A MODEL FOR EVALUATING THE EFFECTIVENESS OF INNOVATIVE PROJECTS IN THE ELECTRIC POWER INDUSTRY

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background. At the present stage, the growth rates of regional economies are largely determined by the effectiveness of innovative projects in the electric power industry. The latter operates in conditions of high wear and tear of electrical networks and equipment, increased consumption of electric energy by consumers, and insufficient financing of invest ment programs. Existing models for assessing the economic efficiency of innovative projects in the electric power industry do not provide acceptable accuracy in assessing potential inno vative projects, taking into account the parameters of the existing infrastructure of a particular energy facility. Materials and methods. To analyze modern evaluation approaches, when considering innovative projects, their features and limitations are taken into account, taking into account the regional component and operational factors. The methodological basis of the study was an integrated approach that combined logical analysis to identify cause-and-effect relationships, economic calculation of effects, and statistical verification of hypotheses. The data processing included the consolidation of technical and economic indicators of PJSC ROSSETI North-West for 2023 (energy losses, tariffs, operating characteristics) and the sub sequent calculation of effects with aggregation into an integral indicator. Results. A model for evaluating the effectiveness of innovative projects in the electric power industry is pro posed, shifting the focus of evaluation from uncertain forecasts to measurable parameters and based on determining the increase in capital expenditures and reduction of operating and operating costs in the context of the project. Conclusions. Using the model will make it pos sible to review traditional approaches to evaluating innovative projects for the introduction of intelligent electrical systems in conditions of insufficient information about their possible payback. 

作者简介

Igor Shifrin

Penza Cossack Institute of Technology (branch) of the K.G. Razumovsky Moscow State University of Technology and Management (First Cossack University)

编辑信件的主要联系方式.
Email: ishifrin2012@yandex.ru

Senior lecturer of the sub-department of energy

(11Sh/1 Gagarin street, Penza, Russia)

Alexey Dolotin

Penza Cossack Institute of Technology (branch) of the K.G. Razumovsky Moscow State University of Technology and Management (First Cossack University)

Email: alexivm@mail.ru

Candidate of technical sciences, associate professor of the sub-department of energy

(11Sh/1 Gagarin street, Penza, Russia)

Galina Surovitskaya

Penza State University; Penza Cossack Institute of Technology (branch) of the K.G. Razumovsky Moscow State University of Technology and Management

Email: gvs_kachestvo@inbox.ru

Doctor of economical sciences, associate professor, head of quality management department; professor

(40 Krasnaya street, Penza, Russia); (First Cossack University) (11Sh/1 Gagarin street, Penza, Russia)

参考

  1. About the electric power industry: feder. Law № 35-FZ of 26.03.2003 (as amended on 25.10.2024). (In Russ.)
  2. Melmont D.D. Introduction of innovations as a factor of increasing the economic security of regions. Kreativnaya ekonomika = Creative economy. 2025;(4):925–942. (In Russ) doi: 10.18334/ce.19.4.122971
  3. Voskresenskaya O.V. The innovative potential of Russia, its regions and industries. Vestnik Altajskoj akademii ekonomiki i prava = Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law. 2024;(11):17–24. (In Russ). doi: 10.17513/vaael.3815
  4. Shageev A.E. Digital innovations in the modern world: distinctive features, prerequisites and possibilities of use. Traektorii razvitiya prostranstvennykh sistem: ESG-vyzovy i innovatsionnye modeli = Spatial systems Development trajectories: ESG challenges and innovative models. 2023:845–848. (In Russ)
  5. Kolosok I.N., Korkina E.S. The use of Edge Analytics technology in creating digital counterparts of UES facilities in Russia. Informatsionnye i matematicheskie tekhnologii v nauke i upravlenii = Information and mathematical technologies in science and management. 2021;(3):28–39. (In Russ). doi: 10.38028/ESI.2021.23.3.003
  6. Korytko S.A., Limanova N.I. On new approaches to the organization of IT infrastructure of the electric grid complex in the context of digital transformation. Molodoj uchenyj = Young scientist. 2021;(5):9–11. (In Russ)
  7. Lyandau Yu.V., Temirbulatov A.U. Review of the application of artificial intelligence technologies in the electric power industry. Innovatsii i investitsii = Innovations and investments. 2023;(8):304–309. (In Russ). doi: 10.24160/0013-5380-2024-11-4-8
  8. Barinova V.A., Devyatova A.A., Lomov D.Yu. The role of digitalization in the global energy transition and in the Russian energy sector. Vestnik mezhdunarodnykh organizatsij = Bulletin of International Organizations. 2021;16(4). (In Russ). doi: 10.17323/1996-7845-2021-04-06
  9. Programma innovatsionnogo razvitiya PAO «Rosseti Severo-Zapad» na period 2020– 2024 gg. s perspektivoj do 2030 g = The program of innovative development of PJSC ROSSETI North-West for the period 2020–2024 with a view to 2030. (In Russ)
  10. Tekhnologicheskij reestr po osnovnym napravleniyam innovatsionnogo razvitiya PAO «Rosseti» = Technological register on the main directions of innovative development of PJSC ROSSETI. (In Russ)
  11. Denzhakov S.Yu., Odinokov A.A., Sharikov I.A., Vitushkin D.O. Intelligent energy as an economic growth perspective. Aktualʹnye issledovaniya = Relevant research. 2021;(9):6–9. (In Russ)
  12. Tebieva S.A., Ligostaev A.O. Development of an intelligent system for monitoring and consumption of electricity. Molodoj uchenyj = Young scientist. 2021;(4):46–48. (In Russ)
  13. Zainullina D.R. Formation of criteria for evaluating the effectiveness of innovative projects. Voprosy innovatsionnoj ekonomiki = Issues of innovative economics. 2021;(2):801–818. (In Russ). doi: 10.18334/vinec.11.2.112223
  14. Tsapenko M.V., Romanova O.E. An expert model for evaluating innovative projects in the oil and gas industry. Matematicheskie modeli sovremennykh ekonomicheskikh protsessov, metody analiza i sinteza ekonomicheskikh mekhanizmov. Aktualʹnye problemy i perspektivy menedzhmenta organizatsij v Rossii: sb. st. XV Vseros. nauch.-prakt. konf = Mathematical models of modern economic processes, methods of analysis and synthesis of economic mechanisms. Actual problems and prospects of management of organizations in Russia: collection of Articles XV of the All-Russian Scientific and Practical Conference. Samara: Izd-vo SamNTs RAN, 2023:54–60. (In Russ)

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 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».