Факторный анализ энергоэффективности в топливно-энергетическом комплексе на основе выбора доминирующих показателей; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 337, № 2 - Рахмонов И. У. Икромжон Усмонович; Шаюмова З. М. Замира Мустафаевна; Курбонов Н. Н. Нурбек Нурулло угли; Ушаков В. Я. Василий Яковлевич; Ниёзов Н. Н. Нуъмон Низомиддинович (2026, 2026)
Актуальность. Топливно-энергетический комплекс является базовой отраслью экономики страны. В условиях роста цен на энергетические ресурсы и усиления внешних рисков повышение энергоэффективности и энергосбережения становится научно-практической необходимостью. На предприятиях топливно-энергетического комплекса (предприятиях электроэнергетики, нефтегазовой и угольной промышленности, а также теплоэнергетики) планирование, основанное на многофакторном прогнозировании потребления топливно-энергетических ресурсов, позволяет существенно повысить эффективность управления. Однако задача корректного отбора релевантных факторов при построении прогнозных моделей остаётся методологически сложной. В связи с этим выявление ключевых факторов, влияющих на энергоёмкость предприятий топливно-энергетического комплекса, имеет важное значение для принятия обоснованных управленческих решений. Цель. Определение факторов, оказывающих влияние на энергоёмкость 23 крупных промышленных предприятий в 2000–2023 гг., а также разработка метода и алгоритма оценки и статистической значимости их воздействия. Методы: корреляционный анализ Пирсона, -тест и алгоритмы вычисления -значений на основе таблицы Fisher–Yates. Для автоматизации расчётов вероятности при больших объёмах данных была построена полиномиальная регрессионная модель шестого порядка, связывающая и число степеней свободы df. Результаты. Фактор (энергетические потери) в большинстве случаев показал низкий уровень значимости и был исключён из анализа; факторы (удельное потребление электроэнергии на единицу продукции) и (коэффициент эффективности использования электроэнергии) были отнесены к числу наиболее значимых. Результаты -теста показали высокую значимость связи между фактором и энергоёмкостью для многих предприятий (например, для 18-го предприятия: , ). Предложенная полиномиальная модель обеспечила высокоточную аппроксимацию p-значений таблицы Fisher–Yates (RMSE<0,03; MAPE≈3,27 %) и позволила автоматизировать вычисления