Комплекс моделей енергоспоживання регіонами України

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
КАФЕДРА ЕКОНОМІЧНОЇ КІБЕРНЕТИКИ
ДИПЛОМНА РОБОТА
освітньо-кваліфікаційний рівень – магістр
на тему: «Комплекс моделей енергоспоживання регіонамиУкраїни»
Студент5курсу 1 групи
факультетуекономічної інформатики
ХричіковЄ.О.
Керівникроботик.е.н., ст.викладач Яценко Р.М
Зав.кафедрою
економічноїкібернетикид.е.н., проф. Клебанова Т.С.
Харків, 2010 р

Зміст
Вступ
Розділ 1. Структура та аналіз енергетичногокомплексу України
1.1 Регіональна структура промисловостіУкраїни
1.2 Аналіз енергетичного комплексуУкраїни
1.3 Огляд публікацій за напрямком роботи
Розділ 2. Методи та моделі енергоспоживаннярегіонами України
2.1 Постановказадачі побудови комплексу моделей енергоспоживання регіонів
2.2 Застосування методів багатовимірногостатистичного аналізу в моделюванні енергоспоживання
2.3 Моделі класифікації на основі картКохонена
Розділ 3. Моделювання та аналізенергоспоживання регіонами України
3.1 Моделі аналізу регіонів України заенергоспоживанням
3.2 Моделі оцінки регіональногоенергоспоживання
3.3 Оцінка величини енергетичних потребнаселення регіону
Висновки
Список використаних джерел
Додаток А
Додаток Б

Вступ
Стабільне,якісне постачання енергією населення і промисловості — невід'ємна умоваекономічного розвитку країни. Енергетика є одним з основоположних секторівукраїнської економіки і має безпосередній вплив на промисловий розвиток країни,а також грає значну роль в забезпеченні соціального благополуччя населення. Прицьому українська енергетика впродовж тривалого періоду часу зазнає значнітруднощі в своєму розвитку і підтримці потенціалу нормального функціонуваннянадалі [1].
Ефективністьвикористання енергії характеризується динамікою відповідних показників.Запропонована у роботі система чинників енергоспоживання відображає основнінапрямки використання енергії в промисловості, що дає можливість прослідити заспоживанням різних видів енергії та намітити найбільш перспективні напрямки їхекономії.
Метою даноїроботи є побудова комплексу моделей споживання енергоресурсів регіонами Україниі прийняття рішення, для розв’язання практичних завдань сучасної економіки. Комплексмоделей призначений, перш за все, для подальшого вирішення завдань оптимізації.
Предметомдослідження є комплекс моделей енергоспоживання регіонами в умовахтрансформації економічних умов.
Об'єктомдослідження виступає споживання енергетичних ресурсів, що виробляються іспоживаються на території України.
Актуальністьдосліджень підтверджується застосуванням отриманих результатів для оперативногоі тактичного управління споживанням енергоресурсів регіонами України, щодозволяють підвищити ефективність їх виробництва і розподілу і, як наслідок,стримувати зростання цін.
Длядосягнення мети були поставлені наступні задачі:
проаналізувативідомі методи оцінки та кластеризації регіонального енергоспоживання України;
дослідити сучасніпроблеми використання енергетичних ресурсів та забезпеченістю ними економікирегіону;
оцінити регіональнеенергоспоживання для визначення загального становища України;
проаналізуватинеобхідність та міру впровадження нових технологій та розробок;
проаналізуватипублікації по енергозбереженню та споживанню енергоресурсів;
дослідитиструктуру та сосбливості регіонів України;
оцінити тапроаналізувати енергоспоживання регіонів за допомогою методів та моделейбагатовимірного статистичного аналізу та карт Кохонена.
В результатіроботи запропонована модель аналізу споживання регіонами енергоресурсів іззастосуванням комплексу моделей направлених на виділеннягруп, це модель кластеризації багатовимірного статистичного аналізу та картиКохонена. Також проведена оцінка енергоспоживання, а саме задопомогою моделі дискримінантного аналізу, виконаної в пакетах Statistics таExcel, що дозволяє дослідити вплив факторів — показників на відношення регіонудо певної групи відносно рівня його енергоспоживання.

Розділ 1.Структура та аналіз енергетичного комплексу України
1.1 Регіональнаструктура промисловості України
Питанняважливості ролі регіонів у розвитку господарського комплексу в цілому таокремих галузей ще не знайшло широкого обговорення, висвітлення та одностайноїдумки. Тому виникає необхідність в уточненні саме поняття «регіон». Регіон – цетериторіально-цілісна частина країни, яка відрізняється своєрідністю природногосередовища, що зумовлює тип та структуру економіки, яка характеризуєтьсясвоєрідним співідношенням різних галузей господарства, глибокими тарізноманітними зв’язками між ними, закінченим циклом відтворення, спільнимирисами історичного розвитку, виробничими навиками, соціально-культурнимитрадиціями населення, функціональними особливостями (спеціалізацією), якавиділена за сукупністю цих ознак в адмінітративну одиницю та являє собоюпідсистему соціально-економічного комплексу країни.
Отже,соціально-економічна сутність поняття «регіон» має певні риси: по перше — цетериторія, а по друге – економічна система в межах даної території, або регіон — це самостійна територіальна система, з притаманними тільки їй виробництвом,розподілом, обміном та споживанням матеріальних благ та послуг.Промисловийкомплекс України є пріоритетною галуззю національної економіки. Саме від ньогозалежать здійснення ключових інтересів країни, її безпека, культурний тасоціальний рівень життя нації. Цей сектор створює майже половину ВВП країни тазабезпечує чверть усіх зайнятих у сфері економіки робочими місцями.Промисловість є активним агентом зовнішньої торгівлі України. Частка валовоговипуску промислової продукції в експортно-імпортному обороті країни дорівнюємайже 80%, завдяки чому країна одержує близько двох третин валютних надходжень.Очевидно, що стратегічний розвиток України значною мірою залежить від місця їїпромислового комплексу в системі міжнародного поділу праці.
Найбільшим уструктурі виробничої сфери України за усіма показниками є промисловевиробництво. Тут зайнято близько 50% (разом з будівництвом) усіх працівниківсфери, виробляється понад 60% валового суспільного продукту і понад 40%національного прибутку [3].
Найвища йогопросторова концентрація склалася в індустріально розвинутих областях зпереважанням підприємств важкої промисловості (Донецька, Дніпропетровська,Луганська, Запорізька). Виділяються також Київська (включаючи м. Київ),Харківська, Одеська, Львівська та інші області, де основний обсяг промисловоговиробництва територіально зосереджений в обласних центрах.
Продукціяпромисловості споживається в усіх галузях народного господарства, іде у фондинагромадження (у капіталовкладення), на експорт.
Отже,промисловий сектор споживає майже половину власної продукції (46%), що свідчитьпро велику закомплексованість його на себе, а також про те, що дляпромисловості характерний повторний рахунок вартості. Цим пояснюється і порівняноменша питома вага цього сектора у виробництві національного прибутку, ніж устворенні валового суспільного продукту.
Дляпромисловості характерні глибокий галузевий поділ праці та інтеграція. Тутнайбільш повною мірою розвинені внутрігалузеві і міжгалузеві спеціалізації,кооперування та комбінування. Разом з іншими секторами та галузямипромисловість формує міжгалузеві комплекси – загальнонаціональногосподарські ітериторіальні [4].
Стосовноструктури промислового комплексу України, то вона складається з важкоїпромисловості, що відповідно складається з машинобудівного комплексу,металургійного комплексу, хімічно-лісового комплексу, промисловість будівельнихматеріалів та паливно-енергетичного комплексу, а також з легкої промисловостіта харчової промисловості.
У структуріпромисловості формуються такі міжгалузеві комплекси: паливно-енергетичний (внього входять електроенергетика і паливна промисловість – вугільна,нафтогазовидобувна і нафтогазопереробна, торф'яна тощо) і металургійний (чорнаі кольорова металургія), що разом з машинобудівним можна об'єднати уметалургійно-машинобудівний; хімічний та лісовий (у статистиці їх об'єднують,насправді це два різних комплекси). Частина галузей разом з галузями іншихсекторів формує також міжгалузеві комплекси, які об'єднують (інтегрують) цісектори з промисловим виробництвом. Сюди належать: агропромисловий (сільськегосподарство і переробні галузі харчової та значною мірою легкоїпромисловості), лісовиробничий (лісове господарство та лісові переробнігалузі), будівельно-індустріальний (виробництво будматеріалів та будівництво)та ін. У 2006 році міжгалузеві комплекси можна було охарактеризувати попоказникам зайнятості, основних виробничих фондів та обсягу виробленоїпродукції, наведених у табл. 1.1.
Таблиця 1.1
Дані погалузям та міжгалузевим комплексамГалузі та міжгалузеві комплекси Зайнятість, % Основні виробничі фонди, % Обсяг виробленої продукції, % Важка індустрія, в т.ч.: 79,7 89,1 69,3 паливно-енергетичний 11,2 27,1 8,1 металургійний 6,3 16,6 12,5 машинобудівний 43,1 27,9 32,9 хімічний і лісовий 8,8 11,0 9,1 промисловість будівельних матеріалів 6,3 4,1 3,5 Легка індустрія, в т.ч.: 20,3 10,9 30,7 легка промисловість 10,6 3,2 11,3 харчова промисловість 9,6 7,2 18,1 Вся промисловість 100,0 100,0 100,0
Як видно зтаблиці, більшість галузей входять у важку індустрію, тобто в них переважаєвиробництво засобів виробництва – машин, устаткування, транспортних засобів,сировини, палива, матеріалів, напівфабрикатів та ін. Виробляючи майже сімдесятих вартості продукції промисловості, важка індустрія зосереджує майжевісім десятих зайнятих і майже дев'ять десятих основних виробничих засобів. Церезультат однобокого розвитку промислового виробництва у недалекому минулому.
Навіть у2000–2006 рр. капіталовкладення у важку індустрію становили майже дев'ятьдесятих тієї їх вартості, що йшла у промисловість (у 2000 р. – 85%). Левовачастка припадала на паливно-енергетичний, металургійний і машинобудівнийкомплекси – відповідно 73% у 2000-2006 рр. і 60% у 2007 р. (у 2008 р. – 58,5%).Багато галузей важкої індустрії, особливо паливної, металургійної і хімічної,працюють на дотаціях держави, тобто є збитковими,
І хоч важкаіндустрія розвивалася випереджаючими темпами, в Україні з її допомогою нерозв'язано жодної народногосподарської проблеми. Паливно-енергетичний комплекс,наприклад, володіє більше ніж чвертю основних засобів промисловості, а Українаніяк не вийде з енергетичної кризи. Більшість основних виробничих фондівфізично зношено: у промисловості загалом на 49%, металургійному комплексі – на61%, машинобудуванні – на 47%, хімічній і нафтохімічній – на 56% [5].
У важкупромисловість повністю входить видобувна. Вона видобуває сировину і паливо іздійснює їх первинну обробку, облагородження, підготовку до подальшоїпереробки, лісоексплуатацію, виробництво електроенергії на ГЕС тощо. Тутвиділяється так звана гірничо-видобувна, що займається лише одержанням сировиниі палива із земних надр. З усіх галузей промислового виробництвагірничо-видобувні галузі є найбільш фондомісткими і трудомісткими. Тутзосереджено близько шостої частини усіх зайнятих та четвертої частини основнихвиробничих фондів, в той час як вартість виготовленої промислової продукції недосягає і десятої частини.
Галузівидобувної промисловості у своєму розміщенні орієнтуються на джерела сировини,енергії і палива – басейни вугілля, нафти, газу, руд чорних і кольоровихметалів, агроруд (фосфорна сировина, калійні солі), ресурси хімічної сировини,будівельних матеріалів. Тому найбільше підприємств цих галузей сконцентровано уДонбасі, середньому Придніпров'ї та Передкарпатті.
Легкаіндустрія, з одного боку, тісно пов'язана з важкою (одержує від неїустаткування, паливо, енергію, частково сировину), а з другого – передусім ізсільським господарством, від якого одержує сировину і напівфабрикати. Разом ізсільським господарством вона формує великий агропромисловий комплекс, який даєдо 40% вартості валового суспільного продукту. Харчова промисловість виробляємайже удвічі більше продукту, ніж легка.
Разом здеякими галузями і комплексами важкої індустрії (машинобудування у значнійчастині) легка індустрія повністю належить до обробної промисловості.
У легкійіндустрії переважає виробництво предметів особистого споживання (група «Б»).Правда, останнім часом третина їх вартості виготовляється у галузях важкоїіндустрії (машини і устаткування, легкові автомашини, меблі,хіміко-фармацевтична продукція) [6].
Галузілегкої індустрії, як і всієї обробної промисловості, мають багато ступенівсвободи у своєму розміщенні.
Зарадянський період розвитку економіки виробництво засобів виробництва (групи«А») розвивалося найбільше, а його частка в загальному обсязі виробництвастановила 71,2 % (1993 р.). Частка виробництва групи Б (виробництво предметівспоживання) становила 28,8 %. З 1995 р. почалися структурні зміни, спрямованіна виробництво товарів народного споживання. У 1999 р. частка цієї ланкипромисловості становила 30,8 %. Ці прогресивні зміни мають і негативні риситому, що головний його чинник пов’язаний з найбільшими темпами зниженнявиробництва групи А. Особливо це стосується галузей, які не мають достатньоїсировинної бази або є труднощі в її розвитку. Найбільший спад виробництвавідбувається в нафтопереробній, хімічній та нафтохімічній, вугільній промисловості,чорній металургії, будівельній індустрії.Незважаючи на те, що часткавиробництва товарів народного споживання збільшується, загальний обсягвиробництва значно зменшується. Це пов’язано з загальною економічною кризою: важкимфінансовим становищем, високим рівнем інфляції, розпадом господарських зв’язківз країнами близького зарубіжжя [7].
Паливно-енергетичнийкомплекс (ПЕК) складається з групи галузей і підгалузей промисловоговиробництва, що спеціалізується на видобутку, збагаченні, переробці та споживаннітвердого мінерального, рідкого і газового палива, виробництві, передачі івикористанні електроенергії й тепла. Структура ПЕК України формується зурахуванням паливно-енергетичного балансу, що склався, і відображаєтериторіальну специфіку видобутку (виробництва) і споживання паливних таенергетичних ресурсів.
Паливнапромисловість республіки складається із кам’яно- та будівельної, нафто- тагазовидобувної, торф’яної та нафтопереробної галузей.
Вугільнапромисловість представлена видобутком кам’яного та бурого вугілля. Вугільнішахти зосереджуються переважно у центральній і північних частинах Донецької тапівденній частині Луганської областей. Коксівне вугілля добувають головнимчином у центральній частині Донецької області в районі Єнакієвого, Горлівки, Макіївки,Донецька, Красноармійська, Костянтинівки та інших міст, а також вКраснодарському та Кадіївському районах Луганської області. В Антрацитівському,Лутугинському та Алчевському районах Луганської області добувають більшеенергетичного вугілля. Газ добувають переважно у Лисичанському районі [8].
Нафтовапромисловість України характеризується низькими показниками, хоча потенціальніможливості її видобутку можуть бути більшими.
Нині першемісце з видобутку нафти належить Лівобережній частині України, де працюютьнафтогазові управління в Чернігівській області на базі Гнідинцівського іПрилуцького родовищ, Сумській – на основі Охтирського і Качанівського родовищ ів Полтавській – на базі Сагайдацького, Зачепилівського, Радчанківськогородовищ. Тут видобувають понад половину нафти в Україні. Друге місце займаєПрикарпатська нафтогазоносна провінція, де працюють нафтогазовидобувніуправління – Бориславнафтогаз і Долинонафтогаз. Поки що маштаби видобутку нафтиневеликі через вичерпність засобів і недостатні пошукові роботи.
Нафтопереробнапромисловість України представлена Лисичанським, Кременчуцьким, Херсонським,Бердянським, Дрогобицьким, Львівським і Надвірнянським нефтопереробнимизаводами.
Газовапромисловість – наймолодша галузь паливної промисловості України.
Дніпровсько-Донецьканафтогазоносна область найбільша в Україні, на неї припадає 93,8 % видобутку газукраїни. Основні родовища природного газу розташовані у Харківській(Шебелинське, Хрестищенське, Кегичівське, Дрежелюбівське іЗахіднохрестищенське); Сумській (Рибальське, Качанівське); Полтавській(Солохо-Диканське); Дніпропетровській (Перещепинське) та Чернігівській(Гнідинцівське) областях.
Торфовапромисловість є однією з найдавніших галузей паливної промисловості. Основніродовища торфу зосереджені в Сумській, Чернігівській, Житомирській, Рівненськійта Львівській областях.Видобуток його невеликий.
Електроенергетикає складовою частиною ПЕК. Вона впливає не тільки на розвиток народного господарства,а й на територіальну організацію продуктивних сил.
Усіелектростанції України поділяють на чотири види представлені на рис.1.1. Воснову поділу покладено ознаку використовуваного ресурсу:
тепловіелектростанції, що працюють на твердому, рідкому і газоподібному паливі.Середних вирізняють конденсаційні і теплоелектроцентралі;
гідравлічні,що використовують відповідні гідроресурси і поділяються на гідроелектростанції,гідростимуляційні і припливні;
атомні, якіу вигляді палива використовують збагачений уран або інші радіоактивні елементи;
електростанції,що використовують нетрадиційні джерела енергії. Серед них найперспективнішими євітрові, сонячні, тощо.
Основнігідроелектростанції розташовані на Дніпрі. Це – Дніпрогес, Кременчуцька,Каховська, Дніпродзержинська, Канівська і Київська. На Дністрі збудована ДністровськаГЕС – ГАЕС, у Закарпатській області – Тебле-Ріцька ГЕС. Крім них, на малихрічках діють близько сотні електростанцій невеликої потужності, більші з нихналежать до державної енергосистеми. Збудовано каскади ГЕС на річках Рось(Корсунь-Шевченківська, Стеблеківська та ін.) і Південний Буг.
Металургійнапромисловість є основою розвитку машинобудування, металообробки і будівництва.Сучасна чорна металургія посідає одне з чільних місць у народному господарствікраїни і є матеріальною базою всього комплексу важкої індустрії України.
Чорнаметалургія впливає на розвиток усіх галузей народного господарства України якнайголовніший споживач палива й електроенергії, води. До складу чорноїметалупгії належить видобуток, збагачення та агломерація залізних, марганцевихі хромітових руд; виробництво чавуну, доменних феросплавів, сталі й прокату,електроферосплавів, вогнетривів, металів промислового значення, вториннапереробка чорних металів і коксування вугілля, видобуток допоміжних матеріалів.
Основнірайони виробництва чавуну, прокату, сталі розташовані в Придніпров’ї, Донбасіта Приазов’ї.
У структурівиробництва кольорових металів України провідне місце посідає алюмінієвапромисловість, що складається з виробництва глинозему та алюмінію. Основноюалюмінієвою рудою є боксити, запаси яких в Україні невеликі.
Сировиноюдля одержання магнію в Україні є потужні родовища калійно-магнієвих солейПрикарпаття (у Стебнику, Калуші), мілководні водойми Приазов’я і Причорномор’я(Сиваш), що містять у розчиненому вигляді багато сполук магнію та інших солей.У Калуші збудовано магнієвий завод у виробничому об’єднанні “Оріана”, уЗапоріжжі – магнію і титану. На Верхньодніпровському гірничо-металургійномукомбінаті, розташованому у м. Вільногірську (Дніпропетровська обл.), виробляютьцирконієвий, рутиловий, ільменітовий концентрати, цирконій знезалізнений,двоокис цирконію. На місцевих покладах кіновару понад століття працюєМикитівський ртутний комбінат (Донецька обл.) [9].
Машинобудівнийкомплекс охоплює два десятки спеціалізованих галузей. До нього належатьпрактично всі галузі машинобудування (крім годинникової). Він є основою важкоїіндустрії й відіграє вирішальну роль у створенні матеріально-технічної бази.
Вузагальненому виді структура машиннобудівного комплексу складається із галузей:
Важкогомашинобудування:
металургійне;
гірничо-рудне;
енергетичне.
Середньогомашинобудування:
транспортне;
сільськогосподарськеі тракторне;
верстатобудування;
устаткуваннядля легкої і харчової промисловості.
Точногомашинобудування:
приладомашинобудування;
електротехнічнемашинобудування.
Найважливішоюскладовою частиною важкого машинобудування є виробництво металургійного ігірничо-рудного устаткування.
Основнепідприємство – Новокраматорський завод, який випускає устаткування для доменнихпечей, ковальсько-пресове устаткування та екскаватори.
Устаткуваннядля металургійної промисловості виробляється в Маріуполі, Дебальцево (Луганськаобл.), Кривому Розі, Дніпропетровську.
Підприємства,що виробляють гірничо-рудне устаткування, розташовані в Донбасі і Придніпров’ї.
Заводи повиробництву шахтного устаткування функціонують в Донецьку, Харкові та Луганську.
Центрамивиробництва енергетичного устаткування є Харків та Полтава.
Виробництвоустаткування для нафтової і газової промисловості зосереджено в Харкові,Конотопі (Сумська обл.) та Дрогобичі (Львівська обл.).
Структуратранспортного машинобудування:
залізничнемашинобудування;
автомашинобудування;
авіамашинобудування;
суднобудування(морське та річне).
Великізаводи, що спеціалізуються на виробництві устаткування для залізницьрозташовані у Луганську, Харкові та Дніпропетровську. А головними центрамивагонобудування є Дніпродзержинськ, Кременчук і Кадієвка (Луганська обл.).Залізничні цистерни виробляють в Маріуполі, а в великих транспортних центрах івузлах працюють локомотивно-ремонтні заводи.
Центрамиморського суднобудування є Миколаїв та Херсон, а річного – Київ. Судоремонтморського транспорту здійснюється в Одесі, Маріуполі, Керчі та Севастополі, арічного – Запоріжжі та Ізмаїлі.
Автомобільнізаводи України випускають автобуси (Львів), великовантажні автомашини(Кременчук), маловантажні легкові автомобілі (Запоріжжя), легкові автомобілідля сільської місцевості (Луцьк), автомобільні мотори (Мелітополь). Центрамиавтомобілескладання є Луганськ, Чернігів [10].
Проаналізувавшиситуацію можна вирахувати, що потреби України у природному газі складають до 80млрд. куб. м, в нафті — 20-25 млн. тонн щорічно. У 2008 році власний видобутоксклав 3.7 млн. тонн нафти з конденсатом і 18 млрд. куб. м газу. Це дозволяєзадовільнити потреби України у нафті на 12 відсотків і в газі — на 24 відсотки.Решту 53% необхідних енергоносіїв, Україна повинна забезпечувати, закуповуючиенергоресурси, передусім, нафту, газ та пальне для атомних електростанцій в іншихкраїнах. При цьому її партнерами найчастіше виступають: по закупівлі нафти — Росія і Казахстан, газу — Росія і Туркменистан, ядерного палива — тільки Росія.Така однобока орієнтація української енергетичної промисловості у питаннізабезпечення енергоносіями становить серйозну загрозу економічній безпеці таінтересам держави. Тому на перший план виходить вирішення проблемидиверсифікації урізноманітнення джерел енергопостачання.
Проаналізувавшидане можна зробити висновок про те, що зараз є дуже велика проблема ізспоживанням енергетичних ресурсів, особливо це стосується Донецького,Дніпропетровського, Запорізького, Одеського регіонів та міста Києва в цілому,не дивлячись на те, що вони можуть самостійно забезпечувати себе необхідноюсировиною. В умовах постійного росту вартості енергоресурсів,конкурентоспроможність підприємств все більше залежить від кількості споживаноїенергії на одиницю виробленої продукції. Не секрет, що у більшості українськихвиробників цей показник в 3-4 рази вищий, ніж у європейських, американських абояпонських. Ця обставина стає серйозним гальмом при просуванні вітчизнянихтоварів на світовий ринок.
1.2 Аналізенергетичного комплексу України
Дляекономіки сучасної України характерна украй низька ефективність використанняенергетичних ресурсів. Таке положення справ є наслідком ряду причин, зокрема,структури промислового виробництва з переважанням енергоємних галузей — чорноїметалургії і хімічної промисловості, а також що збереглася, в основному, ще зрадянських часів виробничо-технічної бази, орієнтованої на тодішні низьківнутрішні ціни на нафту і газ. До недавнього часу Україна могла отримуватинедорогий природний газ, що не стимулювало його економне використання, алечерез велику заборгованість та не вчасність повернення грошей втратиламожливість і протягом року вимушена була витрачати більше та використовувативласний. У нас також великі втрати енергоресурсів при транспортуванні ірозподілі.
Статистичневимірювання обсягів видобутку, перетворення та споживання енергоресурсівґрунтується на міжнародних стандартах щодо класифікації енергоносіїв, одиницьвимірювання та перерахунку енергетичних величин. За методологією Міжнародногоагентства з енергетики (МАЕ) сумарний обсяг енергоресурсів (первинних та вторинних)і сумарне енергоспоживання країни визначається в умовних одиницях, виходячи зтеплотворної спроможності енергоносіїв та єдиної одиниці вимірювання, якоювизнана 1 т нафтового еквівалента — toe (tons of oil equivalent).
В умовахпереходу на світові ціни на енергоносії, енергетичної і екологічної кризнайважливішим завданням, що стоїть перед керівником кожного підприємства тафірми, є підвищення енергоефективності використання енергоресурсів. Ситуація вбагатьох регіонах України є критичною, як показано в табл. 1.2. по індексаменергоспоживання, і сьогодні потрібно швидкі і рішучі дії із зміни існуючогоположення.
Таблиця 1.2
Індексиенергоспоживання у порівнянні із країнами світуКраїни Індекс сумарного енергоспоживання Індекс споживання електроенергії Коефіцієнт випередження споживання електроенергії А 1 2 3 Увесь світ 1,36 1,88 1,4 США 0,19 1,52 1,3 Канада 1,23 1,52 1,2 Японія 1,48 1,8 1,2 Китай 1,86 3,75 2 ОЕСР 1,25 1,63 1,3 ІСНД 0,89
Найбільшдохідливим і загальновизнаним в світі узагальнювальним показником ефективностівикористання енергетичних ресурсів служить їх витрата на одиницю вироблюваноговалового внутрішнього продукту (ВВП). Ці розрахунки по країнах проводятьсяМіжнародним енергетичним агентством (МЕА). Всі первинні енергетичні ресурси(виробництво, сальдо експорту і імпорту, зміна запасів) переводяться в умовнийнафтовий еквівалент вказаний у табл. 1.3. При цьому розраховується, скількикілограмів палива в цьому еквіваленті витрачається на 1000 дол. ВВП. Причому,що треба відмітити, порівняльні дані переводяться з національних валют в долариСША не по офіційному валютному курсу, а по найбільш правильних для міжнароднихзіставлень паритетах купівельної спроможності (ППС). Ці паритети враховуютьреальні співвідношення цін на всі товари і послуги, а не лише позовнішньоторговельних операціях, на які переважно орієнтовані офіційні валютнікурси. У країнах з розвиненою ринковою економікою співвідношення національнихвалют по ППС і офіційних валютних курсах розрізняються трохи (плюс-мінус5—10%). А в країнах, що розвиваються, і країнах з перехідною економікою,включаючи Україну, ВВП в перерахунку по валютному курсу виявляється менше, ніжпо ППС, до п'яти разів.

Таблиця 1.3
Перехід донафтового еквівалентуВид палива та енергії Одиниця виміру Калорійний еквівалент Тонна нафтового еквіваленту Кам’яне вугілля т 0,726 0,7 Газ природній куб.м. 1,15 0,932 Нафта, включаючи газоконденсат т 1,43 1,018 Бензин автомобільний т 1,49 1,05 Електроенергія ККД=100% кВт-год 0,325 0,084 Теплова енергія Гкал 0,172 0,101
Далі буде показанеспіввідношення по валютних курсах, порівняння по яких виглядає ще гнітючішим.Але саме по офіційному доларовому курсу Україні доводиться розплачуватися затих, що імпортуються газ, нафта і нафтопродукти.
У 2006 роців Україні ефективність використання енергоносіїв була в 2,4 разу нижче, ніж вцілому у світі, в 2,6 разу нижче, ніж в 26 країнах ОЕСР, і в 3,1 разу нижче,ніж в 25 країнах Євросоюзу.
Україна поефективності витрачання умовного нафтового палива відстає (за даними 2007 року)від Польщі в 2,4 разу, Словаччині — 1,95, Угорщині — 2,9 разу. Відставання відкрупних західноєвропейських країн ще значніше: від Франції —в 3,1 разу, Італії— 4,3. Показники енергоефективності нашої країни набагато нижчі, ніж навіть внайбільших країнах світу, що розвиваються, — Китаї, Індії, Бразилії.
У 2006 роціУкраїна спожила 140,3 млн. тон енергії в нефтяному еквіваленті, що у порівняннііз іншими країнами світу досить значна кількість. А якщо б наші вагоміпоказники витрат енергоресурсів були на середньосвітовому рівні (210 кг нефтепалива на 1000 долл. ВВП проти 500 кг в Україні), то вітчизняні потреби в енергоносіяхсоставляли б не 140, а тільки 60 млн. тон, хоч і наведені цифри в табл. 1.4.свідчать про інше. При середній ціні нафти в 2007-му приблизно в 400 дол. затону це дозволило б нам скоротити витрати на умовну нафтосировину на 32 млрд.дол. — с 56 до 24 млрд. дол. резерви для макроекономіки більш ніж вражаючі.Виникаєнеобхідність пояснити причини настільки високої витрати енергоресурсів вУкраїні. Тим більше що з 1999 по 2008 рік витрата енергоресурсів у нас все жпомітно знизилася — з 720 до 500 кг (2000 рік — 640 кг, 2002-й — 580, 2003-й — 570 кг) на 1000 дол. ВВП, або майже на третину.
За оцінкамифахівців з енергоменеджменту, потенціал енергозбереження в Україні складає до48% від імпорту енергоресурсів. Найбільшу кількість енергії споживаютьметалургійні, хімічні і нафтохімічні виробництва. У табл.1.4. приведені данівитрати первинних енергоресурсів у нафтовому еквіваленті.
У металургіїнайбільш енергоємним переділом є аглодоменне виробництво, якого припадає начастку до 70% енергоспоживання усього металургійного циклу.
Можнавважати, що ці зміни багато в чому визначалися наступним: у 2001 році в Україніфізичний об'єм ВВП складав лише 48% від рівня докризового 1990-го.А споживанняенергоресурсів в житлово-комунальній сфері (побутове споживання електроенергії,газу, опалювання, гаряче водопостачання) що сумарно формують значну долюенергопотреб, практично залишалося на рівні 1990-го.
Таблиця 1.4
Витратапервинних енергоресурсів у нафтовому еквівалентіРегіон, країна За ПКС, млн. т. За валютним курсом, млн. дол. 1999 2004 2008 2008 Світ 240 220 210 320 Україна 720 640 500 3190 Росія 670 590 490 1950 Білорусь 700 510 430 1610 ЄС 180 160 160 200 ОЕРС – всі країни 210 200 190 200 ОЕСР-Європа 180 160 160 200 ОЕСР-Північна Америка 260 230 220 230 ОЕРС-Тихий океан 180 180 170 150 Африка 320 300 290 880 Латинська Америка 160 160 160 320 Близький Схід 370 360 370 650 Азія 210 200 190 710 Китай 320 220 230 850
Україназначною мірою залежить від імпорту енергоносіїв (43 % від загальних потреб).Крім того, значні світові ціни, які встановлювалися на основні енергоресурси,вимагають раціонального використання ПЕР та подальшого планування рівніввласного видобутку.
За 1999-2008роки наш ВВП зріс на 28%, хоча і залишався на 39% нижче за рівень 1990 року. Востанні роки помітно збільшилося виробництво ВВП у промисловості та іншихгалузях економіки. А споживання енергоресурсів на житлово-комунальні послуги,мабуть, навіть дещо скоротилося, зокрема у зв'язку із зменшенням чисельностінаселення за ці роки на 4 млн. чоловік (або на 8%). Таким чином, ці структурнізміни в деякій мірі зумовили зниження споживання умовного палива на одиницю ВВПпісля 2001 року. Можна передбачити, що і в найближчі декілька років, поки не будедосягнутий і перевищений фізичний об'єм ВВП докризового 1990 року, ці тенденціїзбережуться.
Однією здієвих доріг формування стратегії зниження витрат енергоресурсів в Україні,окрім зазначених у табл. 1.4., могло б бути виділення, скажімо, 15—20виробництв і галузей, що є найбільшими споживачами енергоресурсів. По ним булоб необхідно порівняти питому витрату енергії на одиницю продукції заналогічними показниками в інших країнах, що використовують найбільшпрогресивне устаткування і сучасні технології. На базі цієї інформації можнабуло б виконати варіантні економічні розрахунки потреб у фінансових ресурсах (восновному капіталовкладень).

Таблиця 1.4
Організаційно-економічнасистема енергозбереженняОрганізаційно-економічна система енергозбереження Техніко-технологічні Конструкційні Організаційні Соціально-економічні Резервно-іноваційні Удосконалення технологічних процесів з метою мінімізації витрат енергоресурсів Конструкційні рішення відносно удосконалення кінцевого продукту Удосконалення організації виробництва та праці Вплив на менеджмент підприємств за допомогою соціально-економічних методів Іноваційна політика підприємства направлена на пошук енергоресурсів
Поліпшенняінформаційно-статистичного забезпечення формування і використанняенергоресурсів і енергоспоживання обумовлює необхідність складання трьох видівенергетичних балансів. Два з них розроблялися і раніше. Це баланси основнихенергопродуктів і енергетичний (або, використовуючи радянську термінологію, —паливний) баланс, в якому різні види енергоносіїв виражені в умовних паливниходиницях. Третій баланс, розробка якого раніше не велася, передбачає складанняпринципово нового енергобалансу у вартісному вираженні. Потреба в цьому балансіобумовлена, зокрема, значним подорожчанням нафти, що імпортується, і газу, а такожвідмінностями в цінах на вітчизняні енергопродукти, що імпортуються.
Натуральнібаланси повинні охоплювати всі найбільш значимі енергопродукти, такі як вугілляз додатковим виділенням енергетичного вугілля, що коксується, природний газ,нафта, основні продукти нафтопереробки, електро- і теплоенергія.
У витратнійчастині (використанні) необхідно передбачити виділення всіх найбільш значимихспоживачів, власне споживання, відобразити технологічні і наднормативні втрати.При необхідності слід проводити і регіональну розробку цих балансів.
Прискладанні енергетичних балансів в умовному паливі всі види первиннихенергетичних ресурсів перераховуються в умовний еквівалент. Необхідно перейтивід колишньої радянської схеми їх побудови у вугільному еквіваленті на розрахункив умовному нафтовому паливі, як це робить МЕА.
Орієнтація,що продовжується, на умовне паливо у вугільному еквіваленті, швидше за все,пояснюється традиціями. Коли в СРСР ще в довоєнні роки розроблялися планові ізвітні паливні баланси, в них домінувало вугілля, а нафта і газ займали доситьскромне місце. Так, в 1940 році на вугілля у видобутку палива (у вугільномуеквіваленті) доводилося 59,1%, на нафту з газовим конденсатом — в три разименше, 18,7%, а на газ — лише 1,8% (у вісім разів менше, ніж на дрова, і в трирази менше, ніж на торф).
Однією зперешкод для розрахунків енергобалансів, особливо регіональних, залишаєтьсявідсутність досить точних даних про здатність виділення тепла різних видіввугілля.
Розробкаенергобалансів у вартісній формі — завдання нове, важливе і необхідне. Вонавитікає з наполегливої необхідності зв'язати натуральні і вартісні показники івимагає додаткових зусиль. Один із можливих шляхів її вирішення — використанняданих міжгалузевих балансів.
Взагалі-товідсутність енергобалансів для національної економіки, енергетичній безпецікраїни за значимістю аналогічно відсутності бюджету країни для керівництваекономікою, фінансами, соціальною сферою, регіональним розвитком.
ЕнергобалансиМЕА для України не розробляються в Україні, в Києві, але складаються за насМіжнародним енергетичним агентством в Парижі. Причому за методологією цієїорганізації, що робить їх порівнянними з аналогічними балансами інших країн ірегіонів. Енергетичний баланс по Україні за 2004 рік представлений в публікаціїEnergy Balances of NON-OECD Countries. У MЕA розуміють, що енергетичні балансиважливі не лише для 26 країн–членів ОЕСР, але і для інших держав, ірозраховують ще по 105 країнам.
Методикаскладання енергетичних балансів МЕА істотно відрізняється від методики розробкирадянських паливних балансів. Вже згадувалося, що баланси МЕА складаються не увугільному, а в нафтовому еквіваленті. Радянські баланси включали дві основніскладові. Перша — паливні ресурси, друга — їх проміжне і кінцеве використання.
Баланси МЕАзберігають, в принципі, першу складову — первинні ресурси палива і енергії.Друга частина відображає трансформацію частини первинних видів енергії(вугілля, нафти, газу, ядерної сировини і гідроресурсів) в продукти угле- інафтопереробки і виробництво електричної і теплової енергії.
Третячастина характеризує кінцеве використання п'яти видів енергії (вугілля,продуктів нафтопереробки, газу, електро- і теплоенергії) основними групамикінцевих споживачів — промисловістю, транспортом, сільським, житлово-комунальнимгосподарством, іншими галузями економіки.
Сумарнопервинні енергоресурси України в 2008 році складали в нафтовому еквіваленті140,3 млн. тонн, з них близько половини — 46,9% доводилося на газ, 23,6 — навугілля, 18,5 — на нафту, 16,2% — на ядерне паливо. Скромна роль гідроенергії —0,72% і особливо поновлюваних видів енергії — лише 0,19%.
Зневідповідно високої енергоємності виробництва в Україні та низькоїефективності використання енергоносіїв слідує необхідність виділити і в розгорненомувигляді відобразити енерговитрати в спільних витратах на виробництво по галузяхекономіки, рівень споживання представлений в табл. 1.5. На жаль, в Україні цівитрати в спільній структурі матеріальних витрат не виділяють.
Таблиця 1.5
Рівень споживаннята енергетична ефективність України у порівнянні із країнами світуКраїни Рівень енергоспоживання Енергетична ефективність ОЕСР 1,093 1,256 США 1,013 1,333 Канада 1,01 1,19 Китай 1,487 2,667 Польща 0,776 1,75 Угорщина 0,924 1,187 Болгарія 0,766 1,25 Румунія 0,671 1,166 Росія 0,731 0,857 Україна 1,513 0,428
Зарадянських часів, коли економіка не зазнавала особливих труднощів іззабезпеченням енергоресурсами, а нафта і газ були досить дешевими, в структурівитрат на виробництво в промисловості, сільському господарстві, транспортіокремо виділялися витрати на паливо і енергію. Так, в 1985 році, коли нафта (умісцях видобутку) коштувала 12 крб., до того ж не за баррель, а за тонну, тапри собівартості видобутку 13,82 крб., а природного газу за 1000 кубометрів —відповідно 7,81.
1.3 Огляд публікацій за напрямком роботи
Прогнозуванняенергоспоживання є основою для розробки розвитку електро- та теплоенергетикирегіону. Цій проблемі присвячено роботи Енергетичного Інституту ім. Г.М.Крижановського, ВГПІ та НДІ «Енергосітьпроект» і ряд інших досліджень.
Сьогодніенергетична промисловість України — це розгалужений потужний промисловийкомплекс, який об'єднує понад 500 підприємств і організацій різних формвласності. Його складають 14 теплових електростанцій (ТЕС); 27теплоелектроцентралей (ТЕЦ) загального користування, які входять до складусистем централізованого теплопостачання міст, та 243 промислових ТЕЦ; 4 атомніелектростанції (АЕС); 8 великих гідроелектростанцій (ГЕС); майже 36 тис. кмгазопроводів; 4000 км магістральних нафтопроводів; 6 нафтопереробних заводів;понад 180 шахт та інше. В енергетичному комплексі України працює понад 800 тис.чоловік, ці дані приводить Закіров Д.Г. в книзі «Концептуальні основи енергозбереженняв промисловості України» .
Методимоделювання являють собою досить широкий спектр економіко-математичних,економетричних та інших моделей, що мають спільну рису — спробу побудуватимоделі об’єктів реальної дійсності, особливо (в межах можливості) їхньоїдинаміки, щоб на їх основі створити підвалини для відпрацюванняоптимальних управлінськихрішень[22].
Найважливішимифункціями в системі стратегічного планування енергоспоживання, які виділяютьсяу статті Малишева Е.А. «Методологія формування механізму ефективногоенергоспоживання в регіональному енергетичному комплексі» є:
визначенняможливих цілей і напрямків розвитку об’єкта прогнозування;
оцінкасоціальних, економічних, наукових, технічних та екологічних наслідківреалізації кожного з можливих варіантів розвитку об’єктів прогнозу;
визначеннязмісту заходів щодо забезпечення реалізації можливостей та послаблення загрозкожного з можливих варіантів розвитку прогнозованих подій;
оцінканеобхідних витрат і ресурсів для впровадження розроблених заходів і наслідківщодо обмежень у системі «час — гроші».
Коган Ю.М. усвоїй роботі «Сучасні проблеми прогнозування потреби в електроенергії» відзначає,що у стратегічному плануванні регіонального енергоспоживання прогнозивикористовуються в різних варіантах:
побудовасистеми прогнозів для різних співвідношень «продукт — ринок»;
оцінкавпливу різних факторів на розвиток ситуації, в тому числі по окремих ринках(наприклад, вплив нових технологій виробництва, зміни в потребах окремих групспоживачів тощо);
виявленняймовірності «точок зростання» у макро- та мегасистемах і вплив на них окремихфакторів (наприклад, зростання попиту на певний вид товару внаслідок зростаннядоходів споживачів);
зміни успіввідношеннях «можливості — загрози» (наприклад, нереалізована можливістьможе стати загрозою, якщо її використає у повному обсязі конкурент);
розробкацілей та альтернативних стратегій їхнього досягнення.
Однак деякіпідприємства для прийняття рішень про майбутнє організації або зовсім незастосовують прогнози, або застосовують їх незначною мірою описують Бурий О.В., Калинина А.А. та Кукреш Л.Я. в своїй праці «Енергоекономічне прогнозуваннярозвитку регіонів». Як правило, такі фірми функціонують недовго, тому що навітьті зміни у середовищі, які можна передбачити, стають несподіванкою:підприємство неготове для повної реалізації можливостей, що надаються зовнішнімсередовищем, або терпить крах під впливом будь-якої, навіть незначної загрози.
Досвідпроцвітаючих підприємств свідчить про обмеженість екстраполяційних та інтуїтивнихпрогнозів. Тенденції, виявлені на основі аналізу інформації про події, щовідбулися в недалекому минулому, можуть бути ненадійними індикаторами майбутніхтенденцій [21].
Більшачастина галузей української економіки (такі як видобувна та хімічна промисловість)є енергоємними описує в своїй статті «Проблеми прогнозування електроспоживанняпо підприємствах і енергосистемах» Вокін Е.В., що негативно вливає на загальнийпоказник енергоємності. Незважаючи на істотний спад промислового виробництва тавідповідне скорочення енергоспоживання в середині 90-х років минулого століття,використання енергії в найбільш енергоємних секторах скоротилось значно менше,ніж в економіці в цілому, оскільки робився основний вклад у ВВП та державнуказну. В певних виробничих галузях енергоємність збільшилась під часекономічного спаду через великі обсяги фіксованого енергоспоживання.
Прогнозуванняенергоспоживання є основою для розробки розвитку електро- і теплоенергетикирегіону на перспективу. Цій проблемі присвячені роботи Енергетичного Інститутуім. Г.М. Крижановського, ВГПІ і НАН «Енергосітьпроект» і ряд інших досліджень.На протязі багатьох років в Київському науковому центрі УРО АН проводилисяметодичні розробки і розрахунки перспективних рівнів і режимів електроспоживаннярегіонів. Останніми роками ці дослідження ускладнилися, що пов'язане як знеобхідністю вирішення нових методичних і інформаційних проблем, так і зпідвищенням невизначеності соціально-економічного розвитку регіону.
Відомабезліч всіляких підходів, методів і моделей прогнозування енергоспоживання навіддалену перспективу, але всі вони не позбавлені недоліків стверджує у своїйстатті Успенська І.Г. «Прогнозування режимів електроспоживання». Основнийнедолік статистичних методів полягає в недостатній деталізації прогнозованихпоказників і низькому рівні довіри до отримуваних результатів. Це обумовленотим, що в рамках останіх тенденцій приховані конкретні причини змін рівняенергоспоживання, що відбуваються, відсутні взаємозв'язки і із змінами всоціально-економічному розвитку регіону, і із співвідношенням споживанняелектроенергії, тепла і палива.
Методиекстраполяції, базуються на припущенні про незмінність або відноснустабільність наявних тенденцій розвитку. Інакше кажучи, гіпотеза економічногопередбачення базується на схожості та спадковості глобальних умов існуванняпідприємств у минулому, теперішньому та майбутньому. В цьому й полягаєобмеженість даного підходу, оскільки чим тривалішим є період прогнозування, тимбільш імовірним є змінність тенденцій розвитку під впливом різних факторів.
Експертніметоди базуються на знаннях та досвіді спеціалістів різної кваліфікації.
В основуекспертних методів покладено п’ять основних умов групового вибору рішень:
універсальність,тобто наявність достатньої різноманітності можливостей вибору експертів таможливостей визначення для них індивідуальних профілів переваг;
наявністьпозитивного зв’язку колективних та індивідуальних переваг, при якому відмова(або доповнення) від однієї альтернативи в індивідуальних перевагах окремогоексперта не повинна змінити направленості переваги відносно колективної;
незалежністьнепов’язаних альтернатив (якщо переваги кожного експерта однакові в кількохпрофілях, то й відповідні по альтернативах ступені переваг суспільства мають бутиоднакові для цих профілів);
наявністьсуверенності експертів, тобто відсутність «нав’язаного» товариством ступеняпереваг;
відсутністьдиктаторства (як правило, з боку одного експерта, переваги якого визначаютьпереваги товариства, а інші члени впливають на вибір альтернатив лише в томуразі, якщо ці альтернативи не мають ніякого значення для названого індивідуума).
У зв'язку зцим виникає необхідність розробки нової методики (методологічних підходів)прогнозування рівнів енергоспоживання регіону для вирішення проблемизабезпечення перспектив розвитку як власне підприємств здобичі палива іелектроенергетики, так і регіону в цілому. Така методика передбачаєвикористання залежності динаміки зміни укрупнених питомих показників споживанняенергії і палива від обсягу виробництва (натурального або товарного випуску)продукції.
Методкінцевих приростів економічного факторного аналізу застосовувався длядослідження процесів споживання електричної енергії та природного газу — двохосновних видів енергоресурсів, які використовуються у виробничому цикліпідприємств.
Дляпланування обсягу потреби в електричній енергії на підприємствах, як правило,використовується класична мультиплікативно-адитивна модель, яка може бутипредставлена у вигляді:

W=Σni=1Ni* Qi + Σmj=1Lj * tj,
де W — загальний обсяг потреби в електроенергії (кВтг); Ni — питома витрата (норма)енергії на одиницю продукції (кВтг / од.); Qi — обсяг кінцевої продукції абонапівфабрикату, випущений i-им цехом (агрегатом) за аналізований період (од.);Lj — добовий ліміт витрат електроенергії (кВтг); tj — кількість календарнихднів у звітному періоді.
Першачастина правій частині виразу описаного вище дозволяє розрахувати пореби велектроенергії для тих видів продукції (напівфабрикатів), для яких є можливістьі доцільність існує розвивати норму витрати електроенергії по переділах(технологічним операціям), що беруть участь у випуску товарного продукту, щовідпускається на сторону (чавун, сляби, прокат тощо) або промислового продукту,викорисристовуються для подальшого виробництва кінцевої продукції.
При цьомуслід зазначити, що встановлення норм витрати електроенергії, диференційованихза видами й типорозміру продукції, оправдано тільки стосовно найбільшенергоємним кінцевим продуктам. Для решти доцільно розраховувати укрупненінорми або ліміти, які стосуються груп продукції різної номенклатури або групамагрегатів різної продуктивності та енергоємності.
У цьомувипадку в розрахунках використовується друга частина формули згаданої вище, яказастосовується для визначення планового обсягу електроенергії з тим агрегата,для яких відсутні власні норми витрати, але в ході статистичних спостереженьобчислена величина, що характеризує середовищне добове споживання енергії(ліміт). Множенням ліміту на кількість дисть календарних днів звітного періодурозраховується сумарна потреби цеху (агрегату) в електроенергії. Слідзазначити, що лімітва схема розрахунку як правило використовується дляневеликих цехів (груп агрегатів) з низькою енергоємністю і значним асортиментомпроізводімой продукції.
Длярозрахунку потреби в природному газі використовується модель, практичноідентична, але враховує специфіку споживання газоподібного палива вметалургійному виробництві.
Комплекснийпідхід до аналізу господарської діяльності підприства, що спирається назастосування алгоритмів економічного факторного аналізу та передбачає надання уповному обсязі достоної інформації особі, що приймає рішення, дозволяє нетільки получіть об'єктивну оцінку причинно-наслідкових зв'язків у системі, Алеі спрогнозувати ймовірні наслідки керуючого впливу.
В результатіпроведення дослідження була проаналізована структура енергетичного комплексуУкраїни і виявлені найбільш енергоспоживаючі регіони. Також були виявлені недолікиіснуючих технологій та обладнання, що застосовуються на підприємствах тажитлово – комунальних господарствах, котрі є одними з найбільших споживачівусіх видів енергоресурсів. Особливу увагу необхідно приділити таким регіонам якДонецький, Запорізький, Дніпропетровський, АР Крим та містам мільйонерам Київу,Севастополю, Одессі, споживання яких дорівнює сумарному в деяких областях.
Проведенийаналіз публікацій, що стосуються погіршення стану енергоспоживання таенергозбереження, виявив, що зараз в Україні існує велика проблема із нестачеюресурсів, а отже вимушеними додатковими витратами на закупівлю татранспортування. Необхідно також зауважити, що родовища ресурсів, як указано впункті 1.2., розташовані нерівномірно по території держави, що також викликаєнебажані збитки та втрати часу.
Погіршеннястосунків з Росією відобразилося на постачанні дешевого газу в Україну,основного ресурсу діяльності підприємств, а отже і на ціни на продукцію.

Розділ 2.Методи та моделі енергоспоживання регіонами України
2.1 Постановка задачі побудови комплексу моделей енергоспоживання регіонів
Енергетичніресурси є чинниками економічного зростання, тому, оцінка їх використанняповинна здійснюватися з врахуванням темпів зростання, об'ємів реалізаціїпродукції та цін на енергоресурси. Дані ресурси відносяться до невідтворних, щозумовлює необхідність особливо економного їх вживання у виробничому процесі.Основоположним принципом їх використання в умовах розширеного відтворення маєбути випереджаюче зростання обсягів виробництва продукції, в порівнянні іззростанням енергетичних витрат. Використання енергетичних ресурсів повиннездійснюватися у взаємозв'язку з темпами їх відтворення. Також необхідноприділити особливу увагу постачальникам та виробникам, адже вони є невід’ємноючасткою самого процесу енергоспоживання .
У 2007 р.споживання енергії українською промисловістю становило 40 % загального обсягуїї споживання в Україні. У житлово-комунальному секторі щорічно споживається 20% усіх необхідних Україні паливно-енергетичних ресурсів і електроенергії і 30 %тепловій енергії. По об'ємах енергоспоживання ЖКГ займає третє місце післяенергетики і чорної металургії. У виробничій сфері енергоспоживаннясконцентроване в кількох енергоємних секторах, які складають лише незначнучастку в загальній величині доданої вартості. Найбільш енергоємними секторами єметалургія та хімічна промисловість. Нерівномірне розміщення ресурсів натериторії держави дуже впливає на енергоспоживання у регіонах, наприклад однимиз найбільш енергоємних є Донецький та Запорізький. Як наслідок виникаютьпроблеми з транспортуванням або купівлею із-за кордону, що призводить дозбільшення цін, а отже додаткових витрат користувачів енергоресурсів.Вітчизняні підприємства та ЖКГ характеризуються високою енергоємністю танизькою енергоефективністю, причиною чого стає використання застарілогообладнання та технологій, що були прийняті ще за часів радянського союзу.
Длявирішення завдань моделювання складних систем існують добре обробленіметодології і стандарти. До таких стандартів відносяться методології сімействаIDEF. З їх допомогою можна ефективно відображувати і аналізувати моделідіяльності широкого спектру складних систем в різних розрізах. При цьому широтаі глибина обстеження процесів в системі визначається самим розробником, щодозволяє не перенавантажувати створювану модель зайвими даними.
Idef0 — методологія функціонального моделювання. За допомогою наочної графічної мовиIdef0, система, що вивчається, з'являється перед розробниками і аналітиками увигляді набору взаємозв'язаних функцій (функціональних блоків — в термінахIdef0).
Як правило,моделювання засобами Idef0 є першим етапом вивчення будь-якої системи. Припобудові Idef0 — діаграм переважно правильно відокремлювати вхідні інтерфейснідуги від керівників, що часто буває непросто.
В даномувипадку на рис. 2.1, на вході IDEF0 повинні бути присутні постачальники, цінита обсяг енергоресурсів, а на виході те, що повинні отримати у результатіпроведення моделювання: структуру та обсяг енергоспоживання регіонів.
Існує рядчинників, що можуть впливати на моделювання енергоспоживання регіонів України,а саме: кон’юктура ринку, науково-технічний прогрес як постачальники необхіднихданих, а також слід виділити діяльність галузевих(регіональних) міністерств танауково-дослідницьких організацій, адже саме вони приймають рішення відносноенергоспоживання та розробляють відповідні програми, керуючись якими регіониможуть зназити свое енергоспоживання. Необхідно загострити додаткову увагу самена цих чинниках, бо саме вони формують сьогоденний стан українськоїрегіональної енергетики.
/>
Рис. 2.1.IDEF модель аналізу енергоспоживання регіонами України
Кон’юктуравиступає як динамічний прогрес економічних змін, що характеризується напрямом імірою варіативної певної сукупності елементів народного господарства. Вона єпостійно змінюючимся динамічним процесом. Її роль є дуже значною, бо саме вонавпливає на роботу підприємств, що характеризують регіон.
Вартозауважити, що зараз існує проблема енергозбереження, яка робить науково–технічний прогрес рушійною ланкою для її вирішення. Нові розробки тадослідження дають змогу підприємствам оптимізувати затрати.
Длязабезпечення використання потенціалу енергозбереження, перш за все, необхідніудосконалення нормативно-правової бази і державної політики у сферіенергозбереження, яка б спонукала енергоспоживачів до належного обліку ощадноговикористання. Галузеві міністерства та науково-дослідницькі центри, зазначеніна рис. 2.2., сприяють впровадженню інноваційних технологій, допомагаютьстворити необхідну базу для поліпшення умов праці.
Важливістьподібних установ проявляється в працях, розроблених працівниками, таспівробітництві з підприємствами не тільки в місцевій сфері діяльності іншихрегіонів.
/>
Рис. 2.2.Декомпозиція комплексу моделей енергоспоживання регіонами України
Проведенняаналізу є вкрай необхідним, адже для економіки сучасної України характерна дуженизька ефективність використання енергетичних ресурсів. Таке положення справ єнаслідком ряду причин, зокрема, структури промислового виробництва зпереважанням енергоємних галузей чорної металургії і хімічної промисловості, атакож що збереглася, в основному, ще з радянських часів виробничо-технічноїбази, орієнтованої на тодішні низькі внутрішні ціни на нафту і газ. Донедавнього часу Україна могла отримувати недорогий природний газ, що нестимулювало його економне використання. У нас також великі втратиенергоресурсів при транспортуванні чи розподілі і саме для того щоб дослідитизагальне становище України шляхом використання методів поділу регіонів нагрупи, забражених на рис.2.3.
/>
Рис.2.3. Декомпозиція моделі аналізу енергоспоживання регіонами України
В результатіпроведення моделювання можна отримати необхідне для виявлення особливоенергозатратних регіонів, що потребують втручання держави у разі неспроможності самостійно подолати зайві витрати ресурсів, або власноруч, череззаміну обладнання та впровадження інновацій.
В результатівиникнення необхідності розробляти оптимальний баланс підприємства абоенергосистеми, тобто планувати витрати кожного виду палива в певний проміжокчасу з метою здобуття необхідного навантаження з мінімальними витратами вумовах швидких змін технологічної, економічної і інших ситуацій. полягає втому, що теоретичні узагальнення, основні положення і виводи дисертаційногодослідження можуть бути використані в діяльності органів законодавчої івиконавчої влади України, а саме: при розробці концепції розвиткупаливно-енергетичного комплексу країни, розвитку її нафто- та газотранспортноїсистеми і проведенні зовнішньоекономічної політики України, спрямованої напосилення її енергетичної безпеки.
аргументовановести політику відносно вибору і реалізації оптимального плану з метоюзабезпечення зниження додаткових витрат, що виникли від вжитку додатковиходиниць енергоресурсів;
понизитивитрати на виробництво продукції і як наслідок зменшити ціну собівартості іпродажу, тобто стати привабливішим для потенційних замовників.
Побудовамоделей для отримання у висновку аналітичних значень, дає можливість дізнатисяпро роботу підприємств та ЖКГ, що представляють основні енергоємні регіониУкраїни.
В даномувипадку оптимізація є завершальною об’єднуючою ланкою, яка включає в себе якструктуру так і отримані дані кластеризації.
В результатіпроведення моделювання отримані дані можна використовувати для оперативного ітактичного управління споживання енергоресурсів, що дозволяють підвищитиефективність їх виробництва і розподілу і, як наслідок, стримувати зростанняцін, добиватися відносного зниження тарифів.
В результатіпроведення моделювання шляхом дискримінантного аналізу та кластерного розбиттяна групи, можно проаналізувати стан регіонів вцілому та кожногоокремо.Кластерізація дозволить будучому користувачу моделей(інвестору абодержавному службовцю) визначити доцільність співпраці з регіональнімипредставниками та масштаб виконання необхідних дій. А налізуючи на прикладіХарківської області енергоспоживання на душу населення можно розробити комплексзаходів відносно його оптимізації, тоб то більш ефективного використання такихенергоресурсів як вугілля, газ, нафта та електроенергія.
Дані оцінкидозволяють, хоча і в першому наближенні, виявити ступінь гостроти економічнихта екологічних проблем територій регіону і виділити їх у типологічні групи.
2.2 Застосуванняметодів багатовимірного статистичного аналізу в моделюванні енергоспоживання
Одним знайбільш дієвих інструментів аналізу є кластерний аналіз. Його основнедостоїнство полягає в тому, що він дозволяє об'єднувати об'єкти в однорідні закількома показниками групи (кластери). Алгоритм його застосування складається знаступних кроків:
формуванняматриці «об'єкт — ознака», де в якості об'єктів можуть виступати регіони, містаі т.д., а ознаками є значимі характеристики пов'язані з енергоспоживанню;
вибір заходисхожості або міри відстані, на основі якої буде будуватися класифікація;
визначення зв'язкуміж об'єктами на основі побудови матриці схожості або відстаней, симетричноївихідної матриці;
виявленнягруп та інтерпретація отриманих результатів.
Привизначенні пріоритетних напрямків комплексного енергоспоживання регіонукластерний аналіз може використовуватися в кількох аспектах. Перша областьзастосування — це виявлення проблем, формування переліку регіонів з високимипоказниками споживання ресурсів, наявності великих родовищ, заводів, яківизначають загальні витрати енергоресурсів. Другим аспектом аналізу є оцінкапотенціалу та відбір регіонів, які можуть стати «локомотивами» споживання, наоснові вивчення розподілу ресурсів, виробничих потужностей і т.д.
Для такихоб'єктів в подальшому можуть створюватися інвестиційні проекти розвитку, що фінансуютьсяповністю або частково за рахунок бюджетних коштів. Крім того, проведеннякластерного аналізу за одним і тим же об'єктам і показниками за даними різнихчасових зрізів дає уявлення про динаміку розвитку регіонів, їх рух щодосформованих груп, що надає вихідну інформацію для прогнозування.
Використаннякластерного аналізу не вичерпується узагальненням великих масивів кількіснихданих. Він також застосовується для зіставлення об'єктів за якіснимихарактеристиками. У стратегічному управлінні методики багатовимірних угрупованьможуть використовуватися для агрегування експертних оцінок поточного абопрогнозованого рівня розвитку об'єктів та їх підсистем.
Об'єднанняабо метод деревовидної кластеризації використовується при формуванні кластерівнесхожості або відстані між об'єктами. Ці відстані можуть визначатися водновимірному або багатовимірному просторі. Наприклад, якщо ви повиннікластеризувати типи їжі в кафе, то можете взяти до уваги кількість калорій, щомістяться в ній, ціну, суб'єктивну оцінку смаку і так далі. Найбільш прямийшлях обчислення відстаней між об'єктами в багатовимірному просторі полягає вобчисленні відстаней Евкліда.
На першомукроці, коли кожен об'єкт є окремим кластером, відстані між цими об'єктамивизначаються вибраною мірою. Проте коли зв'язуються разом декілька об'єктівслід визначити відстані між кластерами.
Іншимисловами, потрібне правило об'єднання або зв'язку для двох кластерів. Тут єрізні можливості: наприклад, ви можете зв'язати два кластери разом, колибудь-які два об'єкти в двох кластерах ближче один до одного, ніж відповіднавідстань зв'язку. Іншими словами, ви використовуєте «правило найближчогосусіда» для визначення відстані між кластерами; цей метод називаєтьсяметодом поодинокого зв'язку. Це правило будує «волокнисті» кластери,тобто кластери, «зчеплені разом» тільки окремими елементами, щовипадково виявилися ближче за інших один до одного. Як альтернативу ви можетевикористовувати сусідів в кластерах, які знаходяться далі за усі інші париоб'єктів один від одного. Цей метод називається метод повного зв'язку. Існуєтакож безліч інших методів об'єднання кластерів, подібних тим, що булидосліджені.
Методкластеризації к –середніх істотно відрізняється від таких агломеративныхметодів, як об'єднання (деревовидна кластеризація) і двувходове об'єднання.Припустимо, ви вже маєте гіпотези відносно числа кластерів (за спостереженнямиабо по змінних). Ви можете вказати системі утворити рівно три кластери так, щобвони були настільки різні, наскільки це можливо. Це саме той тип завдань, яківирішує алгоритм методу K середніх. У загальному випадку метод K середніх будуєрівно K різних кластерів, розташованих на можливо великих відстанях один відіншого.
Зобчислювальної точки зору ви можете розглядати цей метод, як дисперсійний аналіз«навпаки». Програма починає з K випадково вибраних кластерів, а потімзмінює приналежність об'єктів до них, щоб мінімізувати мінливість усерединікластерів, і максимізувати мінливість між кластерами. Цей спосіб аналогічнийметоду «дисперсійний аналіз (ANOVA) навпаки» в тому сенсі, щокритерій значущості в дисперсійному аналізі порівнює міжгрупову мінливість звнутрішньогрупової при перевірці гіпотези про те, що середні в групахвідрізняються один від одного. У кластеризації методом K середніх програмапереміщає об'єкти (тобто спостереження) з одних груп (кластерів) в інші длятого, щоб отримати найбільш значущий результат при проведенні дисперсійногоаналізу.
Зазвичай,коли результати кластерного аналізу методом K середніх отримані, можнарозрахувати середні для кожного кластера по кожному виміру, щоб оцінити,наскільки кластери розрізняються один від одного. У ідеалі ви повинні отриматисередні, що сильно розрізняються, для більшості, якщо не для усіх вимірів,використовуваних в аналізі. Значення F -статистики, отримані для кожноговиміру, є іншим індикатором того, наскільки добре відповідний вимір дискримінуєкластери.
Функціонуванняенергетики в Україні відбувається у специфічних умовах ринкової моделі розвиткуекономіки. Тому застосування сучасного математичного апарату, що дозволяєвизначати стан енергетичного комплексу за ступенем кризи, є необхідною ланкою вдосягненні сталого розвитку як регіону, так і держави в цілому. Фактори, щовпливають на стан енергетіческогот комплексу, достатньо тісно пов'язані міжсобою. Дослідження показують, що підхід до визначення факторів, що впливаютьпередбачає поетапне перетворення матриці вихідних даних з результатом стисненняінформації. Це дозволяє виявити найбільш значимі властивості, що впливають настан енергетичного комплексу в умовах використання мінімуму вихідноїінформації. Надмірно великий обсяг інформації може призвести до того, щоступінь показності вибірки виявиться обернено пропорційній розмірності просторуфакторів, що, в кінцевому рахунку, може не тільки не поліпшити, а й навітьпогіршити якість бажаного результату. Основною метою побудови моделі єпідвищення адекватності оцінки стану енергетичного комплексу, що дозволяєвстановити ступінь кризи в регіоні.
Для оцінкистану енергетичного комплексу регіону в якості основного методу застосованийдискримінантний аналіз.
Спочатку задопомогою експертизи визначається ряд регіонів-зразків, що характеризуютьнормальний рівень функціонування енергетичного комплексу. До регіонів — зразківвідносимо ті регіони, у яких найбільша узгодженість думок експертів(узгодженість думок оцінюємо за допомогою коефіцієнта конкордації). За данимирегіонів, у яких найбільша узгодженість думок експертів, здійснюєтьсяформування двох матриць. За допомогою дискримінантного аналізу виробляємокласифікацію залишилися районів на дві групи: нормальну і анормальну. Регіони,які потрапили в анормальну групу, знову даємо на експертизу, за результатамиякої поділяємо їх на дві групи: регіони з кризовою і з передкризової ситуацією.
За допомогоюдискримінантного аналізу виробляємо класифікацію залишилися регіонів на двігрупи з передкризової і кризовою ситуацією.
Перш ніжприступити до розгляду алгоритму аналізу дискримінанта, звернемося до йогогеометричної інтерпретації. На рис. 2.1. зображені об'єкти, що належать двомрізній множини М1 і М2.

/>
Рис. 2.1.Геометрична інтерпретація дискримінантних функцій та дискримінантних змінних
Адаптованийалгоритм розрахунку коефіцієнтів дискримінантної функції представленої утретьому розділі дозволить поетапно стежити за виконанням розрахунків.
Кожен об'єктхарактеризується в даному випадку двома змінними і. Якщо розглядати проекціїоб'єктів (точок) на кожну вісь, то ці множини перетинаються, тобто по кожнійзмінній окремо деякі об'єкти обох великих кількостей мають схожіхарактеристики. Щоб якнайкраще розділити дві дані множини, треба побудувати відповіднулінійну комбінацію змінних і. Для двовимірного простору це завдання зводитьсядо визначення нової системи координат. Причому нові осі L і З мають бутирозташовані так, щоб проекції об'єктів, що належать різним множинам на вісь L,були максимально розділені. Вісь С перпендикулярна осі L і розділяє дві«хмари» точок якнайкраще, Тобто щоб множини виявилися по різністорони від цієї прямої. При цьому вірогідність помилки класифікації має бутимінімальною. Сформульовані умови мають бути враховані при визначеннікоефіцієнтів і наступною:
F(x) = />+/>
Функція F(x)називається канонічною функцією дискримінанта, а величини і — зміннимидискримінантів.
Позначимо — середнє значення j -ої ознаки у об'єктів i -ої великої кількості (класу). Тодідля множини М1 середнє значення функції буде рівне:
/>(x)= />+/>;
Для множиниМ2 середнє значення функції рівне:
/>(x)= />+/>;
Геометричнаінтерпретація цих функцій — дві паралельні прямі, що проходять через центрикласів як на рис.2.2.
/>
Рис. 2.2.Центри великих кількостей, що розділяються, і константа дискримінації
Функціядискримінанта може бути як лінійною, так і нелінійною. Вибір її виду залежитьвід геометричного розташування класів, що розділяються, в просторі зміннихдискримінантів. Для спрощення викладень надалі розглядається лінійна функціядискримінанта. Коефіцієнти функції дискримінанта визначаються так, щоб значенняфункцій якомога більше розрізнялися між собою, тобто щоб для двох множин(класів) було максимальним вираження:
/>
Основнимипроблемами дискримінантного анализу являються, по-перше, знахедженнядискримінантних змінних, по-друге, вибір виду дискримінантной функції. Існуютьрізноманітні критерії послідовного відбіру змінних, що дозволяють отриматинайкращі відмінності у множин. Також можна скористатися алгоритмом поступовогодискримінантного анализу, котрий в літературі описаний дуже добре.
2.3 Методаналізу із застосуванням карт Кохонена
Аналізуючинайбільш відомі на даний час розробки нейромереж, слід зазначити, що самимпоширеним варіантом архітектури є багатошарові мережі зазначені на рис. 2.3.Нейрони в даному випадку об'єднуються у прошарки з єдиним вектором сигналіввходів. Зовнішній вхідний вектор подається на вхідний прошарок нейронної мережі(рецептори). Виходами нейронної мережі є вихідні сигнали останнього прошарку(ефектори). Окрім вхідного та вихідного прошарків, нейромережа має один абодекілька прихованих прошарків нейронів, які не мають контактів із зовнішнімсередовищем.
Таким чином,звичайні нейронні мережі виявляють закономірності між вхідними даними іпрогнозованою величиною. Якщо такі закономірності є, то нейромережа їхвиділить, і прогноз буде успішним.

/>
Рис. 2.3.Багатошаровий тип з'єднання нейронів
Мережіпрямого поширення відносять до статичних, так як на задані входи нейронівнадходить не залежний від попереднього стану мережі вектор вхідних сигналів.Рекурентні мережі вважаються динамічними, тому що за рахунок зворотних зв'язків(петель) входи нейронів модифікуються в часі, що приводить до змін станівмережі.
Оригінальністьнейромереж, як аналога біологічного мозку, полягає у здібності до навчання заприкладами, що складають навчальну множину. Процес навчання нейромереж розглядаєтьсяяк налаштування архітектури та вагових коефіцієнтів синаптичних зв'язківвідповідно до даних навчальної множини так, щоб ефективно вирішити поставленузадачу. Виділяють варіанти контрольованого та неконтрольованого навчання.
Величезнабільшість рішень отримана від нейромереж з контрольованим навчанням, де біжучийвихід постійно порівнюється з бажаним виходом. Ваги на початку встановлюютьсявипадково, але під час наступних ітерації коректуються для досягнення близькоївідповідності між бажаним та біжучим виходом. Створені методи навчання націленіна мінімізації біжучих похибок всіх елементів обробки, яке створюється заякийсь час неперервною зміною синаптичних ваг до досягнення прийнятної точностімережі.
Передвикористанням, нейромережа з контрольованим навчанням повинна бути навченою.Фаза навчання може тривати багато часу, зокрема, у прототипах систем, зневідповідною процесорною потужністю навчання може займати декілька годин.Навчання вважається закінченим при досягненні нейромережею визначеногокористувачем рівня ефективності. Цей рівень означає, що мережа досягла бажаноїстатистичної точності, оскільки вона видає бажані виходи для заданоїпослідовності входів. Після навчання ваги з'єднань фіксуються для подальшогозастосування. Деякі типи мереж дозволяють під час використання неперервненавчання, з набагато повільнішою оцінкою навчання, що допомагає мережіадаптуватись до повільно змінюючихся умов.
Навчальнімножини повинні бути досить великими, щоб містити всю необхідну інформацію длявиявлення важливих особливостей і зв'язків. Але і навчальні приклади повиннімістити широке різноманіття даних. Якщо мережа навчається лише для одногоприкладу, ваги старанно встановлені для цього прикладу, радикально змінюються унавчанні для наступного прикладу. Попередні приклади при навчанні наступнихпросто забуваються. В результаті система повинна навчатись всьому разом,знаходячи найкращі вагові коефіцієнти для загальної множини прикладів.Наприклад, у навчанні системи розпізнавання піксельних образів для десяти цифр,які представлені двадцятьма прикладами кожної цифри, всі приклади цифри«сім» не доцільно представляти послідовно. Краще надати мережіспочатку один тип представлення всіх цифр, потім другий тип і так далі.
Головноюкомпонентою для успішної роботи мережі є представлення і кодування вхідних івихідних даних. Штучні мережі працюють лише з числовими вхідними даними, отже,необроблені дані, що надходять із зовнішнього середовища повинніперетворюватись. Додатково необхідне масштабування, тобто нормалізація данихвідповідно до діапазону всіх значень. Попередня обробка зовнішніх даних,отриманих за допомогою сенсорів, у машинний формат спільна для стандартнихкомп'ютерів і є легко доступною.
Якщо післяконтрольованого навчання нейромережа ефективно опрацьовує дані навчальноїмножини, важливим стає її ефективність при роботі з даними, які невикористовувались для навчання. У випадку отримання незадовільних результатівдля тестової множини, навчання продовжується. Тестування використовується длязабезпечення запам'ятовування не лише даних заданої навчальної множини, але істворення загальних образів, що можуть міститись в даних.
Неконтрольованенавчання може бути великим надбанням в майбутньому. Воно проголошує, щокомп'ютери можуть самонавчатись у справжньому роботизованому сенсі. На данийчас, неконтрольоване навчання використовується мережах відомих, яксамоорганізовані карти (self organizing maps), що знаходяться в доситьобмеженому користуванні, але доводячи перспективність самоконтрольованогонавчання. Мережі не використовують зовнішніх впливів для коректування своїх вагі внутрішньо контролюють свою ефективність, шукаючи регулярність або тенденціїу вхідних сигналах та роблять адаптацію згідно навчальної функції. Навіть безповідомлення правильності чи неправильності дій, мережа повинна мати інформаціювідносно власної організації, яка закладена у топологію мережі та навчальніправила.
Алгоритмнеконтрольованого навчання скерований на знаходження близькості між групаминейронів, які працюють разом. Якщо зовнішній сигнал активує будь-який вузол вгрупі нейронів, дія всієї групи в цілому збільшується. Аналогічно, якщозовнішній сигнал в групі зменшується, це приводить до гальмуючого ефекту на всюгрупу.
Конкуренціяміж нейронами формує основу для навчання. Навчання конкуруючих нейронівпідсилює відгуки певних груп на певні сигнали. Це пов'язує групи між собою тавідгуком. При конкуренції змінюються ваги лише нейрона-переможця.
Оцінкаефективності навчання нейромережі залежить від декількох керованих факторів.Теорія навчання розглядає три фундаментальні властивості, пов'язані знавчанням: ємність, складність зразків і обчислювальна складність. Під ємністюрозуміють, скільки зразків може запам'ятати мережа, і які межі прийняття рішеньможуть бути на ній сформовані. Складність зразків визначає число навчальнихприкладів, необхідних для досягнення здатності мережі до узагальнення.Обчислювальна складність напряму пов'язана з потужністю процесора ЕОМ.
У загальномувикористанні є багато правил навчання, але більшість з цих правил є деякоюзміною відомого та найстаршого правила навчання, правила Хеба. Дослідженнярізних правил навчання триває, і нові ідеї регулярно публікуються в наукових такомерційних виданнях. Представимо декілька основних правил навчання.
Правило Хебаз'явилося у його книзі «Організація поведінки» у 1949 р. «Якщонейрон отримує вхідний сигнал від іншого нейрону і обидва є високо активними(математично мають такий самий знак), вага між нейронами повинна бутипідсилена». При збудженні одночасно двох нейронів з виходами (хj, уі) наk-тому кроці навчання вага синаптичного з'єднання між ними зростає, в інакшомувипадку — зменшується, тобто
D Wij(k)=rxj (k) yi (k),
де r — коефіцієнт швидкості навчання.
ПравилоХопфілда є подібним до правила Хеба за винятком того, що воно визначає величинупідсилення або послаблення. «Якщо одночасно вихідний та вхідний сигналнейрона є активними або неактивними, збільшуємо вагу з'єднання оцінкоюнавчання, інакше зменшуємо вагу оцінкою навчання».
Правило«дельта». Це правило є подальшою зміною правила Хеба і є одним ізнайбільш загально використовуваних. Це правило базується на простій ідеїнеперервної зміни синаптичних ваг для зменшення різниці («дельта»)між значенням бажаного та біжучого вихідного сигналу нейрона.
DWij= xj (di- yi).

За цимправилом мінімізується середньоквадратична похибка мережі. Це правило такожзгадується як правило навчання Відрова-Хофа та правило навчання найменшихсередніх квадратів.
У правилі«дельта» похибка отримана у вихідному прошарку перетворюєтьсяпохідною передатної функції і послідовно пошарово поширюється назад напопередні прошарки для корекції синаптичних ваг. Процес зворотного поширенняпохибок мережі триває до досягнення першого прошарку. Від цього методуобчислення похибки успадкувала своє ім'я відома парадигма FeedForwardBackPropagation.
Привикористанні правила «дельта» важливим є невпорядкованість множинивхідних даних. При добре впорядкованому або структурованому представленнінавчальної множини результат мережі може не збігтися до бажаної точності імережа буде вважатись нездатною до навчання.
Правилоградієнтного спуску. Це правило подібне до правила «дельта»використанням похідної від передатної функції для змінювання похибки«дельта» перед тим, як застосувати її до ваг з'єднань. До кінцевогокоефіцієнта зміни, що діє на вагу, додається пропорційна константа, якапов'язана з оцінкою навчання. І хоча процес навчання збігається до точкистабільності дуже повільно, це правило поширене і є загально використовуване.
Доведено, щорізні оцінки навчання для різних прошарків мережі допомагає процесу навчаннязбігатись швидше. Оцінки навчання для прошарків, близьких до виходувстановлюються меншими, ніж для рівнів, ближчих до входу.
На відмінувід навчання Хеба, у якому множина вихідних нейронів може збуджуватисьодночасно, при навчанні методом змагання вихідні нейрони змагаються між собоюза активізацію. Це явище відоме як правило «переможець отримує все».Подібне навчання має місце в біологічних нейронних мережах. Навчання за допомогоюзмагання дозволяє кластеризувати вхідні дані: подібні приклади групуютьсямережею відповідно до кореляцій і представляються одним елементом.
При навчаннімодифікуються синаптичні ваги нейрона-переможця. Ефект цього правиладосягається за рахунок такої зміни збереженого в мережі зразка (векторасинаптичних ваг нейрона-переможця), при якому він стає подібним до вхідногоприклада. Нейрон з найбільшим вихідним сигналом оголошується переможцем і маєможливість гальмувати своїх конкурентів і збуджувати сусідів. Використовуєтьсявихідний сигнал нейрона-переможця і тільки йому та його сусідам дозволяєтьсякоректувати свої ваги з'єднань.
DWij (k+1)=Wij(k)+r [xj — Wij(k)].
Розміробласті сусідства може змінюватись під час періоду навчання. Звичайна парадигмаповинна починатись з великої області визначення сусідства і зменшуватись підчас процесу навчання. Оскільки елемент-переможець визначається по найвищійвідповідності до вхідного зразку, мережі Коxонена моделюють розподіл входів. Цеправило використовується в самоорганізованих картах.
Розглядаючикарти Кохонена забражені на рис. 2.4., перш за все необхідно пригадати, щобудь-яка нейронна мережа, перш за все, має бути виучена. Процес навченняполягає в підстроюванні внутрішніх параметрів нейромережі під конкретнезавдання.
/>
Рис. 2.4.Мережа Кохонена

При вченні«класичної» багатошарової нейромережі на вхід подаються дані або індикатори, авихід нейромережі порівнюється з еталонним значенням (з так званим «вчителем»).Різниця цих значень називається помилкою нейронної мережі, яка і мінімізуєтьсяв процесі вчення.
Таким чином,звичайні нейронні мережі виявляють закономірності між вхідними даними іпрогнозованою величиною. Якщо такі закономірності є, то нейромережа їхвиділить, і прогноз буде успішним [26].
В процесінавчання карт Кохонена на входи також подаються дані і індикатори, але прицьому мережа підстроюється під закономірності у вхідних даних, а не підеталонне значення виходу. Таке вчення називається вченням «без вчителя». Вченняпри цьому полягає не в мінімізації помилки, а в підстроюванні внутрішніхпараметрів нейромережі (вагів) для великого сов падіння з вхідними даними.Після вчення така нейромережа візуально відображує багатовимірні вхідні дані наплоскості нейронів.
Маючи такепредставлення даних, можна дуже наочно побачити наявність або відсутністьвзаємозв'язку у вхідних даних. Для великої зручності візуальної вистави нейроникарти Кохонена розташовують у вигляді двомірної матриці і розфарбовують цюматрицю залежно від аналізованих параметрів нейронів
При роботііз звичайними нейромережами, операція картами Кохонена складається з декількохпослідовних етапів.
Першим з нихє етап визначення складу входів.Для хорошого вчення звичайної нейромережіпотрібно вибрати таку безліч входів, яка найсильніше впливає на вихідні(прогнозовані) значення. Якщо ми вгадали, і входи дійсно впливають на виходи,то нейромережа працюватиме і даватиме відмінні прогнози. Проте підібратиправильні входи дуже складно. Зазвичай це робиться методом проб і помилок,тобто простим перебором різних комбінацій індикаторів і даних [27].
Входинейромережі, що виучується «без вчителя», визначаються іншим чином, і передтакою нейромережею ставиться інша мета — виявлення закономірностей міжбудь-якими вхідними даними і індикаторами, які і подаються на вхід карти.
Архітектуракарт Кохонена, на відміну від багатошарової нейромережі, дуже проста і єодин-єдиним шаром нейронів, який організований у вигляді двомірної матриці. Користувачевінеобхідно визначити лише розмір цієї матриці, тобто кількість нейронів поширині і кількість нейронів по висоті.
КартиКохонена дають візуальне відображення багатовимірних вхідних даних. У картахКохонена аналізуються не тільки виходи нейронів (як у віпадку звичайноїнейромережі), але також ваги нейронів і розподілу прикладів по нейронах.Оскільки карта Кохонена організована у вигляді двомірних грат, у вузлах якоїрозташовуються нейрони, то її дуже зручно відображувати на плоскості у вигляді«карти» з розфарбовуванням, залежним від величини аналізованого параметранейрона.Саме за схожість такого типу зображення нейромережі з топографічнимикартами вони отримали назву карт Кохонена.
Таким чином,карти Кохонена, що самоорганізующиеся, є одним з видів нейронних мереж.Принципи роботи і вчення такої нейромережі були сформульовані фінським ученимТойво Кохоненом в 1982 році. Основною ідеєю Т. Кохонена є введення в правиловчення нейрона інформації про його розташування. По Кохонену, нейромережу маєодин вхідний шар, з числом нейронів, рівним числу входів, і єдиний прихований(вихідний) шар нейронів, створюючий одновимірні (лінія) або двомірні(прямокутник) грати. По аналогії з топографічними картами таку нейромережутакож називають картою Кохонена [28].
Для цієїпарадигми вчення проводиться без «вчителя», тобто в процесі вчення немаєпорівняння виходів нейронів з еталонними значеннями.
В процесінавчання на вхід такої нейромережі поступово подаються навчальні приклади.Після подачі чергового прикладу визначається найбільш схожий нейрон, тобтонейрон, у якого скалярний добуток вагів і поданого на вхід вектора мінімально.Такий нейрон вважається переможцем і покликаний бути центром при підстроюваннівагів у сусідніх нейронів.
Правиловчення, запропоноване Кохоненом, передбачає змагання з врахуванням відстанінейронів від «нейрона-переможця.
Длянейрона-переможця функція сусідства дорівнює 1 і потім плавно (по лінійному абоекспоненціальному закону) зменшується при видаленні від нього. Таким чином, впроцесі вчення підстроювання вагів відбувається не лише в одному нейроні — нейроні-переможцеві, але і в його околицях.
Післязакінчення процесу вчення карта Кохонена класифікує вхідні приклади на груписхожих один з одним. Вся сукупність нейронів у вихідному шарі точно моделюєструктуру розподілу повчальних прикладів в багатовимірному просторі.Унікальність технології карт, що самоорганізующихся, полягає в перетворенніN-мерного простори в двух- або одновимірне. Єдине, що треба пам'ятати, — такеперетворення зв'язане з деякими помилками. Дві крапки, близько лежачі на картіКохонена, будуть близькі і в N-мерном вхідному просторі, але не навпаки.
Для кращогорозуміння надається приклад, що роз'яснює спільні підходи до аналізу карт, щосамоорганізующихся. Подамо на два входи карти (розміром 50х50 нейронів) набірвипадкових чисел від 0 до 50 спільним числом 500 прикладів.
Післяпроведення вчення такої карти Кохонена все сімейство карт матиме вигляд,змальований на малюнку. Карта частот має рівномірний розподіл прикладів поповерхні карти, що пояснюється рівномірним розподілом вхідних прикладів іякістю вчення карти.
Для нас вданому прикладі представляє інтерес розфарбовування карти входів.Розфарбовування кожною з них лінійна і постійна по одній з граней карти.Причому обидві карти входів мають однакове розфарбовування, але розгорнені одинвідносно одного на 90 градусів. Як це можна трактувати? При значенні 1- говходу, рівного 0 (темно-синя смуга на першій карті), 2-й вхід може приймативесь спектр значень від 0 (темно-синій) до 50 (темно-червоний). Це відповідаєвхідному розподілу даних (пара незалежних, рівномірно розподілених величин).Таким чином, карта, що самоорганізующаяся, змогла правильно відображувативзаємний розподіл двох входів карти.
Виходинейронів карти Кохонена нагадують топографічну карту. Координати цієї картивизначають положення одного нейрона. Наприклад, координати 12:34 описуютьнейрон, що знаходиться на пересіченні 12 стовпця з 34 поруч в матриці нейронів.Величина виходу нейрона по аналогії з географічними картами трактується яквисота крапки.
КартиКохонена, так само як і географічні карти, можна відображувати або вдвомірному, або тривимірному вигляді. У двомірному вигляді картарозфарбовується відповідно до рівня виходу нейрона.
Для вищихзначень зазвичай використовуються світлі тони, а для низьких значень — темні.
Картавиходів є головною картою в аналізі карт Кохонена. Саме на неї проектуєтьсявзаємне розташування досліджуваних даних. Схожі вхідні дані утворюють на картікластери — замкнуті області, що складаються з нейронів з однаковими значеннямивиходів. Як правило, яскраво виражені кластери в даних мають чіткі кордони зіншими областями карти. У тривимірному вигляді це виглядає як крутий схилгорба.
Післязавершення вчення кожен вхідний приклад потрапляє в «свій» нейрон. При цьому вдеякі нейрони не попаде жодного прикладу, а в деяких попаде декілька прикладів.Розподіл повчальних прикладів по нейронах дуже показово і відображується накарті частот.
У спільномувипадку вхідні приклади рівномірно розподіляються по карті. Але якщо в даних єяскраво виражені групи, то приклади розподіляються нерівномірно, утворюючикластери. Кластером може бути або відособлена група з декількох нейронів, в якупопало деяке число вхідних прикладів, або окремий нейрон, в який попало великечисло вхідних прикладів.
Якговорилося вище, при аналізі карт Кохонена проводиться оцінка не лише виходівнейронів, але також і вагів нейронів.
Для кажноговходу нейрона складається своя карта, яка розфарбовується у відповідності зізначенням відповідної нейрона. У нейронної мережі, навчаємої зі вчителем, вагинейронів не мають фізичного сенсу і не використовуються в аналізі. При вченні жбез «вчителя» ваги нейронів підстроюються під точні значення вхідних змінних івідображають їх внутрішню структуру. Для ідеально вивченої нейронної мережівага нейрона рівна відповідною компоненті вхідного прикладу. Зазвичайаналізують одночасно декілька карт входів. Спочатку на одній карті виділяютьобласті однакового кольору. У цій області групуються вхідні приклади, що маютьоднакове значення відповідного входу. Далі нейрони з цієї області вивчаються наінших картах на предмет колірного розподілу.
При роботі зкартами Кохонена важливо розуміти, що всі розглянуті вище карти — не більше ніжрозфарбовування одних і тих же нейронів. При цьому кожен навчальний приклад маєодне і те ж розташування на кожній з розглянутих карт.
В результатіпроведення аналізу методів, що можуть бути примінені в сфері енергоспоживання,були виділені методи багатомірного статистичного аналізу для оцінкирегіонального споживання енергоресурсів, а токож карти Кохонена для проведеннякластеризації.
Привизначенні пріоритетних напрямів комплексного енергоспоживання регіонукластерний аналіз може використовуватися в декількох аспектах. Перша сферазастосування — це виявлення проблем, формування переліку регіонів з високимипоказниками споживання ресурсів, наявності великих родовищ, заводів, яківизначають загальні витрати енергоресурсів. Другим аспектом аналізу є оцінкапотенціалу і відбір регіонів, які можуть стати «локомотивами»споживання, на основі вивчення розподілу ресурсів, виробничих потужностей.
Для того щобоцінити регіони по їх енергоспоживанню була обрана модель дискримінантногоаналізу, що дасть змогу при спостереженні великих статистичних сукупностей, яку даному випадку з регіонами, розділити неоднорідну сукупність на одноріднігрупи (класи). Таке розчленовування надалі при проведенні статистичного аналізудає кращі результати моделювання залежностей між окремими ознаками.

Розділ 3.Моделювання та аналіз енергоспоживання регіонами України
3.1 Моделіаналізу регіонів України за енергоспоживанням
Длявирішення завдання аналізу використаємо інструмент багатовимірногостатистичного аналізу такий як кластерний аналіз. Його основна перевага полягаєв тому, що він дозволяє об'єднувати об'єкти в однорідні за декількомапоказниками групи (кластери).  Формування матриці «об'єкт — ознака»,вказаної на рис. 3.1., є одним з етапів побудови такої моделі, де об'єктами вданому випадку виступають регіони, а ознаками є значущі характеристики щовідносяться до енергоспоживання.
/>
Рис.3.1.Данінеобхідні для розрахунків
Вказанізмінні є показниками витрат енергоресурсів регіонами України зазначні уодиницях виміру toe, а саме: Х1 – обсяги споживання природнього газу; Х2 — обсяги споживання електроенергії; Х3 — обсяги споживання нафти танафтопродуктів; Х4 — обсяги споживання вугілля; Х5 — обсяги споживанняальтернативних джерел енергії.
Привизначенні пріоритетних напрямів комплексного енергоспоживання регіонукластерний аналіз може використовуватися в декількох аспектах. Перша сферазастосування — це виявлення проблем, формування переліку регіонів з високимипоказниками споживання ресурсів, наявності великих родовищ, заводів, яківизначають загальні витрати енергоресурсів. Другим аспектом аналізу є оцінкапотенціалу і відбір регіонів, які можуть стати лідерами в ефективному енергоспоживанні,на основі вивчення розподілу ресурсів, виробничих потужностей.
Для більшповного аналізу регіонального споживання енергоресурсів необхідно використатидекілька методів кластеризації починаючи з побудови дерева зазначеної на рис.3.2.:
/>
Рис. 3.2.Вибір метода кластеризації
Оберемо даніз рис. 3.3. та у пункті кластеру зазначимо «Cases», щоб створювати умови, заяких регіони увійдуть чи будуть виключені з даного кластеру.
/>/>
Рис. 3.3.Вибір змінних та шляху
В результатіотримаємо наступні результати зазначені на рис. 3.4.: