CC BY
13
УДК 620.4.001.18
ПОСТРОЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ВНЕШНИХ СВЯЗЕЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА © В.Р. Елохин1
Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рассматривается подход к изучению внешних связей энергетического комплекса с использованием взаимозависимых моделей регрессионного типа. Ил. 4. Библиогр. 4 назв.
Ключевые слова: математическое моделирование; внешние связи; энергетический комплекс; регрессионный анализ.
BUILDING CHARACTERISTICS OF ENERGY COMPLEX EXTERNAL CONNECTIONS V.R. Elokhin
Irkutsk state Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.
The article considers an approach to studying external connections of energy complex using interdependence regression models.
4 figures. 4 sources.
Key words: mathematical modeling; external connections; energy complex; regression analysis.
Развитие энергетического комплекса России происходит в тесной взаимосвязи с другими отраслевыми системами. Темпы и пропорции развития экономики и отдельных отраслей определяют внешние условия развития энергетики, поэтому исследование оптимальных направлений будущего энергетики на всех временных этапах планирования и прогнозирования требует комплексного рассмотрения как внутренних взаимосвязей энергетических отраслей, так и связей энергетики с другими отраслями народного хозяйства.
На формирование энергетического комплекса приходится до 35% капиталовложений. Насколько сильное влияние на него оказывают уровни развития сопряженных отраслей, можно судить по следующим цифрам [1, 2]: на топливно-энергетические отрасли прямо или косвенно расходуется 65% производимых в стране труб и 20% остальной продукции черной металлургии, 15-20% меди и алюминия, 13—16% цемента, более 16% валовой продукции машиностроения; топливные грузы составляют до 40% всех железнодорожных перевозок.
Зависимость энергетического комплекса от возможностей смежных отраслей в дальнейшем еще более возрастет в связи с тенденцией роста его капита-ло- и материалоемкости. Это связано с необходимостью обеспечивать практически весь прирост энергопотребления в России за счет добычи топлива в труднодоступных восточных районах, наращивать масштабы и дальность транспортировки топлива и передачи электроэнергии. Эта зависимость будет увеличиваться также в связи с предстоящим внедрением новых капиталоемких технологий производства энергии, изменением материально-вещественной структуры капиталовложений. Последнее потребует создания новых материалов и оборудования, причем с возрас-
тающей заблаговременностью.
Для исследования влияния внешних производственных и внешнеторговых связей на развитие энергетического комплекса (в перспективе 15—20 лет) разработана межотраслевая оптимизационная динамическая модель. Внешние связи энергетического комплекса осуществляются лишь с теми отраслями, уровень развития которых может предопределять возможность реализации тех или иных вариантов его развития [1—3].
Отбор необходимых для включения в модель отраслей осуществляется с учетом корреляции их связей с энергетикой, а именно:
- затраты лимитированных народнохозяйственных ресурсов (капиталовложений, трудовых ресурсов и т.д.);
- заблаговременность развития соответствующей смежной отрасли.
- Анализ этих показателей позволил отобрать следующие существенно влияющие на развитие энергетического комплекса виды продукции смежных отраслей: прокат, трубы, продукция энергетического и горношахтного производства, цветной и электротехнической промышленности и др.
- Применительно к задаче исследования внешних связей на перспективное развитие энергетического комплекса предлагается следующий подход [3, 4]: разработанный автором имитационный метод статистической аппроксимации (ИМСА), который представляет собой специальным образом ориентированный комплекс вероятностных моделей и статистических методов (см. рис. 1, а также [3, 4]).
Применение этого метода особенно важно на стадии прогнозирования развития сложных энергетических систем, когда речь идет об исследовании влия-
1 Елохин Владислав Романович, доктор технических наук, профессор кафедры экономической теории и финансов, тел.: 89834173612.
Elokhin Vladislav, Doctor of technical sciences, Professor of the Department of Economical Theory and Finance, tel.: 89834173612.
Рис. 1. Блок-схема имитационного метода статистической аппроксимации
ния нескольких ключевых факторов на поведение моделируемой системы. ИМСА оказывается необходимым элементом аппарата исследования зоны неопределенности энергетических систем и согласования их решений в условиях неполноты исходной информации.
Поставленная задача может быть представлена в виде некой упрощенной кибернетической системы Б (рис. 2).
Х1 -►
«ВХОД» ^.гт-^
Хт-►
х; д = ((к + 1)(к + 2)/2) - число оцениваемых параметров @. В упрощенном (линейном) виде для поиска оценок может быть использован обычный метод наименьших квадратов.
Анализ оценок приведенного уравнения свидетельствует о том, что перечень значимых факторов не противоречит смыслу и достаточному опыту исследователей, работающих по этой проблеме. Так, напри-
► У1
У2 «ВЫХОД»
8
Рис. 2. Кибернетическая схема внешних связей энергетического комплекса
Входными факторами в схеме являются:
- продукция черной металлургии;
- продукция энергомашиностроения;
- продукция тяжелого и транспортного машиностроения;
- импорт металлургического оборудования;
- производство строительных материалов;
- продукция электротехнического оборудования;
- экспорт газа;
- экспорт нефти, угля и др.
Всего были назначены 27 факторов.
В качестве выходных факторов выступали объемы производства газа и угля.
На различные выборы уровней переменных система Б реагирует по-разному. В частности, связи между входными и выходными могут характеризоваться моделями вида [4]
к к 1-1
У а, = Е], + Ева]РХ],ХР, + Е^+д) У* . (1)
]=о ]=1 *=1
]<Р У*а
Здесь а = 1,1 - номер прогнозируемой переменной у; , = 1,п - число реализаций значений {х} и
{у}; к - количество макроэкономических переменных
а)
мер, значимыми для уровня добыча газа в текущем году f являются производство продукции энергомашиностроения, производство и импорт металлургического оборудования, а в период t+5 (лет) - производство продукции черной металлургии, тяжелого и транспортного машиностроения, импорт металлургического оборудования.
Расчеты по модели показывают, в частности, возможное изменение выходного фактора - объема добычи газа при варьировании некоторых входных факторов. Увеличение добычи газа может быть достигнуто при повышенных темпах производства продукции общего машиностроения в предыдущем пятилетии, что в свою очередь обеспечит поздние повышенные темпы производства черных металлов (труб), специализированного оборудования для газо- и нефтедобычи.
На рис. 3, а показано увеличение производства и импорта продукции в последнем пятилетии рассматриваемого периода, где 1 - электротехническая промышленность; 2 - энергомашиностроение; 3 - станкостроение; 4 - черная металлургия. На рис. 3, б представлено увеличение производства и импорта продукции в последнем пятилетии, где 1 - тяжелое и транспортное машиностроение; 2 - строительные материалы; 3 - черная металлургия.
б)
Относительное изменение объемов производства некоторых видов продукции
Рис. 3. Аппроксимационные зависимости возможностей добычи газа от уровней производства и импорта продукции смежных отраслей
1
2
3
Увеличение добычи газа, млрд.м3
Увеличение производства продукции в смежных отраслях, млн. руб.
Рис. 4. Зависимость дополнительного прироста добычи газа от прироста производства в смежных отраслях
Рис. 3, а и б показывают, что увеличение добычи газа может быть достигнуто при повышенных темпах производства продукции общего машиностроения в предыдущем пятилетии, что, в свою очередь, обеспечит позднее повышенные темпы производства черных металлов (труб), специализированного оборудования для газо- и нефтедобычи.
На рис. 4 представлена ситуация зависимости дополнительного прироста добычи газа от прироста производства в смежных отраслях, где 1 - электротехническая промышленность; 2 - энергомашиностроение; 3 - станкостроение.
Рис. 4 показывает, что увеличение производства продукции электротехнической промышленности в году ^5 на 100 млн. руб. может привести к увеличению
добычи газа в году t на 16 млрд. м , а от такого возрастания продукции станкостроения в этом же году можно ожидать дополнительно лишь 3 млрд. м3 газа.
Кроме указанного уравнения (1) рассматривались эконометрические, множественные и другие модели регрессионного типа.
Анализ показал, что построенные для исследования внешних связей энергетического комплекса регрессионные модели отвечают требованиям к точности, предъявляемым на этапе до М+5. Ошибки аппроксимации по всем используемым в работе моделям находятся в пределах 1-2%. Это доказывает принципиальную возможность использования построенных регрессионных моделей для исследования внешних связей энергетического комплекса.
Библиографический список
1. Энергетика 21 века: системы энергетики и управление ими / С.В. Подковальников, С.М. Сендеров, В.А. Стенников [и др.]; отв. ред. Н.И. Воропай. Новосибирск: Наука, 2004. 364 с.
2. Энергетика 21 века: условия развития, технологии, про-
гнозы / С.В. Подковальников, С.М. Сендеров, В.А. Стенников [и др.]; отв. ред. Н.И. Воропай. Новосибирск: Наука, 2004.
386 с.
3. Елохин В.Р., Санеев Б.Г. Аппроксимация моделей энергетических систем. Планирование и анализ регрессионных экспериментов. Новосибирск: Наука, 1985. 144 с.
4. Елохин В.Р., Евтеев В.К. Имитационный метод статистической аппроксимации производственных систем. Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2009. 146 с.
