+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Экономический анализ: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Анализ уровня допустимой погрешности исходных данных в процессе управления энергетическими системами

т. 15, вып. 8, август 2016

PDF  PDF-версия статьи

Получена: 24.03.2016

Получена в доработанном виде: 08.04.2016

Одобрена: 11.05.2016

Доступна онлайн: 31.08.2016

Рубрика: ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ

Страницы: 43-54

Локтионов В.И. кандидат экономических наук, старший научный сотрудник отдела взаимосвязей энергетики и экономики, Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева, Иркутск, Российская Федерация 
vadlok@mail.ru

Предмет. Статья посвящена проблеме качества исходных данных при анализе и выборе вариантов развития энергетических систем. Рассмотрены основные факторы, влияющие на уровень допустимой погрешности основных исходных данных.
Цели. Повышение обоснованности принятия решений в области управления энергетическими системами за счет более полного учета факторов, влияющих на итоговый вывод об эффективности того или иного варианта развития.
Методология. Исследование основывается на общенаучных методах анализа и синтеза, а также на специальных методах анализа функционирования энергетических систем.
Результаты. Анализ процессов принятия управленческих решений в энергетике, моделирования развития энергетических систем помог выявить следующие факторы, напрямую влияющие на уровень допустимой погрешности основных исходных данных: горизонт прогнозирования; уровень адаптивности энергетической системы и вариантов ее развития; уровень экономической эффективности функционирования энергетической системы в целом и отдельных ее элементов; состав решаемых задач. Кроме того, показано, что с изменением горизонта прогнозирования и уровня организации энергетической системы меняются требования не только к точности исходной информации, но и к составу основных исходных данных, формирующих адаптивность энергетической системы и влияющих на нее.
Выводы. Рассмотрев факторы, влияющие на уровень допустимой погрешности, можно сделать вывод о том, что величина допустимой погрешности исходных данных тем выше, чем меньше она сказывается на выводе о результате реализации варианта развития энергетической системы, а значит, и на принятии управленческого решения.

Ключевые слова: адаптивность, анализ, управление, система, энергетика

Список литературы:

  1. Мелентьев Л.А., Штейнгауз Е.О. Экономика энергетики СССР. М.: Государственное энергетическое издательство, 1963. 431 с.
  2. Мелентьев Л.А. Системные исследования в энергетике. Элементы теории, направления развития. М.: Наука, 1979. 415 с.
  3. Кононов Ю.Д., Гальперова Е.В., Кононов Д.Ю. Методы и модели прогнозных исследований взаимосвязей энергетики и экономики. Новосибирск: Наука, 2009. 178 с.
  4. Кибалов Е.Б., Кин А.А. Проблемы учета фактора неопределенности при оценке ожидаемой эффективности крупномасштабных инвестиционных проектов // Регион. 2007. № 3. С. 67–91.
  5. Кибалов Е.Б., Горяченко В.И., Хуторецкий А.Б. Системный анализ ожидаемой эффективности крупномасштабных проектов. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2008. 164 с.
  6. Локтионов В.И., Кононов Ю.Д. Оценка рисков в предпринимательстве при анализе эффективности крупномасштабных проектов в ТЭК. Иркутск: БГУЭП, 2012. 143 с.
  7. Медницкий В.Г., Фаттахов Р.В., Бушанский С.П. Крупномасштабные инвестиционные проекты: моделирование и экономическая оценка. М.: Наука, 2003. 264 с.
  8. Пятков Б.В. Управление рисками хозяйственной деятельности субъектов электроэнергетического рынка // Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики. Кн. 1. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2005. 250 с.
  9. Kessides I.N. Nuclear Power: Understanding the Economic Risks and Uncertainties. Energy Policy, 2010, vol. 38, iss. 8, pp. 3849–3864. doi: 10.1016/j.enpol.2010.03.005
  10. Wright G., Goodwin P. Decision Making and Planning under Low Levels of Predictability: Enhancing the Scenario Method. International Journal of Forecasting, 2009, vol. 25, iss. 4, pp. 813–825. doi: 10.1016/j.ijforecast.2009.05.019
  11. Mohn K., Misund B. Investment and Uncertainty in the International Oil and Gas Industry. Energy Economics, 2009, vol. 31, iss. 2, pp. 240–248. doi: 10.1016/j.eneco.2008.10.001
  12. Cohen G., Joutz F., Loungani P. Measuring Energy Security: Trends in the Diversification of Oil and Natural Gas Supplies. Energy Policy, 2011, vol. 39, iss. 9, pp. 4860–4869. doi: 10.1016/j.enpol.2011.06.034
  13. Chester L. Conceptualizing Energy Security and Making Explicit Its Polysemic Nature. Energy Policy, 2010, vol. 38, iss. 2, pp. 887–895. doi: 10.1016/j.enpol.2009.10.039
  14. Sovacool B.K. The Methodological Challenges of Creating a Comprehensive Energy Security Index. Energy Policy, 2012, vol. 48, pp. 835–840. doi: 10.1016/j.enpol.2012.02.017
  15. Смирнов В.А. Проблемы повышения гибкости в энергетике. М.: Наука, 1989. 192 с.
  16. Смирнов В.А. Процессы адаптации в развитии энергетики. М.: Наука, 1983. 196 с.
  17. Суслов Н.И. Анализ взаимодействий экономики и энергетики в период рыночных преобразований. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2002. 270 с.
  18. Гальперова Е.В., Кононов Ю.Д., Мазурова О.В. Прогнозирование спроса на энергоносители в регионе с учетом их стоимости // Регион. 2008. № 3. С. 207–219.
  19. Кононов Ю.Д. Пути повышения обоснованности долгосрочных прогнозов развития ТЭК. Новосибирск: Наука, 2015. 147 с.
  20. Воропай Н.И., Подковальников С.В., Труфанов В.В. и др. Обоснование развития электроэнергетических систем: методология, модели, методы, их использование. Новосибирск: Наука, 2015. 448 с.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 21, вып. 11, ноябрь 2022

Другие номера журнала