Математична модель використання електричної енергії підприємствами чернігівської області - Майбородіна, Н. В.; Герасименко, В. П. (Енергетика і автоматика, 2026)
У статті досліджено динаміку використання електричної енергії підприємствами Чернігівської області та наведено прогноз обсягів споживання електричної енергії на 2026 рік. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю підвищення ефективності управління енергоресурсами підприємств в умовах економічної нестабільності, що спричинена повномасштабною війною в Україні та глобальною енергетичною кризою. Саме тому питання планування енергоспоживання, забезпечення безперервності виробничих процесів та підвищення енергоефективності набувають особливого значення для стабільного функціонування регіональної економіки Чернігівської області. Метою даного дослідження є побудова математичної моделі та прогнозування використання електричної енергії підприємствами Чернігівської області на основі статистичних даних за період 2016 – 2024 роки. Для проведення даного дослідження використовувалися офіційні дані Державної служби статистики України щодо обсягів використання електроенергії на виробничо-експлуатаційні та господарські потреби підприємств без урахування електроенергії, відпущеної населенню. Для аналізу використано методи описової статистики, кореляційного та регресійного аналізу із застосуванням табличного процесора Microsoft Excel. У результаті аналізу кореляційного поля розглянуто кілька видів регресійних моделей. Найбільш придатною виявилася поліноміальна функція третього степеня з коефіцієнтом детермінації R² = 0,9303, що свідчить про високий рівень узгодженості моделі з емпіричними даними. На основі побудованої емпіричної поліноміальна моделі отримано точковий прогноз обсягу споживання електричної енергії на 2026 рік, який становить 724274 тис. кВт-год. Результати дослідження можна використати для планування підвищення ефективності управління енергоресурсами Чернігівської області. Перспективи подальших наукових досліджень полягають у розширенні моделі, шляхом врахування домінуючих факторів, та застосування методів машинного навчання. Отримано 2025-11-27 Доопрацьовано 2026-01-31 Прийнято 2026-02-11