Свежий номер

          

Приоритеты использования методов моделирования и исследования адаптации систем энергетики

 

DOI: 10.34130/2070-4992-2020-4-65

УДК 338.27:330.42

Садов С. Л. — д.э.н., ведущий научный сотрудник, Институт социально-экономических и энергетических проблем Севера Федерального исследовательского центра «Коми научный центр Уральского отделения Российской Академии наук», Сыктывкар, Россия, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Текст статьи 

В статье рассматривается проблема использования средств моделирования, изучения и прогнозирования процессов адаптации систем энергетики к меняющимся условиям их развития и функционирования. Основной целью исследования было обоснование выбора инструментария моделирования адаптации, которая помогает преодолевать негативное влияние неопределённости внешней среды. Поставленная задача требует не столько количественных расчётов, сколько качественного анализа основных аспектов адаптации. Это диктуется неопределённостью, с которой описываются её факторы. Поэтому классические методы оптимизации здесь не подходят. Имитационное моделирование тоже требует точности, и, следовательно, не может стать методической основой решения поставленной задачи. В этой связи плодотворно обращение к делению моделей на «жёсткие» и «мягкие» — по сути, водораздел между ними проходит как раз по критерию неопределённости. Жёсткие модели требуют высокой точности исходных данных, чтобы выдавать точный результат. Такие модели необходимы в технике, физике. А мягкие модели допускают работу с качественными оценками, результаты их работы носят также качественный характер. Именно в связи с этим они нашли широкое применение везде, где нет возможности оперировать точными величинами, в т.ч. в экономике. Среди методов, успешно работающих в рамках мягкого моделирования, рассмотрены методы теории нечётких множеств, метод анализа иерархий и метод надмедианных рангов. Особняком стоит теория дифференциальных уравнений — её методы позволяют работать и с жёсткими, и с мягкими моделями. По этой причине она признаётся ведущей методической основой для моделирования адаптации систем энергетики. В дальнейшем этот вывод подтверждается при помощи моделирования выбора методом анализа иерархий. В статье уточняются понятие адаптации для технико-экономических систем, сферы применения жёстких и мягких моделей. Выбранный методический инструментарий понадобится в дальнейших исследованиях развития систем энергетики различного уровня.

Ключевые слова: системы энергетики, адаптация, неопределённость, качественный анализ дифференциальных уравнений, метод анализа иерархий.

Список литературы

1. Гречко М. В. Адаптация как основа эволюции экономических систем // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2015. № 17 (302). С. 13-23.

2. Растригин Л. А. Адаптация сложных систем. Рига: Зинатне, 1981. 375 с.

3. Davidson L. Uncertainty in Economics // Encyclopedia of Statistical Sciences. Vol. 2. By S. Katz, C. B. Read and D. L. Banks (eds). (New York: Wiley 1998).

4. Цирлин А. М. Оптимизационная термодинамика экономических систем. М.: Научный мир, 2011. 200 с.

5. Бурлачков В. Экономическая наука и эконофизика. URL: https://institutiones.com /general/266-2008-06-18-13- 45-41.html (дата обращения: 10.10.2020).

6. Yan J., Feng L., Steblyanskaya A., Kleiner G. and Rybachuk M. Biophysical Economics as a New Economic Paradigm // International journal of public administration. Published online: 03 Sep 2019. URL: https://doi.org/10.1080/01900692.2019.1645691 (дата обращения: 10.10.2020).

7. Петров А. А. Математическое моделирование экономических систем // Математическое моделирование. 1989. Т. 1. № 3. C. 1-28. 8. Арнольд В. И. «Жесткие» и «мягкие» математические модели. М.: Московский центр непрерывного математического образования, 2004. 32 с.

9. Теванян А. М. Адаптация экономических систем к стрессовым нагрузкам посредством управления интеллектуальным капиталом // Креативная экономика. 2017. Т. 11. № 11. С. 1133-1144.

10. Гордеева Т. Н. Применение «универсальных» математических моделей в исследовании процессов муниципальных образований // Современные исследования социальных проблем. 2017. Т. 8. № 6. С. 134-149. DOI: 10.12731/2218-7405-2017-6-134-149.

11. Эрроусмит Д., Плейс К. Обыкновенные дифференциальные уравнения. Качественная теория с приложениями : пер. с англ. М.: Мир, 1986. 243 с.

12. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / пер. с англ. Р.Г. Вачнадзе. М.: Радио и связь, 1993. 278 с.

13. Зайченко И. М., Гутман С. С. Применение метода анализа иерархий для выбора стратегического приоритета энергетического развития районов Крайнего Севера // Вестник Забайкальского государственного университета. 2017. Т. 23. № 7. С. 114-123.

14. Saracoglu B. O. Selecting industrial investment locations in master plans of countries // European Journal of Industrial Engineering. 2013. 7 (4), pp. 416–441. DOI: 10.1504/EJIE.2013.055016.

15. Кузькин А. А. Методика обеспечения устойчивости стратегии развития информационных технологий в организации // Труды СПИИРАН. 2014. Вып. № 6(37). C. 95-115.

16. Saaty T. L., Vargas L. G. Models, Methods, Concepts & Applications of the Analytic Hierarchy Process. Boston: Kluwer Academic, 2001. pp. 345. doi: 10.1007/978-1-4614-3597-6.

17. Saaty T. L. Relative Measurement and its Generalization in Decision Making: Why Pairwise Comparisons are Central in Mathematics for the Measurement of Intangible Factors // The Analytic Hierarchy/Network Process. Review of the Royal Academy of Exact, Physical and Natural Sciences, Series A: Mathematics (RACSAM). June 2008. 102 (2), pp. 251–318. DOI: 10.1007/bf03191825.

18. Saaty T. L. Mathematical Principles of Decision Making: Comprehensive coverage of the AHP, its successor the ANP, and further developments of their underlying concepts. Pittsburgh, Pennsylvania: RWS Publications. 2009.

19. Saaty T. L. On the Measurement of Intangibles. A Principal Eigenvector Approach to Relative Measurement Derived from Paired Comparisons // Notices of the American Mathematical Society, February 2013. 60(2), pp. 192-208. doi: 10.1090/noti944.

20. Sadov S. L. Finding the potential contribution of the fuel and energy sectors to increase the energy efficiency of the economy // Corporate Governance and Innovative Economic Development of the North: Bulletin of the Research Center of Corporate Law, Management and Venture Capital of Syktyvkar State University. 2019. № 4. С. 92–98. DOI: 10.34130/2070-4992- 2019-4-92-98.

Для цитирования: Садов С. Л. Приоритеты использования методов моделирования и исследования адаптации систем энергетики // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. 2020. № 4. С. 65–73. DOI: 10.34130/2070-4992-2020-4-65