А. П. Дарманян,  А. А. Черняев, А. Р. Бражников

Волгоградский государственный аграрный университет

статистика, временные ряды, моделирование, тенденция, потребление электроэнергии.

В статье предложена современная методология моделирования и сравнительного анализа тенденций потребления электроэнергии сельскими хозяйствами в регионах РФ: Приволжском ФО, Центральном ФО и в Республике Татарстан за период 2012-2019 гг. по данным Росстата. Анализ статистических данных осуществлялся с учетом безразмерных величин потребления электроэнергии за 2012 г., который принят за начало временного периода. Для РФ и каждого региона были построены линейные математические модели, которые отображают статистические данные потребления электроэнергии сельскими хозяйствами. С помощью найденных моделей был осуществлен сравнительный анализ тенденций потребления электроэнергии. При этом было выявлено, что увеличение скорости потребления электроэнергии сельскими хозяйствами в Республике Татарстан в исследуемый период практически соответствовала этому же показателю на территории РФ. В то же время данный показатель в ЦФО был почти в 2 раза выше, чем в среднем по РФ, и, наоборот, в ПрФО этот показатель был почти в 2 раза ниже, чем в среднем по РФ и в Республике Татарстан.

The article proposes a modern methodology for modeling and comparative analysis of trends in electricity consumption by agricultural farms in the regions of the Russian Federation: Volga Federal District, Central Federal District and the Republic of Tatarstan for the period 2012-2019. according to Rosstat data. The analysis of statistical data was carried out taking into account the dimensionless values of electricity consumption in 2012, which was taken as the beginning of the time period. For the Russian Federation and each region, linear mathematical models were built that display statistical data on electricity consumption by agriculture. Using the found models, a comparative analysis of electricity consumption trends was carried out. At the same time, it was revealed that the increase in the rate of electricity consumption by agriculture in the Republic of Tatarstan in the study period practically corresponded to the same indicator in the territory of the Russian Federation. At the same time, this indicator in the Central Federal District was almost 2 times higher than the average for the Russian Federation, and, conversely, in the Russian Federal District this figure was almost two times lower than the average for the Russian Federation and the Republic of Tatarstan.

1. Дарманян, А. П. Методология сравнительного анализа временных закономерностей (на примере электропотребления в регионах РФ) / А.П.Дарманян // Развитие АПК на основе принципов рационального природопользования и применения конвергентных технологий: сборник статей по материалам Международной научно-практической конференции, посвященной 75-летию образования Волгоградского ГАУ. – Волгоград: Волгоградский ГАУ, 2019. – С.365-369.


2. Евдокимов, А. П. Переходные процессы в однофазных несимметричных умножителях напряжения / А. П. Евдокимов, К. М. Тупикова //Эколого-мелиоративные аспекты рационального природопользования. – 2017. – № 3. – С. 111 – 205.


3. Кузнецов, Н. Г. Вводные лекции по математическому моделированию и математической теории эксперимента / Н. Г.Кузнецов, С. И.Богданов/ / Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2007. – № 2. – С. 182-185.


4. Лукашин, Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Ю. П. Лукашин. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 416 с.


5. Потребление электроэнергии по субъектам РФ. – Текст: электронный // Федеральная служба государственной статистики: официальный сайт. – 2020. – URL: https://www.gks.ru/free_doc/new_site/business/prom/el_potr.htm (дата обращения: 02.11.2020).


6. Прогноз развития энергетики мира и России 2019 / под редакцией А. А. Макарова, Т. А. Митровой, В. А. Кулагина. – Текст: электронный // ИНЭИ РАН – Московская школа управления СКОЛКОВО: [сайт]. – Москва, 2019. – 210 с. – URL: https://energy.skolkovo.ru/downloads/documents/SEneC/Research/SKOLKOVO_EneC_Forecast_2019_Rus.pdf (дата обращения: 01.11.2020).