Прогноз погоды и прогнозирование уровня потребления природного газа Мария Пирон, Вице-президент по коммерции Atmospheric and Environmental Research, Inc. - презентация

1 Прогноз погоды и прогнозирование уровня потребления природного газа Мария Пирон, Вице-президент по коммерции Atmospheric and Environmental Research, Inc. 131 Hartwell Avenue Lexington, Massachusetts USA

2 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. 2 По заключению аналитиков энергетики, погода является одним из ведущих факторов, определяющих уровень потребления природного газа в США. Максимальным спросом газ пользуется зимой для отопления, и летом для охлаждения. Более половины жилых домов в США используют газовое отопление, в то время как электричество для кондиционеров в большей части вырабатывается газовыми электростанциями. Налицо прямая связь между погодой и газопотреблением.

3 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Погода значительно влияет на потребление природного газа В то время как потребление газа можно прогнозировать с помощью исторических данных, а также с помощью демографических, эконометрических и ценовых параметров, необходимо также учитывать погодную изменчивость в целях поддержания необходимого уровня запасов и поставок в течение всего года. Сезонные колебания наибольшим образом влияют на два из трех крупнейших секторов пользователей: коммерческий/жилищный и электроэнергетический. Потребление природного газа в промышленном секторе в большей степени зависит от экономических факторов. 3

4 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Удовлетворение спроса без пере снабжения Хотя государство регулирует энергетический сектор, чтобы гарантировать наличие отопления у потребителя, компаниям необходимы оценки преимуществ и затрат пере снабжения. Поэтому газовые компании и ЭС очень тщательно анализируют ожидаемую нагрузку, чтобы удовлетворить, но не превысить спрос. Они заранее разрабатывают прогнозы сезонных нагрузок, используя прогноз по Градусо-Дням (ГД), чтобы планировать продукцию и закупки топлива по лучшим расценкам. С началом сезона они наблюдают за краткосрочными прогнозами по ГД, чтобы осуществлять оперативные изменения по мере надобности. 4

5 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Применения погодных прогнозов на разных временных масштабах Конечный пользователь Цель Диапазон прогноза Трейдеры и маркетеры газа и энергии Максимизация прибыли путем оценки возможностей рынка и индивидуальных операционных затрат и их целесообразности дней, месячный, сезонный Независимые энергопроизво- детали Анализ сложностей и рисков, связанных с транспортировкой, энергетическими контрактами, и себестоимостью производства. почасовой, 0-15 дней Планировщики энергообмена (ISOs) Оценка конкурирующих тендеров, графика производства, услуг транспортировки, расходов энергогенерации и истории производительности. почасовой, 0-15 дней Планировщики производства (GENCOs) Планирование энергогенерации, прогноз прибыли, разработка стратегии участия в тендерах, а также управление топливными контрактами и бюджетами. почасовой, 0-15 дней, сезонный Муницип. и кооперативные закупщики энергии и газа Анализ рынка, оценка поставщиков и создание портфолио газовых и энергетических опционов дней, месячный, сезонный 5

6 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Влияние зимней температурной изменчивости на газопотребление 6 Sources: 2005 EIA RECS Report & 2003 EIA CBECS Report Коммерческий / жилой сектор Энергопроизводетали Газопотребление состоит из двух компонентов : объем, используемый для отопления и объем, необходимый для генерации дополнительного электричества для электро-отопления. Чтобы оценить влияние зимней температурной изменчивости на газопотребление, поставщики используют ГД

7 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Градусо - День как индекс спроса Градусо-День (ГД) - количественный индекс, который показывает спрос на энергию для отопления. Выводится из дневных температурных наблюдений и потребности в отоплении для заданного объекта в определенном месте. Число отопительных градусов в день определяется разницей между базовой температурой 18.3°C (65°F) и средней внешней температурой на этот день. ГД вычисляются из температурных прогнозов для грубой предварительной оценки отопительных нужд. Значение ГД для региона взвешивается по плотности населения. 7 Пример: Если средняя внешняя температура на день 4°C, то это "14 и-градусовый день". 14 ГД соотносится с определенным количеством тепла, которое нужно произвести для этого региона.

8 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Жилищное использование электричества 8 Отражает спрос, зависящий от погоды БТЕ Отопление КондиционированиеВодонагрев ХолодильникиОсвещение Другие * "Другие" включает в себя малую бытовую технику, нагревательные элементы, ТВ, кухонные плиты, стиральные/сушильные машины, морозильники, посудомоечные машины и ПК. Source: EIA AEO 2008 Table A4

9 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Прогнозирование пиковых нагрузок на электричество и природный газ 9 Погода - основной фактор для подсчета нагрузки. Модели нагрузок влияют на модели предложения, ценовые формулы и модели распределения Модель спроса комм / жилищного сектора энергетической компании

10 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Типичная модель прогноза газового дня пик Для локального дистрибьютора (ЛД), газовый день-пик является функцией: зависящих от погоды поставленных продаж отклонения наблюдаемой средней температуры в день пик от нормального среднемесячного значения других сезонных погодных явлений Использование 15-летней статистики по пиковым дням: Peak DThm = a*FirmDThm + b*(Normal Mly Temp-Peak Day AvgTemp)*(Firm DThm) + c*WinterDum + d*SummerDum + e*ColdSnapDummy Где a, b, c, d, и e - коэффициенты, которые надо оценить. 10 Peak DThm Месячная системная нагрузка дня пик, в декатермах FirmDThm Месячные доставленные нагрузки контрактными клиентами Normal Mly Temp-Peak Day AvgTemp Отклонение настоящей средней температуры на день пик от нормальной среднемесячной WinterDum, SummerDum Зимняя или летняя переменная для сезонных эффектов ColdSnapDummy Бинарный индекс, говорящий, приходится ли день пик на морозный период, длившийся больше чем 1 сутки, помноженный на минимальную температуру на этот день

11 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Планирование хронологии с использованием погодных данных 11 Дозаупка или продажа избытка (0-2 дня ) ( e Cast/ n Cast) Оценка запасов на сезон (ESF) Планирование пиковой загрузки для зоны обслуживания и сезонные прогнозы потребления ( s Cast) Мониторинг / корректировка хранения ( m Cast) Корректировка и расписание нагрузки на 0-15 дней ( h Cast/ e Cast) 4-6 месяцев до начала сезона Ежемесячно в течение сезона За 2 недели до поставки услуг 0-2 дня ( в реальном времени ) e Cast s Cast m Cast h Cast- SR n Cast ESF Продукты AER разработаны для широкого спектра потребностей газового рынка.

12 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Энергетические сезонные прогнозы Локальные прогнозы погоды на основе ведущих мезомасштабных моделей, созданные для нужд конкретного заказчика. Мощные вероятностные погодные прогнозы на 15 дней на основе статистической интерпретации более прогнозов для каждого города ежедневно, с предоставлением оценки определенности прогноза. Долгосрочные погодные прогнозы на основе запатентованных модельных технологий, предоставляющие четкую информацию о температуре, градусо-днях и осадках. n Cast e Cast s Cast m Cast ESF h Cast- SR Местные прогнозы на 0-72 часа Ансамблевые прогнозы на 15 дней Долгосрочные прогнозы на 1-3 мес Сезонные прогнозы Краткосрочные прогнозы ураганов Расширенные средства прогноза для помощи в принятии решений на рынке энергоносителей Аккуратные сезонные прогнозы на основе запатентованных статистических моделей, дающие самые точные результаты в индустрии на сегодняшний день. Статистическая интерпретация пути урагана на основе обширного ансамбля ведущих ураганных моделей, отслеживающих шторм от зарождения в тропиках до выхода на землю. Прогнозы газопотребления для летних и зимних пиковых сезонов в ключевых регионах США.

13 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Прогноз сезонного потребления для пиковой загрузки одного поставщика После подсчета газовой и электрической пиковой нагрузки на климатический сезон, энергопоставщик учитывает погодную изменчивость с помощью прогнозов для его зоны обслуживания, чтобы заранее планировать потребление на сезон. Сезонные прогнозы sCast предоставляют следующую информацию по городам в их зоне обслуживания: 13 Субъект Федерации Административный Центр Республика Карелия Петрозаводск Республика Коми Сыктывкар Архангельская область Архангельск Вологодская область Вологда Ленинградская область Санкт-Петербург Мурманская область Мурманск Новгородская область Великий Новгород Псковская область Псков Санкт-Петербург Ненецкий автономный округ Нарьян-Мар

14 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Описание температур по России Евразийский снежный покров по прежнему ниже нормы, особенно в западной Евразии, и поэтому, на основании малого снежного покрова, модель AER прогнозирует теплую обстановку для большей части России. Общее атмосферное состояние и входные параметры модели также благоприятствуют теплым условиям. В то же время, не смотря на в основном теплый прогноз, модель предсказывает холодные периоды в середине зимы для некоторых восточных регионов России. Атмосферные условия могут значительно измениться, и в этом случае прогноз может быть скорректирован в конце месяца. Прогноз температурных аномалий.(C) Декабрь 2008, Январь, Февраль и Март 2009 Описание по Зоне 4 На протяжении четырехмесячного периода температуры для данного региона ожидаются выше среднего. Наша модель предсказывает высокие температуры для всех 4 месяцев, хотя Март прогнозируется менее теплым относительно нормы, чем другие зимние месяцы. Вероятность прогноза - умеренная. Прогнозы sCast предоставляют сезонные обзоры

15 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Прогноз сезонного потребления для пиковой загрузки одного поставщика Сезонные рогнозы sCast предоставляют следующую информацию по городам в данной зоне обслуживания: Климатическая " аномалия "

16 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. 16 Энергетические Сезонные Прогнозы (ESF) предоставляют информацию о потреблении по регионам, основываясь на исторических данных об энергопотоке и сезонных прогнозах sCast. Прогнозирование сезонного потребления для крупного региона с множеством поставщиков

17 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Мониторинг потребления и корректировка топливохранения После открытия сезона ежемесячные и 15-идневные прогнозы используются для мониторинга текущего потребления и корректировки топливохранения через трейдинг (покупку и продажу) на рынке. 6 17

18 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Ансамблевые модели оценивают статистический диапазон ( не ) определённости 15-идневные прогнозы используются генерирующими компаниями, чтобы докупать или продавать излишнюю энергию в тех регионах, где погода влияет на нагрузку. Это происходит ежедневно на спотовом маркете (рынок готового сырья). Для этого требуется высококачественная погодная информация, и где возможно, - вероятностные прогнозы, чтобы они могли лучше оценить свои возможности. 18

19 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. 19 Ансамблевое моделирование атмосферы Неопределенность прогноза Климатология Анализ текущих условий Неопределенность начальных условий время Детерминистический прогноз X

20 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Ансамблевые модели оценивают статистический диапазон ( не ) определённости Прогнозы многочисленных ансамблей и детерминистических моделей показываются наряду с климатическими нормами. Многофортматное отображение для идентификации областей интереса - цветовой гаммой показаны температуры теплее или холоднее нормы. City Name (°F)

21 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Прогнозы и статистика по городам 21 Монитроинг трендов по многочисленным прогнозам на 15 дней Мгновенное построение графиков неопределен ности модели

22 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Формат для моделей нагрузок и тарифов Вся информация отображается в удобочитаемом формате и доставляется непрерывно через мощный веб - интерфейс для моделей нагрузок и тарифов.

23 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Погода значительно влияет на прогноз потребления электроэнергии и природного газа. Использование погодных прогнозов в течение всего энергетического цикла позволяет оптимально управлять спросом и предложением... … а также поставлять надежные и экономически эффективные услуги клиентам, увеличивая доходность Вашего предприятия. Заключительные замечания

24 Copyright 2009, Atmospheric and Environmental Research, Inc. Спасибо For more information- Office: