., Тыртышный В.Н., Кононов Д.Ю. Использование стохастического моделирования при выборе вариантов энергоснабжения регионов с учетом инвестиционных рисков // Информационные и математические технологии в науке и практике. 2018. № 2 (10). С. 80–87.
- Ермаков С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. М.: Наука, 1975. 472 с.
- Труфанов В.В., Апарцин А.С., Маркова Е.В., Сидлер И.В. Интегральные модели для разработки стратегии технического перевооружения генерирующих мощностей // Электричество. 2017. № 3. С. 4–11.
- Веселов Ф.В., Волкова Е.А., Курилов А.Е. и др. Методы и инструментарий прогнозирования развития электроэнергетики // Изв. РАН. Энергетика. 2010. № 4. С. 82–94.
- Генеральная схема размещения объектов электроэнергетики до 2035 года. 80 с. URL: http://static.government.ru/media/files/zzvuuhfq2f3OJIK8AzKVsXrGIbW8ENGp.pdf (дата обращения 26.11.2022)
- Исследование путей и темпов низкоуглеродного развития в России / Под ред. А.А. Макарова. М.: ИНЭИ РАН, 2022. 138 с.
- Порфирьев Б.Н., Широв А.А., Колпаков А.Ю., Единак Е.А. Возможности и риски политики климатического регулирования в России // Вопросы экономики. 2022. № 1. С. 72–89.
- Малахов В.А., Несытных К.В. Долгосрочные макроэкономические потери и выгоды России от низкоуглеродного развития мира и отечественной энергетики // Проблемы прогнозирования. 2022. № 4. С. 55–66.
- Кононов Ю.Д. Оценка и учет в прогнозных исследованиях ТЭК экономической составляющей энергетической безопасности // Проблемы прогнозирования. 2021. № 2. С. 56–68.
- Бык Ф.Л., Илюшин П.В., Мышкина Л.С. Прогноз и концепция перехода к распределенной энергетике в России // Проблемы прогнозирования. 2022. № 4. С. 124–134.
Supplementary files
