МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ

Обложка
  • Авторы: Шифрин И.О.1, Долотин А.И.2, Суровицкая Г.В.3,2
  • Учреждения:
    1. Пензенский казачий институт технологий (филиал) Московского государственного университета технологий и управления имени К. Г. Разумовского (Первый казачий университет)
    2. Пензенский казачий институт технологии (филиал) Московского государственного университета технологий и управления имени К. Г. Разумовского (Первый казачий университет)
    3. Пензенский государственный университет
  • Выпуск: № 3 (2025)
  • Страницы: 78-88
  • Раздел: МОДЕЛИ, СИСТЕМЫ, СЕТИ В ЭКОНОМИКЕ И УПРАВЛЕНИИ
  • URL: https://journals.rcsi.science/2227-8486/article/view/360002
  • DOI: https://doi.org/10.21685/2227-8486-2025-3-6
  • ID: 360002

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. На современном этапе темпы роста региональных экономик во многом определяются эффективностью инновационных проектов в электроэнергетической отрасли. Последняя функционирует в условиях высокого износа электрических сетей и оборудования, роста потребления электрической энергии потребителями, недостаточных объемов финансирования инвестиционных программ. Существующие модели оценки экономической эффективности инновационных проектов в электроэнергетике не обеспечивают приемлемую точность оценки потенциальных инновационных проектов с учетом параметров действующей инфраструктуры конкретного энергетического объекта. Материалы и методы. Для анализа современных оценочных подходов при рассмотрении инновационных проектов приняты во внимание их особенности и ограничения с учетом региональной составляющей и операционных факторов. Методологическую основу исследования составил комплексный подход, объединивший логический анализ для выявления причинно-следственных связей, экономический расчет эффектов и статистическую верификацию гипотез. Обработка данных включала консолидацию технико-экономических показателей ПАО «Россети Северо-Запад» за 2023 г. (потери энергии, тарифы, режимные характеристики) и последующий расчет эффектов с агрегацией в интегральный показатель. Результаты. Предложена модель оценки эффективности инновационных проектов в электроэнергетической отрасли, смещающая фокус оценки с неопределенных прогнозов на измеримые параметры и базирующаяся на определении увеличения капитальных затрат и снижения эксплуатационных и операционных затрат в условиях реализации проекта. Выводы. Использование модели позволит пересмотреть традиционные подходы к оценке инновационных проектов по внедрению интеллектуальных электрических систем в условиях недостаточных сведений об их возможной окупаемости.

Об авторах

Игорь Олегович Шифрин

Пензенский казачий институт технологий (филиал) Московского государственного университета технологий и управления имени К. Г. Разумовского (Первый казачий университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: ishifrin2012@yandex.ru

старший преподаватель кафедры энергетики

(Россия, г. Пенза, ул. Гагарина, стр. 11Ш/1)

Алексей Иванович Долотин

Пензенский казачий институт технологии (филиал) Московского государственного университета технологий и управления имени К. Г. Разумовского (Первый казачий университет)

Email: alexivm@mail.ru

кандидат технических наук, доцент кафедры энергетики

(Россия, г. Пенза, ул. Гагарина, стр. 11Ш/1)

Галина Владимировна Суровицкая

Пензенский государственный университет; Пензенский казачий институт технологии (филиал) Московского государственного университета технологий и управления имени К. Г. Разумовского (Первый казачий университет)

Email: gvs_kachestvo@inbox.ru

доктор экономических наук, доцент, начальник отдела менеджмента качества; профессор

(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40); (Россия, г. Пенза, ул. Гагарина, стр. 11Ш/1)

Список литературы

  1. Об электроэнергетике : федер. закон № 35-ФЗ от 26.03.2003 (ред. от 25.10.2024).
  2. Мельмонт Д. Д. Внедрение инноваций как фактор повышения экономической безопасности регионов // Креативная экономика. 2025. № 4. С. 925–942. doi: 10.18334/ce.19.4.122971
  3. Воскресенская О. В. Инновационный потенциал России, ее регионов и отраслей // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024. № 11-1. С. 17–24. doi: 10.17513/vaael.3815
  4. Шагеев А. Э. Цифровые инновации в современном мире: отличительные черты, предпосылки и возможности использования // Траектории развития пространственных систем: ESG-вызовы и инновационные модели. 2023. С. 845–848.
  5. Колосок И. Н., Коркина Е. С. Применение технологии граничной аналитики (Edge Analytics) при создании цифровых двойников объектов ЕЭС России // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2021. № 3 (23). С. 28–39. doi: 10.38028/ESI.2021.23.3.003
  6. Корытко С. А., Лиманова Н. И. О новых подходах организации ИТ-инфраструктуры электросетевого комплекса в условиях цифровой трансформации // Молодой ученый. 2021. № 5 (347). С. 9–11.
  7. Ляндау Ю. В., Темирбулатов А. У. Обзор применения технологий искусственного интеллекта в электроэнергетической отрасли // Инновации и инвестиции. 2023. № 8. С. 304–309. doi: 10.24160/0013-5380-2024-11-4-8
  8. Баринова В. А., Девятова А. А., Ломов Д. Ю. Роль цифровизации в глобальном энергетическом переходе и в российской энергетике // Вестник международных организаций. 2021. Т. 16, № 4. doi: 10.17323/1996-7845-2021-04-06
  9. Программа инновационного развития ПАО «Россети Северо-Запад» на период 2020–2024 гг. с перспективой до 2030 г.
  10. Технологический реестр по основным направлениям инновационного развития ПАО «Россети».
  11. Деньжаков С. Ю., Одиноков А. А., Шариков И. А., Витушкин Д. О. Интеллектуальная энергетика как перспектива роста экономики // Актуальные исследования. 2021. № 9 (36). С. 6–9.
  12. Тебиева С. А., Лигостаев А. О. Разработка интеллектуальной системы контроля и потребления электроэнергии // Молодой ученый. 2021. № 4 (346). С. 46–48.
  13. Зайнуллина Д. Р. Формирование критериев оценки эффективности инновационных проектов // Вопросы инновационной экономики. 2021. № 2. С. 801–818. doi: 10.18334/vinec.11.2.112223
  14. Цапенко М. В., Романова О. Е. Экспертная модель оценки инновационных проектов нефтегазовой отрасли // Математические модели современных экономических процессов, методы анализа и синтеза экономических механизмов. Актуальные проблемы и перспективы менеджмента организаций в России : сб. ст. XV Всерос. науч.-практ. конф. / гл. ред. Д. А. Новиков ; Ин-т проблем упр. им. В. А. Трапезникова ; Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т). Самара : Изд- во СамНЦ РАН, 2023. С. 54–60.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».