Formation of an economic assessment mechanism for anthropogenic risks of modern energy production

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Research objective. The article discusses the problems of assessing anthropogenic risks in the industry (energy sector) in order to develop optimal investment decisions. The factors of production that affect capitalization, economic efficiency of production activities, and the safety of energy production are analyzed. It is extremely important to take a comprehensive and balanced approach to achieving these goals in the electric power industry, an infrastructure sector of the economy whose results affect all sectors of the national economy. The human capital of an enterprise is a crucial factor in the production of a modern economy, an economy of knowledge. The assessment of this factor is necessary for managing the efficiency of production activities, investment attractiveness, and financial planning of companies in the real sector, especially in the energy sector. The article presents methodological approaches to the formation of technologies for assessing and predictive analysis of anthropogenic risks at electric power enterprises. The analysis of production status indices is used as a scientific basis for assessing anthropogenic risks. The author has set and solved the problem of finding the rational value of parameters characterizing anthropogenic risks, substantiated approaches to assessing the damage caused by their implementation, and defined the principles for building a system of economic assessment and taking them into account in strategic planning of economic activities. Using the example of a specific research project, the article demonstrates the possibility of increasing the economic efficiency of energy enterprises by choosing rational strategies and conducting predictive analysis of business development scenarios. Based on the conducted experiments and scientific analysis of big data (Big Data), it has been proven that the presented mechanism allows for a valid and adequate assessment of the human capital of energy subjects and the effectiveness of investments in it.

作者简介

Kirill Zimin

JSC Rosseti Scientific and Technical Center

编辑信件的主要联系方式.
Email: zimin_ka@ntc-power.ru
SPIN 代码: 1917-2287

Deputy General Director for Engineering

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Akulichev V.O., Grabchak E.P., Mishcheryakov S.V., Talalaev A.A. Digital Technologies for Managing Anthropogenic Risks in the Electric Power Industry. Reliability and Safety of the Power Industry. 2020. Vol. 13, No. 4. Pp. 248–249. (In Rus.). doi: 10.24223/1999-5555-2020-13-4-248-256.
  2. Afanasyev V.Ya., Zimin K.A., Mishcheryakov S.V. Technologies of predictive analysis of economic efficiency of enterprises on the basis of management of personnel experience. Problems of Economics and Management of the Oil and Gas Complex. 2025. V. 244, No. 4. Pp. 18–26. (In Rus.). EDN: PCSVBA.
  3. Grabchak E.P., Zuikova O.V., Mishcheryakov S.V. Professional experience and safety of energy production. M. Reliability and safety of the energy industry vol. 2022. V. 15, No. 3. Pp. 183–189. (In Rus.). EDN: YBMLEK.
  4. Grabchak E.P., Mishcheryakov S.V. Digital Assessment of the Reliability of the Production System of Electric Power Industry Subjects. Fourth International Conference "Business Management in the Digital Economy", ed. Arenkov I. A. — St. Petersburg: IPTs SPbGUPTD, 2021. ISBN 978-5-7937-2101-1. (In Rus.).
  5. Zimin K.A., Mishcheryakov S.V. Application of predictive analysis methods for the state of human capital in the management of electric grid facilities. Energy of the Unified Grid. 2024. V. 72, No. 1. Pp. 10–19. (In Rus.). EDN: LSPDVZ.
  6. Ipatov P.L., Martens V.K., Sorokin A.V. [et al.]. Professional reliability of NPP personnel: concept and technology of quantitative assessment, management practice. Saratov Publishing House of Saratov University. University, 2003. 232 p. (In Rus.).
  7. Mishcheryakov S.V. Management of anthropogenic risks of modern production. De'Libri, 2022, UDC 330.14.01., LBC 13.451, ISBN 978-5-4491-1219-4, M., KEU, p. 515. (In Rus.).
  8. Revenko N.S. The digital economy of the USA in the era of information globalization: current trends. USA and Canada: economics, politics, culture. 2017. No. 8 (572). Pp. 78–100. (In Rus.).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Dependence of the number of outages in 110 kV networks on the season.

下载 (131KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Business Process Diagram of Rosseti Center and Volga Region.

下载 (382KB)
索引源数据


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

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».