THE FEATURES OF THE DEVELOPMENT OF A COMPLEX PROGRAM TO CREATE THE EURASIAN ECONOMIC UNION ELECTRICITY MARKET
https://doi.org/ 10.18384/2310-6646-2017-2-26-40
Abstract
The article considers the issue of developing a program to create a common electricity market of the Eurasian Economic Union. The system of models to implement two stages of the program of organizational and institutional support and investment programs for the development of each country participating in the creation of the electricity market was devised. The authors suggested including in the schedule of the program the reserves determined on the basis of the impact of negative factors on each activity separately. The estimation of time reserve is based on a combination of expert assessments using a specially designed scale and the theory of fuzzy sets. The authors developed an algorithm for calculating fuzzy evaluation of the reserve time for the event. It is proposed to use a risk-function to determine the scalar value of reserve time to include into the model of schedule formation of program activities implementation. The developed approach is illustrated by a numerical example.
About the Authors
Nikolai A. Kuznetsov
Plekhanov Russian University of Economics
Russian Federation
Russian Federation
Peter A. Khovental
Moscow Institute of Physics and Technology
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Внешнеэкономический комплекс России 2008. Вып. 1. М.: ВНИКИ, 2008. № 1. 81 с.
2. Воронцов Я.А., Матвеев М.Г. Методы параметризованного сравнения нечётких треугольных и трапециевидных чисел // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2014. № 2. С. 90-97.
3. Экология и экономика природопользования: Учебник для вузов / Под ред. проф. Э.В. Гирусова, проф. В.Н. Лопатина. М.: ЮНИТИ, 2012. 607 с.
4. Кочкаров Р.А. Целевые программы: инструментальная поддержка. М.: Экономика, 2007. 223 с.
5. Лебедев Г.Н., Матвеев М.Г., Семенов М.Е., Канищева О.И. Методы решения задач управления предприятием в условиях расплывчатой неопределенности // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2012. № 1. C.102-106.
6. Недосекин А.О. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных. Монография. СПб.: Сезам, 2004. 100 с.
7. Недосекин А.О. Оценка риска проекта по NPV произвольно-нечеткой формы [Электронный ресурс]. // URL: http://sedok.narod.ru/sc_group.html (Дата обращения: 02.02.2017).
8. Недосекин А.О. Риск-функция инвестиционного проекта [Электронный ресурс]. // Pandia: [сайт] URL: http://pandia.ru/text/77/400/44470.php (дата обращения: 02.02.2017).
9. Новоселов А.Л., Медведева О.Е., Новоселова И.Ю. Экономика, организация и управление в области недропользования. М.: Юрайт, 2015. 625 с.
10. Птускин А.С. Нечеткие модели и методы в менеджменте. М.: Издательство Московского государственного технического университета им. Баумана, 2008. 215 с.
11. Развитие электроэнергетики в России за 2014 год [Электронный ресурс] // Национальное рейтинговое агентство: [сайт] URL: http://www.ra-national.ru/sites/default/files/other/55.pdf (дата обращения: 20.12.2016).
12. Российский статистический ежегодник 2007: стат. сб. М.: Росстат, 2007. 825 с.
13. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница.: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. 320 с.
14. Abbasbandy S. and oth. Ranking fuzzy numbers using fuzzy maximizing-minimizing points // Proceedings of the 7th conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT-1022) and LFA-2011. Amsterdam; Paris: Atlantis Press, 2011. P. 763-769.
15. Detyniecki M., Yager R.R. Ranking fuzzy numbers using α-weighted valuations // International journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based systems. 2001. Vol. 8 (5), P. 573-592.
16. Rao P.P.B., Shankar N.R. Ranking generalized fuzzy numbers using area, mode, spreads and weight // International Journal of Applied Science and Engineering. 2012. Vol. 1. No. 10. P. 41-57.
17. Rotshtein A. Fuzzy Reliability Analysis of Man-Machine Systems. // Reliability and Safety Analysis under Fuzziness. Series: studies in Fuzziness and Soft Computing. Vol. 4. Heidelberg: Phisica-Verlag, A Springer Verlag Company, 1995. P. 245-270.
Review
Views:
73
Email this article 