Plik w formacie PDF - UrzÄ d Regulacji Energetyki
Plik w formacie PDF - UrzÄ d Regulacji Energetyki Plik w formacie PDF - UrzÄ d Regulacji Energetyki
PRZEDSIĘBIORSTWA ODBIORCA NA RYNKU ENERGETYCZNEENERGIIMODEL EKONOMETRYCZNY − NARZĘDZIE OCENY EFEKTYWNOŚCI OSD ELEKTROENERGETYCZNYCHTabela 1. Lista zmiennych (bez agregacji) do estymacji modelu kosztu dystrybucji, lata 2008−2010Wariant 1 Wariant 2 Wariant 3 Wariant 4 Wariant 51 Całkowita długość linii WN w przeliczeniu na jeden tor linii km x x x x x2 Całkowita długość linii SN w przeliczeniu na jeden tor linii km x x x3 Całkowita długość linii nN w przeliczeniu na jeden tor linii km x x4 Długość linii SN napowietrznych w przeliczeniu na jeden tor linii km x x5 Długość linii SN kablowych w przeliczeniu na jeden tor linii km x x6Długość linii nN napowietrznych w przeliczeniu na jeden tor linii+ długość przyłączy napowietrznych nNkm x x7Długość linii nN kablowych w przeliczeniu na jeden tor linii+ długość przyłączy kablowych nNkm x x8Całkowita długość linii nN w przeliczeniu na jeden tor linii+ długość przyłączy nNkm x9 Całkowita moc transformatorów MVA x x x10 Liczba stacji elektroenergetycznych SN i nN szt. x x11 Liczba stacji elektroenergetycznych 110 kV szt. x x12 Moc transformatorów WN/SN MVA x x13 Moc transformatorów SN/nN i SN/SN MVA x x14 Całkowita liczba transformatorów szt. x x15 Całkowita liczba stacji elektroenergetycznych szt. x x x16 Liczba układów pomiarowo-rozliczeniowych na WN szt. x x x17 Liczba układów pomiarowo-rozliczeniowych na SN szt. x x x18 Liczba układów pomiarowo-rozliczeniowych na nN szt. x x19 Liczba układów pomiarowo-rozliczeniowych na nN − grupy C szt. x x x20 Liczba układów pomiarowo-rozliczeniowych na nN − grupy G szt. x x x21 Dostawa energii odbiorcom na SN MWh x22 Dostawa energii na nN MWh x23 Dostawa energii na nN w gr. tar. C MWh24 Dostawa energii na nN w gr. tar. G MWh25 Dostawa energii na WN MWh x26 Średnia moc szczytowa netto MW x x27Energia pobrana w tranzycie ogółem (WN, SN, nN)+ Energia wprowadzona z sieci OSPMWh28 Dostawa ogółem MWh29 Obszar działania km 230 Zmienna czasowa t lata x xLiczba zmiennych w modelu 10 9 10 12 15Tabela 2. Lista zmiennych zagregowanych do estymacjimodelu kosztu, lata 2008−2010Wariant8Wariant9Wariant10Wariant111Całkowita długośćlinii kablowych km x xz przyłączami2Całkowita długośćlinii napowietrznych km x xz przyłączami3Całkowita moctransformatorówMVA x x x x4Liczba stacji elektroenergetycznychszt. x x5Całkowita liczbaukładów pomiarowo- szt. x x x-rozliczeniowych6Całkowita dostawaenergiiszt.7 Obszar działania km 2 x x8Całkowita dostawaenergii WN + SNMWh9Całkowita dostawaenergii nNMWh x10Całkowita liczbaukładów pomiarowo-rozliczeniowychszt. xWN + SN11Całkowita liczbaukładówpomiarowo-rozliczeniowychszt. xnN12Całkowita długośćlinii wrazz przyłączamix xLiczba zmiennych w modelu 6 7 3 4dystrybucji o ok. 0,319% przy założeniu, żewszystkie pozostałe charakterystyki sieci nie ulegnązmianie (pozostaną na tym samym poziomie);szacunek ten jest niestety mało precyzyjny.Podsumowując, parametr ten informuje o wyizo-14 Biuletyn Urzędu Regulacji Energetyki nr 1 (79) 30 marca 2012
MODEL EKONOMETRYCZNY − NARZĘDZIE OCENY EFEKTYWNOŚCI OSD ELEKTROENERGETYCZNYCHPRZEDSIĘBIORSTWA ODBIORCA NA RYNKU ENERGETYCZNE ENERGIIlowanym wpływie na koszt dystrybucji wzrostuliczby układów pomiarowo-rozliczeniowych na nN.W praktyce założenie ceteris paribus (niezmiennościpozostałych zmiennych egzogenicznych) jestrzadko spełnione. Oszacowania parametrów funkcjikosztu traktowane są zatem jako mierniki przybliżone,wskazujące raczej ogólnie na siłę wpływudanej zmiennej egzogenicznej na koszt. Parametrystrukturalne są wielkościami nieznanymi, którepodlegają estymacji, wrażliwymi na dobór zmiennychobjaśniających do modelu, jakość danychempirycznych i zakres próby. Oznacza to, że ocenyparametrów przy tych samych zmiennych egzogenicznychmogą się różnić w zależności od zestawuzmiennych objaśniających przyjętych do estymacji.W przypadku rozważanych danych z trzech latdodatkowym czynnikiem wpływającym na jakośćotrzymanych ocen punktowych jest niewielka liczbaobserwacji po czasie, która powoduje, że modelnie dostarcza informacji o długofalowych zależnościachekonomicznych a jedynie uwidacznia krótkoterminowezwiązki występujące w przyjętychdo estymacji danych. Oceny współczynników przyzmiennych objaśniających są wrażliwe na zmianęzestawu danych, natomiast oceny indywidualnychwskaźników efektywności kosztowej są relatywniestabilne i niewiele zmienne w zależności od wariantumodelu.W modelu dla kosztu dystrybucji w wariancie 4ocena współczynnika przy dostawie energii naSN jest precyzyjna i ujemna. Ocena współczynnikaprzy dostawach energii na WN jest bliska zerai nieistotna ze statystycznego punktu widzenia,co może wskazywać na brak istotnej zależności,„Spośród rozpatrzonych wariantówmodelu, powstałych po określeniu różnychzestawów zmiennych charakteryzującychsieć dystrybucyjną i rozważeniu innegostopnia agregacji danych, warianty 4 oraz 5wydają się najlepiej opisywać obserwacje”w rozpatrywanych danych, między kosztem dystrybucjii dostawą energii WN. W wariancie 4 ocena parametruprzy dostawie energii na nN jest równa 0,639(z błędem 0,267), co wskazuje na istnienie w rozpatrywanymzestawie zmiennych silnej dodatniejzależności między dostawami energii na nN a obserwowanympoziomem kosztu. Po uwzględnieniuw wariancie 4 zmiennej czasowej ocena tegowspółczynnika staje się ujemna i nieistotna. Możeto wskazywać na silną zależność oceny tego parametruod przyjętego zestawu zmiennych objaśniającychi pośrednio potwierdza wnioski płynące z analiz dokonanychprzez nas w 2007 r. oraz 2010 r. Wskazywałyone na zróżnicowane oceny współczynnikówprzy dostawach energii w zależności od zakresudanych przyjętych do estymacji modelu.W analizie z 2010 r. oceny współczynników przydostawach energii na nN były szacowane nieprecyzyjnie,zaś znaki parametrów zmieniały się w zależnościod wariantu zmiennych objaśniających,co wskazywało na brak istotnej zależności w rozpatrywanychdanych między kosztem dystrybucjii dostawą energii nN. Mogło to być konsekwencjąjakości danych, bądź obserwowanemu wówczaszjawisku wzrostu kosztu przy spadku dostawenergii. W analizie z 2007 r., przeprowadzanej nadanych z sześciu lat, między tymi zmiennymi istniałasilna, dodatnia zależność. Współczynniki przyzmiennych charakteryzujących dostawę energii nanN były szacowane precyzyjnie i wskazywały naokoło dwuprocentowy wzrost kosztu operacyjnegona skutek jednoprocentowego wzrostu dostawyenergii nN, ceteris paribus.Analogiczną interpretację parametrów strukturalnychmożna przeprowadzić dla każdej z rozważanychzmiennych egzogenicznych w poszczególnychwariantach. Dla przykładu: wzrost całkowitejdługości linii nN o 1% spowoduje wzrost kosztudystrybucji o 0,358% w wariancie 4 modelu,oraz wzrost o 0,468% wtedy, kiedy uwzględnimyzmienną czasową, przy założeniu, że wszystkiepozostałe charakterystyki sieci nie ulegną zmianie(ceteris paribus). Odchylenia standardowe a posteriori,będące odpowiednikiem błędów średnichszacunku na gruncie ekonometrii klasycznej, wynosząodpowiednio: 0,189 oraz 0,142, co oznacza,że w drugim przypadku parametr został precyzyjniejoszacowany. Zaprezentowane przykładowewnioski stanowią konkluzję sformułowaną wyłączniena podstawie analizy ocen współczynnikówstrukturalnych modelu, nie uwzględniającą innychczynników związanych z funkcjonowaniem OSD.Spośród rozpatrzonych wariantów modelu, powstałychpo określeniu różnych zestawów zmiennychcharakteryzujących sieć dystrybucyjną i rozważeniuinnego stopnia agregacji danych, warianty 4oraz 5 wydają się najlepiej opisywać obserwacje.W wariancie 5 otrzymaliśmy najwięcej oszacowańnr 1 (79) 30 marca 2012Biuletyn Urzędu Regulacji Energetyki15
- Page 1: Biuletyn Urzędu Regulacji Energety
- Page 5 and 6: ZAGROŻENIE UBÓSTWEM ENERGETYCZNYM
- Page 7 and 8: ZAGROŻENIE UBÓSTWEM ENERGETYCZNYM
- Page 9 and 10: MODEL EKONOMETRYCZNY − NARZĘDZIE
- Page 11 and 12: MODEL EKONOMETRYCZNY − NARZĘDZIE
- Page 13: MODEL EKONOMETRYCZNY − NARZĘDZIE
- Page 17 and 18: MODEL EKONOMETRYCZNY − NARZĘDZIE
- Page 19 and 20: MODEL EKONOMETRYCZNY − NARZĘDZIE
- Page 21 and 22: MODEL EKONOMETRYCZNY − NARZĘDZIE
- Page 23 and 24: MODEL EKONOMETRYCZNY − NARZĘDZIE
- Page 25 and 26: OBOWIĄZYWANIE ŚWIADECTW KWALIFIKA
- Page 27 and 28: OBOWIĄZYWANIE ŚWIADECTW KWALIFIKA
- Page 29 and 30: STATUS PRZEDSIĘBIORSTW SIECIOWYCH
- Page 31 and 32: STATUS PRZEDSIĘBIORSTW SIECIOWYCH
- Page 33 and 34: STATUS PRZEDSIĘBIORSTW SIECIOWYCH
- Page 35 and 36: STATUS PRZEDSIĘBIORSTW SIECIOWYCH
- Page 37 and 38: STATUS PRZEDSIĘBIORSTW SIECIOWYCH
- Page 39 and 40: STATUS PRZEDSIĘBIORSTW SIECIOWYCH
- Page 41 and 42: KONCEPCJA FUNKCJONOWANIA SIECI DYST
- Page 43 and 44: KONCEPCJA FUNKCJONOWANIA SIECI DYST
- Page 45 and 46: KONCEPCJA FUNKCJONOWANIA SIECI DYST
- Page 47 and 48: BIEŻĄCA WSPÓŁPRACA MIĘDZYNAROD
- Page 49 and 50: BIEŻĄCA WSPÓŁPRACA MIĘDZYNAROD
- Page 51 and 52: INFORMACJE PREZESA URZĘDU REGULACJ
- Page 53 and 54: ODBIORCA KONCESJE NA RYNKU NA WNIOS
- Page 55 and 56: ODBIORCA KONCESJE NA RYNKU NA WNIOS
- Page 57 and 58: ODBIORCA KONCESJE NA RYNKU NA WNIOS
- Page 59 and 60: ZMIANY ODBIORCA W WARUNKACH NA RYNK
- Page 61 and 62: ZMIANY ODBIORCA W WARUNKACH NA RYNK
- Page 63 and 64: ODBIORCA COFNIĘTE NA RYNKU KONCESJ
MODEL EKONOMETRYCZNY − NARZĘDZIE OCENY EFEKTYWNOŚCI OSD ELEKTROENERGETYCZNYCHPRZEDSIĘBIORSTWA ODBIORCA NA RYNKU ENERGETYCZNE ENERGIIlowanym wpływie na koszt dystrybucji wzrostuliczby układów pomiarowo-rozliczeniowych na nN.W praktyce założenie ceteris paribus (niezmiennościpozostałych zmiennych egzogenicznych) jestrzadko spełnione. Oszacowania parametrów funkcjikosztu traktowane są zatem jako mierniki przybliżone,wskazujące raczej ogólnie na siłę wpływudanej zmiennej egzogenicznej na koszt. Parametrystrukturalne są wielkościami nieznanymi, którepodlegają estymacji, wrażliwymi na dobór zmiennychobjaśniających do modelu, jakość danychempirycznych i zakres próby. Oznacza to, że ocenyparametrów przy tych samych zmiennych egzogenicznychmogą się różnić w zależności od zestawuzmiennych objaśniających przyjętych do estymacji.W przypadku rozważanych danych z trzech latdodatkowym czynnikiem wpływającym na jakośćotrzymanych ocen punktowych jest niewielka liczbaobserwacji po czasie, która powoduje, że modelnie dostarcza informacji o długofalowych zależnościachekonomicznych a jedynie uwidacznia krótkoterminowezwiązki występujące w przyjętychdo estymacji danych. Oceny współczynników przyzmiennych objaśniających są wrażliwe na zmianęzestawu danych, natomiast oceny indywidualnychwskaźników efektywności kosztowej są relatywniestabilne i niewiele zmienne w zależności od wariantumodelu.W modelu dla kosztu dystrybucji w wariancie 4ocena współczynnika przy dostawie energii naSN jest precyzyjna i ujemna. Ocena współczynnikaprzy dostawach energii na WN jest bliska zerai nieistotna ze statystycznego punktu widzenia,co może wskazywać na brak istotnej zależności,„Spośród rozpatrzonych wariantówmodelu, powstałych po określeniu różnychzestawów zmiennych charakteryzującychsieć dystrybucyjną i rozważeniu innegostopnia agregacji danych, warianty 4 oraz 5wydają się najlepiej opisywać obserwacje”w rozpatrywanych danych, między kosztem dystrybucjii dostawą energii WN. W wariancie 4 ocena parametruprzy dostawie energii na nN jest równa 0,639(z błędem 0,267), co wskazuje na istnienie w rozpatrywanymzestawie zmiennych silnej dodatniejzależności między dostawami energii na nN a obserwowanympoziomem kosztu. Po uwzględnieniuw wariancie 4 zmiennej czasowej ocena tegowspółczynnika staje się ujemna i nieistotna. Możeto wskazywać na silną zależność oceny tego parametruod przyjętego zestawu zmiennych objaśniającychi pośrednio potwierdza wnioski płynące z analiz dokonanychprzez nas w 2007 r. oraz 2010 r. Wskazywałyone na zróżnicowane oceny współczynnikówprzy dostawach energii w zależności od zakresudanych przyjętych do estymacji modelu.W analizie z 2010 r. oceny współczynników przydostawach energii na nN były szacowane nieprecyzyjnie,zaś znaki parametrów zmieniały się w zależnościod wariantu zmiennych objaśniających,co wskazywało na brak istotnej zależności w rozpatrywanychdanych między kosztem dystrybucjii dostawą energii nN. Mogło to być konsekwencjąjakości danych, bądź obserwowanemu wówczaszjawisku wzrostu kosztu przy spadku dostawenergii. W analizie z 2007 r., przeprowadzanej nadanych z sześciu lat, między tymi zmiennymi istniałasilna, dodatnia zależność. Współczynniki przyzmiennych charakteryzujących dostawę energii nanN były szacowane precyzyjnie i wskazywały naokoło dwuprocentowy wzrost kosztu operacyjnegona skutek jednoprocentowego wzrostu dostawyenergii nN, ceteris paribus.Analogiczną interpretację parametrów strukturalnychmożna przeprowadzić dla każdej z rozważanychzmiennych egzogenicznych w poszczególnychwariantach. Dla przykładu: wzrost całkowitejdługości linii nN o 1% spowoduje wzrost kosztudystrybucji o 0,358% w wariancie 4 modelu,oraz wzrost o 0,468% wtedy, kiedy uwzględnimyzmienną czasową, przy założeniu, że wszystkiepozostałe charakterystyki sieci nie ulegną zmianie(ceteris paribus). Odchylenia standardowe a posteriori,będące odpowiednikiem błędów średnichszacunku na gruncie ekonometrii klasycznej, wynosząodpowiednio: 0,189 oraz 0,142, co oznacza,że w drugim przypadku parametr został precyzyjniejoszacowany. Zaprezentowane przykładowewnioski stanowią konkluzję sformułowaną wyłączniena podstawie analizy ocen współczynnikówstrukturalnych modelu, nie uwzględniającą innychczynników związanych z funkcjonowaniem OSD.Spośród rozpatrzonych wariantów modelu, powstałychpo określeniu różnych zestawów zmiennychcharakteryzujących sieć dystrybucyjną i rozważeniuinnego stopnia agregacji danych, warianty 4oraz 5 wydają się najlepiej opisywać obserwacje.W wariancie 5 otrzymaliśmy najwięcej oszacowańnr 1 (79) 30 marca 2012Biuletyn Urzędu <strong>Regulacji</strong> <strong>Energetyki</strong>15