АВТОРЕГРЕСІЙНІ МОДЕЛІ ПРОЦЕСУ ПОВОЄННОГО ВІДНОВЛЕННЯ ТА ПІСЛЯВОЄННОГО РОЗВИТКУ ВДЕ УКРАЇНИ

Анотація

В роботі [1] опубліковано «Проєкт Плану відновлення України. Енергетика», розроблений у 2022 році Національною радою з відновлення України. В нашій роботі [2] з метою наближення до реалій воєнного сьогодення «Проєкту Плану…» здійснено синтез математичних моделей процесу відновлення та розвитку електроенергетики України в цілому з урахуванням стохастичного характеру цього процесу. А в роботі [3] з метою наближення до реалій воєнного сьогодення «Проєкту Плану…» в частині, присвяченій електроенергетиці, авторами здійснено синтез математичних моделей процесу відновлення та розвитку джерел відновлювальної електроенергетики (ВДЕ) України. Цю задачу розв’язано з використанням даних, таблиць та графіків, що характеризують ВДЕ, взятих з роботи [1]. Але як ВДЕ розглядалися не лише сонячні (СЕС), вітрові (ВЕС) та біогазові (БіоЕС) електростанції, як це зазначено в роботі [1], але і гідравлічні (ГЕС) та гідроакумулювальні (ГАЕС) електростанції, які в роботі [1] до складу ВДЕ не включені. В роботі [3] ми вважали, що війна України з агресивним сусідом триватиме і у 2024 році і у 2025 році, що вноситиме стохастичну складову у плани відновлення і того, що було до війни, і того, що у ці воєнні роки уже відновлено. Вважали також, що і в подальшому процес відновлення і розвитку ВДЕ довгий час міститиме стохастичну складову, для математичного моделювання якої доцільно використовувати авторегресійні моделі 2-го порядку у формі АРПКС(2,0,1), починаючи з нульової відмітки часу у 2023 році. Але ідея використовувати авторегресійні моделі була лише зазначена в нашій роботі [3] і записана лише в загальній постановці. Через рік після написання роботи [3], що пройшов у вирі війни України з російськими окупантами, українська електроенергетична структура в цілому та особливо ВДЕ зазнали додаткових руйнувань [4], тож виникла необхідність в синтезі авторегресійних моделей в завершеній формі, готовій для використання інженерами-електриками в проєктній роботі. Такий задум і реалізовано у цій публікації у вигляді Python-програми, вихідні передумови створення якої авторами уже озвучено у нашій доповіді на Міжнародній науковій конференції, що проходила в Києві в листопаді 2024 року, розширені тези якої опубліковані в роботі [5].