Прогнозирование энергоэффективности в топливно-энергетическом комплексе на основе модели MLP; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 337, № 1 - Рахмонов И. У. Икромжон Усмонович; Шаюмова З. М. Замира Мустафаевна; Ушаков В. Я. Василий Яковлевич; Ниёзов Н. Н. Нуъмон Низомиддинович; Жалилова Д. А. Динора Анваровна (2026, 2026)
Актуальность. В современной мировой экономике наблюдается рост спроса на энергоресурсы, что обусловлено необходимостью обеспечения энергетической безопасности, устойчивого развития общества и одновременного снижения негативного техногенного воздействия на окружающую среду. На уровне государственной политики в качестве приоритетов выделяются цифровизация промышленности, в первую очередь энергетического сектора, внедрение ресурсоэффективных технологий и оптимизация энергопотребления. В этих условиях точное и достоверное прогнозирование энергоэффективности становится ключевым инструментом обеспечения экономического роста, повышения инвестиционной привлекательности и обоснованного принятия стратегических решений. Цель. Основной целью проведённых исследований является разработка методики прогнозирования энергоэффективности на основе показателя энергоёмкости. Предложенная методика включает предварительную статистическую обработку исходных данных с использованием логнормального распределения, проверку их адекватности по критериям Колмогорова–Смирнова, а также проведение корреляционного анализа. На последующем этапе выполняется оптимизация гиперпараметров, после чего адаптируется и применяется модель искусственной нейронной сети типа MLP (Multilayer Perceptron) для оценки и верификации достоверности прогнозов. Эффективность методики продемонстрирована на основе анализа информации, собранной от 23 предприятий топливно-энергетического комплекса. Методы. Обработка данных осуществлялась с использованием логнормального распределения; прогностическая валидность проверялась по критериям Колмогорова–Смирнова и корреляционному анализу. Количество нейронов во входном, скрытом и выходном слоях, а также ключевые гиперпараметры (размер пакета, скорость обучения, функция активации, алгоритм-решатель, число эпох) подбирались на основе критерия минимизации ошибки MAPE. Для проверки устойчивости модели использовалось тестирование на обучающей и тестовой выборках в пропорции 20/5. Результаты. Разработанная модель MLP обеспечила высокую точность прогнозирования: ошибка составила 4,35 % на обучающей выборке и 1,21 % на тестовой. На основе модели спрогнозировано устойчивое снижение энергоёмкости до 2030 г., когда данный показатель достигнет уровня около 0,913 кг н.э./$. Эти результаты подтверждают потенциал значительного повышения энергоэффективности, сокращения издержек, экономии ресурсов и повышения экологической устойчивости. Вывод. Предложенные в статье метод и модель служат надёжной научной основой для высокоточного прогнозирования, принятия стратегических решений и внедрения инновационных разработок в топливно-энергетическом комплексе