Management of Sustainable Development of the Fuel and Energy Complex of the Regional Economic System Based on Digital Technologies

封面

如何引用文章

全文:

详细

The relevance of the scientific and practical problem solved in the article is due to the fact that the existing approach to managing the development of the fuel and energy complex in the regional economic systems of Russia, based on state regulation, does not fully ensure its sustainability, therefore it is advisable to activate the market mechanism. The purpose of the article is to develop an approach to corporate management of sustainable development of the fuel and energy complex of a regional economic system based on digital technologies. To do this, based on statistics for the regions of Russia in 2022, an econometric model for managing the sustainable development of the fuel and energy complex of the regional economic system based on digital technologies is compiled using the method of regression analysis. As a result, it was concluded that digital technologies largely determine the sustainability of the fuel and energy complex in Russian regional economic systems, but flexible use of these technologies is necessary, focusing on those that most and consistently support the sustainable development of the fuel and energy complex in the regions of Russia. For this purpose, an approach to corporate management of sustainable development of the fuel and energy complex of the regional economic system based on digital technologies has been developed. Features of the new approach are: 1) transition from public administration to corporate governance; 2) reliance on digital technologies in management; 3) flexible use of digital technologies in management, which involves the limited and careful use of controversial technologies (geographic information systems, Internet of things, cloud services and artificial intelligence) and the expansion of the use of key technologies that positively affect the sustainability of the fuel and energy complex in the regional economy of Russia: ERP systems, large data and digital platforms. The theoretical significance of the new scientific results obtained in the article and the author’s conclusions made is due to the fact that they outlined the range of priority digital technologies for the sustainable development of the fuel and energy complex, which included ERP systems, big data and digital platforms. The practical significance of the developed approach is that it will increase the flexibility and efficiency of managing the sustainable development of the fuel and energy complex of the regional economic system and most fully reveal the potential of this development in the regions of Russia by optimizing the use of digital technologies according to the author’s recommendations.

作者简介

Ekaterina Zemlyacheva

Volgograd State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: zemlyachevaekaterina@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0002-1977-6610

PhD in Law, Associate Professor of the Department of Civil and International Private Law

100 Universitetskiy Ave., Volgograd, 400062, Russian Federation

参考

  1. Barykin, S.E., Kapustina, I.V., Kupriyanova, M.Yu., & Makarenko, E.A. (2023). Prospects for the transition to sustainable energy. Economics and management: problems, solutions, 6(11), 97–108. (In Russ.). https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2023.11.06.010
  2. Loktionov, V.I. (2023). Sustainable energy: a new look at the factors of formation. World Economy and International Relations, 67(8), 16–25. (In Russ.). https://doi.org/10.20542/0131-22272023-67-8-16-25
  3. Morozova, I.A., Smetanina, A.I., & Smetanin, A.S. (2023). ESG quality management: the role of digital transformation of business. Bulletin of St. Petersburg University. Management, 22(4), 530–555 https://doi.org/10.21638/11701/spbu08.2023.404 (In Russ.).
  4. Abdullah, A.A., & Ashraf, E. (2024). New Dual Algorithm to Placement the Data Aggregation Point for Smart Grid Meters. Smart Grids and Sustainable Energy, 9(1), 21. https://doi.org/10.1007/ s40866-024-00199-0
  5. Alsharif, M.H., Jahid, A., Kannadasan, R., & Kim, M.-K. (2024). Unleashing the potential of sixth generation (6G) wireless networks in smart energy grid management: A comprehensive review. Energy Reports, 11, 1376–1398. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2024.01.011
  6. Amhamed, A.I., Assaf, A.H.A., Le, Page, L.M., & Alrebei, O.F. (2024). Alternative sustainable aviation fuel and energy (SAFE) — A Review with selected simulation cases of study. Energy Reports, 11, 3317–3344. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2024.03.002
  7. Azzam, M.E.A.Y., Alsayed, M.S.H., Alsultan, A., & Hassanein, A. (2024). How big data features drive financial accounting and firm sustainability in the energy industry. Journal of Financial Reporting and Accounting, 22(1), 29–51. https://doi.org/10.1108/JFRA-03-2023-0125
  8. Bai, Z., Li, C., Pourzamani, J., Yang, X., & Li, D. (2024). Optimizing the resource allocation in cyber physical energy systems based on cloud storage and IoT infrastructure. Journal of Cloud Computing, 13(1), 59. https://doi.org/10.1186/s13677-024-00615-x
  9. Evstratov, A.V., & Berezhnova, A.I. (2013). Development of the market of electronic payment systems in the context of accession of the Russian Federation to the WTO. World Applied Sciences Journal, 23(1), 88–93.
  10. Guevara-Luna, M.A., Madrazo, J., Meneses, E., Mora, H., & Clappier, A. (2024). Strategies toward an effective and sustainable energy transition for Cuba. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 197, 114387. https://doi.org/10.1016/j.rser.2024.114387
  11. Heinz, S. (2023). The Case for Energy and Sustainability ERP Software. 2023 AEE World Energy Conference and Expo, Orlando, 195760.
  12. Liu, X.-M., & Zhang, Y.-Q. (2024). Digital transformation, green innovation, and carbon emission reduction performance of energy-intensive enterprises. Scientific Reports, 14(1), 3905. https://doi.org/10.1038/s41598-024-54587-8
  13. Minuto, F.D., Lanzini, A., Giannuzzo, L., & Borchiellini, R. (2022). Digital Platforms for Renewable Energy Communities Projects: An Overview. International Journal of Sustainable Development and Planning, 17(7), 2007–2013. https://doi.org/10.18280/ijsdp.170701.
  14. Popkova, E.G., & Sergi, B.S. (2021). Energy efficiency in leading emerging and developed countries. Energy, 221, 119730. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119730
  15. Rajak, U., Ağbulut, Ü., Dasore, A., & Verma, T.N. (2024). Artificial intelligence basedprediction of energy efficiency and tailpipe emissions of soybean methyl ester fuelled. CI engine under variable compression ratios, 294, 130861. https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.130861
  16. Reffad, H., & Alti, A. (2023). Semantic-Based Multi-Objective Optimization for QoS and Energy Efficiency in IoT, Fog, and Cloud ERP Using Dynamic Cooperative NSGA-II. Applied Sciences (Switzerland), 13(8), 5218. https://doi.org/10.3390/app13085218
  17. Shi, G., Shi, Z., Wang, X., Xia, Y., Jia, S., Shi, M., Sun, Y., & Huang, Y. (2024). An Internet of Things Management System for Roadside Parking Space Based on Solar Power Supply and RF Energy Transmission. IEEE Internet of Things Journal, 1(6), 10224–10238. https://doi.org/10.1109/JIOT.2023.3325675
  18. Tong, X. (2024). Research on key technologies of large-scale wind-solar hybrid grid energy storage capacity big data configuration optimization. Wind Engineering, 48(1), 32–43. https://doi.org/10.1177/0309524X231188951
  19. Turkson, C., Liu, W., & Acquaye, A. (2024). A data envelopment analysis based evaluation of sustainable energy generation portfolio scenarios. Applied Energy, 363, 123017. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.123017
  20. Wang, S., Das, P., & Wu, Z.-S. (2024). High-energy-density microscale energy storage devices for Internet of Things. Science Bulletin, 69(6), 14–717. https://doi.org/10.1016/j.scib.2024.01.012
  21. Wang, Z., Hu, L., Huang, X., Tan, J. & Ye, K. (2024a). Carbon emissions of power transmission and transformation projects in the whole life cycle for smart sustainable energy systems. Scientific Reports, 14(1), 3812. https://doi.org/10.1038/s41598-024-54317-0
  22. Wang, Z., Zhang, T., Ren, X. & Shi, Y. (2024b). AI adoption rate and corporate green innovation efficiency: Evidence from Chinese energy companies. Energy Economics, 132, 107499. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2024.107499
  23. Yang, Z. (2024). Renewable energy management in smart grid with cloud security analysis using multi agent machine learning model. Computers and Electrical Engineering, 116, 109177. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2024.109177

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

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».