Операторы коммерческого учета на рынках электроэнергии. Технология и организация деятельности

Осика Лев Константинович

Энтропийный коэффициент равномерного распределения, характерного для погрешностей измерения приращения электроэнергии, имеет значение

Получение любой информации, в т. ч. и измерительной, теория информации трактует как устранение некоторой части неопределенности, а количество информации получается как разность неопределенности ситуаций

до и после получения данного сообщения (результата измерения).

Хорошо известен пример оценки количества информации при равномерном законе распределения вероятности погрешностей [2]. Пусть априорно известно, что истинное значение подлежащей измерению физической величины лежит в диапазоне (X₁, X₂). Тогда плотность вероятности имеет вид

После выполнения измерений получено показание прибора A с погрешностью ± . При этом интервал неопределенности сократился до 2, а плотность распределения стала равной

Тогда из (4) и (5) следует, что количество полученной при измерении информации выглядит как

Возвращаясь к оценкам рисков с учетом выводов информационной теории измерений, можно сделать следующие заключения.

1. Риск неопределенности априорной оценки (до выполнения измерения) по своей сути и последствиям принципиально не отличается от риска неопределенности результата измерения.

2. Риск неопределенности результата измерения целесообразно определять по энтропийному значению погрешности, являющемуся единой мерой дезинформации при любых законах распределения погрешностей.

3. На практике при оценке неопределенности измерений для целей коммерческого учета в качестве интервала неопределенности можно брать границы неисключенных систематических погрешностей, которые приводятся в МВИ.

Пример 1

У бытового потребителя стоял счетчик класса точности 2,0. Потребитель установил новый счетчик класса точности 1,0. Месячное потребление постоянно и равно 300 кВтч. Тариф на электроэнергию равен 1,84 руб./кВт-ч (Москва). Какой эффект получит потребитель от снижения рисков неопределенности результатов измерений при замене счетчика?

Рискоопасные интервалы неопределенности до и после замены счетчика составляют

₁ = 300 · 0,02 = 6 кВт·ч, ₂ = 300 · 0,01 = 3 кВт·ч,

а соответствующие риски

R₁= 6 · 1,84 = 11,04 руб., R₂= 3 · 1,84 = 5,52 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.

Принимая, что средняя цена нового однофазного счетчика равна 600 руб., можно сделать вывод, что снижение риска при данных условиях окупится более чем за 9 лет.

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

₁ = 45 000 · 0,015 = 675 кВт·ч, ₂ = 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 R₁(_W1), а тот же риск неопределенности после получения данных АИИС КУЭ как R₂(_W2), получим эффект в виде

Э = R₁(_W1) – R₂(_W2),

где (_W1), (_W2) – рискоопасные интервалы неопределенности, соответственно, до и после внедрения АИИС КУЭ.