Обеспечение конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики на основе использования искусственных нейронных сетей тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Обеспечение конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики на основе использования искусственных нейронных сетей"

На правах рукописи

Катковскин Александр Евгеньевич

ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИХ СТРУКТУР В СФЕРЕ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Специальность 08.00.05 - «Экономика и управление народным хозяйством: экономика предпринимательства»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 5 [<]ДРШ

00501294и

Москва-2012

005012940

Работа выполнена в Московском финансово-промышленном университете

«Синергия»

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Рубин Юрий Борисович

Яркин Евгений Валентинович

доктор экономических наук, профессор, Институт проблем ценообразования и регулирования естественных монополий Высшей школы экономики, научный руководитель

Богданов Дмитрий Дмитриевич

кандидат экономических наук, доцент, Московский финансово-промышленный университет «Синергия», заведующий кафедрой экономической теории

Ведущая организация:

Государственный университет управления

Защита состоится «30» марта 2012 г. в 10:00 часов на заседании Диссертационного совета Д 521.042.01 при Московском финансово-промышленном университете «Синергия» по адресу: 105318, г. Москва, ул. Измайловский вал, д. 2, ауд. 410.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского финансово-промышленного университета «Синергия».

Автореферат разослан «29» февраля 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Е.В. Улитина

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Проблемы развития и обеспечения конкурентоспособности отечественного предпринимательства стали особенно актуальны еще в конце 90-х годов прошлого столетия. Происходившие в это время экономические преобразования привели к падению физических объемов производства во всех, без исключения, отраслях народного хозяйства России. Как и всякий неуправляемый процесс, падение производства и пассивная реструктуризация экономики, по сравнению с 1990 годом, серьезно деформировали народное хозяйство России. В результате, на первый план отечественной экономики вышел топливно-энергетический комплекс (ТЭК).

ТЭК России всегда играл важную роль в экономике страны, а в последнее время его роль еще более возросла. ТЭК формирует до 25% ВВП страны, 48% налоговых и таможенных платежей, 68% валютных поступлений от экспорта, 28% общего объема инвестиций в отечественную экономику. Предпринимательская деятельность в сфере ТЭК является самым быстрорастущим и наиболее успешным видом бизнеса, по сравнению с остальными сферами народного хозяйства России.

Однако данные показатели являются общеотраслевыми, то есть характеризуют весь ТЭК страны в целом. Далеко не во всех отраслях комплекса предпринимательство является успешным и высокоприбыльным видом деятельности. Особенно это касается электроэнергетической отрасли, которая, до недавнего времени, была почти полностью монополизирована.

После реформирования электроэнергетики в 2008 году вместо единой энергосистемы были образованны отдельные предпринимательские структуры - энергокомпании, которые стали специализироваться на определенных видах деятельности (генерация, передача электроэнергии, сбыт и ремонт) и контролировать соответствующие производственные активы.

Главным фактором, влияющим на конкурентоспособность

новообразованных предпринимательских структур в сфере электроэнергетики, является высокий износ основных производственных активов. По состоянию на 2011 год, износ производственных активов составляет более 60 процентов, в том числе в сельских распределительных сетях - свыше 75 процентов. Более 30 процентов линий и трансформаторных подстанций сетей 6-10/0,4 кВ нуждаются в модернизации. Для тех предпринимательских структур, где основные средства эксплуатируются интенсивно, незапланированный простой оборачивается значительными издержками.

Потенциальные инвесторы с опасением относятся к инвестированию в электроэнергетическую отрасль, особенно в те компании, где ситуация с износом основных производственных активов наиболее критична. Таким образом, главной управленческой проблемой, с которой сталкиваются сегодня предпринимательские структуры в сфере электроэнергетики, является низкая эффективность системы управления основными производственными активами.

Все вышеизложенное определяет актуальность данной темы исследования и позволяет выделить основные направления, нуждающиеся в теоретическом и методологическом обосновании: для обеспечения конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики, прежде всего, необходимо минимизировать издержки путем разработки эффективной системы управления производственными активами. Данная система управления должна основываться на эффективном планировании обновления и поддержания работоспособности производственных активов на протяжении всего срока эксплуатации, а также точно определять потери основной продукции - электроэнергии. Для этого необходимо собрать и проанализировать множество данных, содержащих информацию о технологических нарушениях, количестве отказов оборудования, сроках эксплуатации и тому подобное.

Автор диссертационной работы предлагает осуществить решение данной проблемы с помощью нетрадиционных и ранее неиспользуемых методик, позволяющих эффективно и качественно осуществлять

прогнозирование надежности производственных активов, по результатам которого, в дальнейшем осуществлять вышеуказанное планирование, а также прогнозировать потери электроэнергии в максимально короткие сроки, с высокой эффективностью, и минимальными финансовыми издержками.

Степень разработанности проблемы. Анализ научных исследований и разработанных методов выявил наличие серьезного интереса к имеющимся проблемам в области теории и практики обеспечения конкурентоспособности предпринимательства, как в нашей стране, так и за рубежом.

Общетеоретические основы исследования конкурентоспособности предпринимательских структур были отражены в трудах таких известных зарубежных экономистов, как Маршал А., Милль Дж. С., Рикардо Д., Кейнс Дж. М., Кирцнер И., Смит А. и другие.

Значительный вклад в развитие теории отечественного предпринимательства и в частности, в области обеспечения и развития конкурентоспособности, внесли такие видные ученые-экономисты, как Богданов Д.Д., Ильдеменов C.B., Окороков Р.В., Переверзев М.П., Поршнев А.Г., Рубин Ю.Б., Фатхутдинов P.A., Юданов А.Ю. и многие другие.

Исследования в области экономики и управления отечественной электроэнергетикой принадлежат таким видным отечественным ученым-экономистам, как Волкова И.О., Гительман Л.Д., Дьяков А.Ф., Макаров A.A., Некрасов A.C., Потребич A.A., Рогалев Н.Д., Салтанов Г.А., Терешко O.A., Яркин Е.В.

Однако по-прежнему остается множество нерешенных проблем, связанных с вопросами формирования эффективной системы управления производственными активами для обеспечения конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики. В частности, необходима качественная система планирования обновления и поддержания работоспособности производственных активов.

Учитывая, что реформа, направленная на демонополизацию электроэнергетики была осуществлена лишь в 2008 году, эффективных и недорогих отечественных решений, способных обеспечить конкурентоспособность новообразованных предпринимательских структур,

еще не создано. То есть решения, которые уже разработаны, либо не отвечают всем необходимым требованиям, либо обходятся слишком дорого.

Анализ научных исследований показал, что для обеспечения конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики нейронные сети не нашли своего применения. Предпочтение отдавалось методам и решениям, основанным на использовании регламентирующих документов и нормативов.

Что касается решений, созданных за рубежом, то здесь следует отдельно выделить специально разработанные информационные системы, используемые для обеспечения конкурентоспособности зарубежных энергокомпаний. Примером таких систем является технология ERP (Enterprise Resource Planning - Управление ресурсами предприятия).

Однако ERP-системы (в том числе отечественные) являются достаточно дорогостоящим программным обеспечением и на его успешное внедрение необходимо затратить значительные денежные средства. Кроме того, производители ERP-систем могут взимать средства за ежегодное продление срока действия лицензии, независимо от размера предприятия, его деятельности и прибыли.

Исходя из вышесказанного, можно заключить, что обеспечение конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетике представляет собой актуальную научную проблему, имеющую существенное практическое и теоретическое значение для развития конкурентоспособности отечественного предпринимательства.

Цели и задачи исследования. Цель данной диссертационной работы состоит в комплексном исследовании возможности использования искусственных нейронных сетей для обеспечения конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики.

В соответствии с этой целью поставлены следующие задачи:

- Выявить особенности конкурентных условий функционирования электроэнергетической отрасли российской экономики в процессе ее демонополизации.

- Определить ключевые факторы деятельности предпринимательских

структур в сфере электроэнергетики, оказывающие влияние на уровень конкурентоспособности.

- Исследовать степень приемлемости нейронных сетей как инструмента прогнозирования динамики ключевых факторов конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики.

Разработать методику для прогнозирования надежности производственных активов как фактора конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики на основе использования искусственных нейронных сетей.

- Разработать методику для прогнозирования технических потерь электроэнергии в линиях электропередачи как фактора конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики на основе использования искусственных нейронных сетей.

- Разработать способ оценки влияния эффекта от внедрения предложенных автором методик прогнозирования на уровень конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики.

Объект исследования. Объектом исследования является процесс развития и обеспечения конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики, переживающей трансформацию от монополии к конкуренции.

Предмет исследования. Предмет исследования - применение искусственных нейронных сетей для обеспечения конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики.

Методологическая и теоретическая основы исследования. В качестве теоретических основ исследования использованы фундаментальные труды современников экономической науки в области предпринимательства, конкурентоспособности, экономики и управления электроэнергетическими предприятиями.

В качестве методологической базы используются методы, основанные

на применении искусственных нейронных сетей, методы системного, структурного, сопоставительного, экспертного анализа, методы исследования причинно-следственных связей, методы выдвижения и проверки гипотез, методы расчета экономической эффективности системы управления производственными активами, а также методы, применяемые при формировании ведомственных укрупненных или единичных пооперационных расценок.

Научная новизна результатов исследования. Научная новизна состоит в разработке методик прогнозирования и обеспечения динамики ключевых факторов конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики на основе использования искусственных нейронных сетей.

Наиболее существенные научные результаты, содержащие научную новизну, состоят в следующем:

- Выявлены особенности конкурентных условий функционирования электроэнергетической отрасли:

• каждая предпринимательская структура в сфере электроэнергетики обладает собственной системой учета состояния производственных активов. При этом, созданная в СССР единая автоматизированная система информации (ЕАСИ), осуществлявшая учет состояния производственных активов на большинстве предприятий, более не поддерживается;

• преобладание в системе управления предпринимательских структур в сфере электроэнергетики, в том числе в системе управления производственными активами данных структур, подходов, не ориентированных на качество конечных результатов деятельности и степень удовлетворенности потребителей качеством оказываемых услуг;

• искусственное поддержание деловых коммуникаций между участниками рынка, сформированных ранее, вне зависимости от степени эффективности деятельности данных участников;

• отсутствие критериев учета отношений между конкурентами на

отраслевом рынке, а так же механизмов защиты прав потребителей и сформулированной политики государства по защите и развитию отраслевой конкуренции.

- Определены ключевые факторы деятельности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики, оказывающие влияние на уровень конкурентоспособности. При переходе отрасли от монопольного состояния к конкурентному, уровень конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики опирается на следующие ключевые факторы деятельности: надежность производственных активов, надежность энергоснабжения, точность определения потерь электроэнергии.

- Доказано, что нейронные сети являются наиболее приемлемым инструментом прогнозирования динамики ключевых факторов конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики. Во-первых, программная реализация нейронных сетей не требует больших финансовых затрат, что является существенным фактором оптимизации ресурсов. Во-вторых, нейронные сети обладают свойством адаптивности и могут быть легко модифицированы сообразно динамике состояния производственных активов предпринимательских структур.

- Разработана методика прогнозирования надежности производственных активов как фактора конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики на основе использования искусственных нейронных сетей. По сравнению с другими методами и решениями, методика на основе нейронных сетей способна обрабатывать большие объемы плохо структурированных данных за малый промежуток времени, что позволяет учесть практически все производственные активы, принадлежащие предпринимательским структурам в сфере электроэнергетики, независимо от их размера.

- Разработана методика для прогнозирования технических потерь электроэнергии в линиях электропередачи как фактора конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики на основе использования искусственных нейронных

сетей. В отличие от простого расчета потерь, данная методика способна прогнозировать потери на будущее и позволяет производить расчеты в условиях недостаточности данных.

- Разработан способ оценки влияния эффекта от внедрения предложенных автором методик прогнозирования на уровень конкурентоспособности. Способ заключается в оценке методик использования нейронных сетей для прогнозирования надежности производственных активов и технических потерь электроэнергии в качестве нематериальных активов предпринимательских структур в сфере электроэнергетики.

Наиболее существенные научные результаты исследования соответствуют п. 8.10 «Методология, теория обеспечения конкурентоспособности предпринимательских структур. Формы современной конкуренции и их влияние на содержание предпринимательской деятельности» паспорта специальности 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством: экономика предпринимательства».

Теоретическая значимость. Теоретическая значимость исследования заключается в том, что основные выводы и рекомендации, содержащиеся в работе, могут найти применение в научных исследованиях, посвященных развитию и обеспечению конкурентоспособности предпринимательских структур, в частности, предприятий электроэнергетической отрасли в условиях демонополизации данной отрасли.

Практическая значимость. Основные положения диссертационного исследования могут быть использованы для обеспечения конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики. Разработанная методика прогнозирования надежности на основе использования искусственных нейронных сетей может быть использована при планировании и осуществлении конкурентных действий предпринимательскими структурами в условиях неопределенного состояния производственных активов.

Кроме того, разработанная автором диссертационного исследования

методика является в значительной мере универсальной, то есть, не привязанной к конкретному типу производственного актива, что позволяет использовать ее в предпринимательских структурах различной специфики и направленности материального производства. Это кардинальным образом отличает ее от методов, основанных на математическом моделировании отдельных технических объектов (например, трансформатора определенного типа). В этой связи разработанная методика применима не только в электросетевых, но и в генерирующих, сбытовых, сервисных предпринимательских структурах в сфере электроэнергетики.

Практическая значимость подтверждается конкретными результатами, полученными в ходе исследований, где в качестве частного примера были рассмотрены предпринимательские структуры электросетевого хозяйства.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались: на Шестой научно-технической конференции «Состояние электрических сетей облэнерго и основные направления повышения их эффективности. Новый этап в развитии электрических сетей Украины» (2125 сентября 2009 г. в пгт Кореиз, АР Крым ДО «Воронцово»); на Пятом Международном научном конгрессе «Роль бизнеса в трансформации российского общества - 2010» (12-16 апреля 2010 г., Москва, МФПА); на Восьмой научно-технической конференции «Состояние электрических сетей облэнерго и основные направления повышения их эффективности. Технические и правовые аспекты рационального размещения электрических сетей и других объектов на местности» (19-23 сентября 2011 г., пгт Кореиз, АР Крым).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 8 печатных работах общим объемом 3,05 п.л., в том числе в 6 работах (авт. -2,70 п.л.), опубликованных в научных изданиях из рекомендованного ВАК Перечня.

Объем и структура работы. Объем диссертации составляет 164 страницы машинописного текста, включая 28 рисунков и 22 таблицы. Диссертация состоит из: введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы из 141 наименования и 3 приложений.

Структура диссертационной работы обусловлена задачами, поставленными в исследовании, и отражена в ее содержании. Введение

ГЛАВА 1. Процесс развития предпринимательства в электроэнергетике России от монополии к конкуренции.

1.1. Предпосылки создания конкурентных условий функционирования электроэнергетики в период до и после распада СССР.

1.2. Система управления производственными активами предпринимательских структур в сфере электроэнергетики в условиях перехода от монополии к конкуренции.

ГЛАВА 2. Обеспечение конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики на основе использования нейронных сетей.

2.1. Методы создания эффективной системы управления производственными активами как направление обеспечения конкурентоспособности в современных условиях функционирования отрасли.

2.2. Место нейронных сетей в современной науке, экономике и управлении.

2.3. Использование нейронных сетей для обеспечения конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики.

ГЛАВА 3. Методики использования нейронных сетей для прогнозирования и обеспечения динамики факторов конкурентоспособности

предпринимательских структур в сфере электроэнергетики.

3.1. Методика прогнозирования надежности производственных активов на основе использования нейронных сетей. Оценка экономического эффекта.

3.2. Методика прогнозирования потерь электроэнергии в линиях электропередачи на основе использования нейронных сетей.

3.3. Оценка предложенных методик как нематериальных активов, для выявления эффекта от их внедрения в предпринимательской структуре. Заключение

Список литературы

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

В целях исследования возможности использования искусственных нейронных сетей для обеспечения конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики, в диссертации были последовательно решены поставленные научные задачи.

1. Выявление особенностей конкурентных условий функционирования электроэнергетической отрасли российской экономики в процессе ее демонополизации. Для решения данной задачи диссертантом было проделано следующее.

Проанализировано состояние, структура и система управления в электроэнергетике в трех периодах:

I. СССР в период до 1991 года. Данный период протекал в условиях монополии государственной собственности на все предприятия отрасли, что исключало проявление каких-либо предпринимательских инициатив.

П. Россия в период реформ. В этот период (1991-2008 года) электроэнергетика по-прежнему является государственной монополией. Однако ее новая структура была основана на отдельных хозяйствующих субъектах - АО-энерго, что стало первым шагом к переходу к рыночным условиям функционирования отрасли.

Ш. Постреформенный период (2008 год - по настоящее время). Данный период, включающий завершающую стадию реформирования, характеризуется наличием независимых участников отраслевого рынка, но с частичным сохранением особенностей, присущих монопольной среде (в частности, тарифным регулированием для населения).

В ходе анализа всех трех этапов развития электроэнергетики России, были выявлены особенности конкурентных условий функционирования отрасли, сформировавшиеся в результате реформирования и затрагивающие практически всех участников отраслевого рынка. Особое внимание было уделено проблемам, возникшим, либо проявившимся в ходе заключительного этапа реформирования отрасли.

По завершению реформирования отрасли, каждая новообразованная предпринимательская структура в сфере электроэнергетике получила в

управления часть производственных активов, раннее принадлежащих ОАО «РАО ЕЭС». Учет состояния этих активов осуществлялся с помощью единой автоматизированной системы информации (ЕАСИ). В условиях конкуренции каждая предпринимательская структура в сфере электроэнергетики стала разрабатывать собственную систему учета состояния производственных активов, эффективность которой во многом определяет эффективность и конкурентоспособность данной предпринимательской структуры в целом. Кроме того, в системе управления предпринимательских структур в сфере электроэнергетики, в том числе в системе управления производственными активами, применяются подходы, разработанные в условиях монополии. Такие подходы, как правило, ориентированы на получение прибыли, при этом удовлетворенность потребителей оказанными услугами практически не учитывается.

Что касается конкурентных отношений на отраслевых рынках, то здесь следует указать на присутствие тесных связей между участниками рынка, которые были сформированы еще во времена существования СССР и продолжают поддерживаться вне зависимости от эффективности деятельности участников. Так, например дешевая электроэнергия от сибирских ГЭС не допускается до центральных областей, поскольку там есть свои генерирующие мощности, что негативно сказывается на тарифах, и степени удовлетворенности потребителей.

Подобные ситуации возникают по причине отсутствия четких критериев учета отношений между конкурентами на отраслевом рынке, а так же механизмов защиты прав потребителей и сформулированной политики государства по защите и развитию отраслевой конкуренции, поскольку первоочередной задачей реформы было привлечение инвестиций, и только потом, создание конкурентной среды функционирования отрасли.

2. Определить ключевые факторы деятельности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики, оказывающие влияние на уровень конкурентоспособности.

Для решения этой задачи были проанализированы взаимоотношения предпринимательских структур на рынке электроэнергии. Анализ показал,

что среди различных факторов, способных оказать влияние на уровень конкурентоспособности, имеется три фактора, значение которых было недооценено. Соответственно, метод, учитывающий роль этих факторов, должен обеспечить конкурентное преимущество предпринимательской структуре, реализующей такой подход. Упомянутые факторы перечислены ниже:

1) Надежность производственных активов. Этот фактор влияет на конкурентоспособность предпринимательских структур, поскольку существенно определяет объем затрат. Важной особенностью является то, что снижение надежности работы оборудования снижает конкурентоспособность не просто за счет пропорционального увеличения затрат на ремонт и замену оборудования, но также за счет большей стоимости внеплановых ремонтов и замен по сравнению с плановыми.

2) Надежность энергоснабжения. Данный фактор также влияет на конкурентоспособность несколькими путями. Во-первых, снижение надежности энергоснабжения влечет за собой снижение объемов сбыта электроэнергии, что уменьшает выручку. Поскольку в электроэнергетике велика доля постоянных издержек, уменьшение выручки влечет за собой существенные убытки и существенно снижает конкурентоспособность. Во-вторых, низкая надежность означает частые сбои в поставке электроэнергии, что влечет за собой применение к допустившей сбой стороне штрафных санкций и предъявление требований о возмещении убытков. В-третьих, поскольку надежность энергоснабжения для большого числа потребителей является критически важной, в рыночных условиях такие потребители будут отдавать предпочтение наиболее надежным поставщикам.

3) Точность определения потерь электроэнергии. Необходимость в точном определении потерь электроэнергии в ЛЭП вызвана следующими обстоятельствами. Во-первых, потери электроэнергии имеют различную природу и на них оказывают влияние различные технические факторы, причем это влияние иногда противоположно. Во-вторых, потери электроэнергии происходят на протяженных участках, причем, элементы этих участков могут принадлежать различным предпринимательским

структурам. В-третьих, если до завершения реформы электроэнергетики существовала единая система и потери (в том числе неучтенные) могли быть объединены и затем включены в стоимость электроэнергии равномерно для всех потребителей, то в конкурентной среде каждая предпринимательская структура заинтересована в точном определении потерь с тем, чтобы потери, понесенные другими участниками рынка, не были возложены на нее.

3. Исследование степени приемлемости нейронных сетей как инструмента прогнозирования динамики ключевых факторов конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики.

Для решения этой задачи были проанализированы основные типы нейронных сетей, их общие и специфические достоинства и недостатки, а так же их способность решать поставленные в работе задачи. Определены основные этапы решения поставленной задачи: формирование базы исходных данных, выбор типа нейронной сети, обучение нейронной сети, тестирование нейронной сети, представление нейронной сети на языке программирования, использование нейронной сети.

Выявлены основные преимущества нейронных сетей как инструмента для прогнозирования динамики ключевых факторов конкурентоспособности предпринимательских структур:

а) низкие финансовые затраты. Это преимущество складывается из следующих факторов. Во-первых, программное обеспечение для нейронных сетей частично (для этапов разработки) является стандартным, широко распространенным и недорогим, что выгодно отличает его как от заказного программного обеспечения, так и от крупномасштабных программ типа SAP R/3. Во-вторых, для разработки не требуется полномасштабный сбор всех исходных данных, что является весьма затратной операцией;

б) адаптивность нейронных сетей. Это преимущество заключается в возможности простой модификации разработанных ранее нейронных сетей для решения схожих задач в изменившихся условиях. Это существенно отличает нейронные сети от математического моделирования отдельных объектов, которое при внесении изменений каждый раз должно выполняться

заново, что влечет за собой значительные финансовые издержки.

Несмотря на то, что нейронные сети применяются в самых различных сферах деятельности, как например, на финансовом рынке при решении задач прогнозирования финансовых ситуаций, в сфере отечественной электроэнергетики нейронные сети используются очень редко и исключительно для управления технологическими процессами.

Для решения задачи прогнозирования динамики таких факторов конкурентоспособности, как надежность производственных активов или потери электроэнергии нейронные сети еще не находили своего применения, что является серьезным упущением, учитывая какими свойствами и преимуществами перед другими методами они обладают.

По указанным выше причинам нейронные сети являются наиболее подходящим инструментом для прогнозирования динамики ключевых факторов конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики. Как было показано в п. 2 (стр. 15), факторы конкурентоспособности зависят от надежности большого числа разнородных производственных активов, а условия, в которых действуют эти факторы, меняются с течением времени. Таким образом, необходим инструмент, сочетающий в себе адаптивность, относительно низкие финансовые затраты в расчете на единицу стоимости производственных активов и универсальность. Именно этими свойствами обладают нейронные сети.

4. Разработать методику для прогнозирования надежности производственных активов как фактора конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики на основе использования искусственных нейронных сетей.

В предложенной методике прогнозирование надежности производственных активов осуществляется с помощью искусственных нейронных сетей. Содержание методики излагается далее на конкретном примере.

Для того, чтобы смоделировать реальную ситуацию и проверить эффективность методики, используется массив данных по производственным активам за три года (2008-2010). При этом на этапе обучения нейронной сети

используются данные за 2008-2009 года, на этапе проверки (тестирования) -за 2009-2010 года.

На этапе обучения данные по производственным активам за 2008 год. являются входными данными для нейронной сети, по которым происходит ее обучение. Цель данного этапа - предсказать события 2009 года (под событием подразумевается необходимость ремонта, вытекающая из фактов отказов продолжительностью не меньше заданной, и/или числа таких отказов), которые, в свою очередь, являются выходными данными (целевыми значениями).

На этапе проверки данные за 2009 год являются уже входными данными, по которым производится прогнозирование событий 2010 года. Затем прогноз сравнивается с фактическими (реальными) данными за 2010 год. Таким образом, гарантируется полная независимость проверки, то есть, полностью исключена ситуация, в которой модель проверяется по тем же данным, по которым она обучается («порочный круг»). Результаты тестирования представлены в таблицах 1-2.

Таблица 1 - Результаты тестирования нейронной сета

Результат прогноза нейросети / требуемый результат Предстоит вывод в ремонт в 2010 г Не предстоит вывод в ремонт в 2010 г

Предстоит вывод в ремонт в 2010 г 116 105

Не предстоит вывод в ремонт в 2010 г 50 271

Таблица 1 представляет собой так называемую «матрицу неточностей» (Confusion matrix). Столбцы матрицы представляют собой результат прогноза нейронной сети, в то время как ее строки - требуемый результат.

Таблица 2 - Процент удачно выполненных прогнозов для нейронной сети

Показатель Предстоит вывод в ремонт в 2010 г Не предстоит вывод в ремонт в 2010 г

Процент удачно выполненных прогнозов 69,89 72,07

Важно отметить, что для имеющихся данных результат в 70% удачных прогнозов следует считать очень хорошим показателем. В данных за 2010 год, по которым производится тестирование нейронной сети, около 30% отказов произошли с производственными активами, отказов по которым в

2009 году не происходило. Это свидетельствует о том, что нейронная сеть правильно распознает такие активы и не пытается делать нереалистичные прогнозы.

Для сравнения предположим, что прогноз будущих отказов оборудования осуществляется по «тривиальной» методике, суть которой состоит в следующем: если в прошедшем году, на соответствующем объекте был/не был зарегистрирован отказ оборудования, то данный отказ обязательно произойдет/не произойдет на том же месте в следующем году.

Если осуществлять прогнозирование и следовать рекомендациям «тривиальной» методики, то процент удачных прогнозов, при прочих равных, на 2010 год составляет в среднем 58%, что на 12% меньше результата, полученного от использования авторской методики.

Последним этапом авторской методики является процесс создания нейронной сети в виде отдельной программы. Данная программа может быть легко установлена на любой ПЭВМ с операционной системой MS Windows.

Планирование технического обслуживания, ремонтов и замены производственных активов с использованием авторской методики позволяет минимизировать издержки, что создает конкурентное преимущество для предпринимательской структуры, использующей данную методику.

С одной стороны, методика предоставляет информацию о том, какой именно производственный актив в будущем, с высокой вероятностью, будет нуждаться в ремонте/замене. С другой стороны, предложенная методика предоставляет информацию о том, какое оборудование в ремонте/замене нуждаться не будет. Все это позволяет эффективно распределять имеющиеся средства при составлении смет на ремонт и годовых графиков технического обслуживания, и, как следствие, минимизировать издержки.

5. Разработка методики для прогнозирования технических потерь электроэнергии в линиях электропередачи как фактора конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики на основе использования искусственных нейронных сетей.

Использование нейросетевых технологий позволило решить задачу

прогнозирования потерь электроэнергии, избегая при этом существенных финансовых затрат на программную реализацию. Кроме того, величина потерь электроэнергии зависит от множества различных показателей и величин, влияние которых трудно учесть, используя существующие методы прямого расчета. Нейронные сети, помимо уже перечисленных в п. 3 (стр. 16) преимуществ, способны производить расчеты в условиях недостаточности исходных данных, а также учитывать возможное влияние каждого параметра на величину потерь электроэнергии.

Суть методики заключается в следующем - известные данные по потерям за предшествующие периоды используются для обучения и тестирования нейронной сети. Выходом нейронной сети является прогноз потерь на будущий период.

Для проверки эффективности авторской методики при прогнозировании потерь электроэнергии, будут использованы данные за два года: 2008 и 2009 гг. При этом на этапе обучение используются данные за 2008 год, на этапе проверки (тестирования) - за 2009 год.

Результаты тестирования обученной нейронной сети приведены в таблице 3. В рамках данного эксперимента, ограничимся прогнозом потерь электрической энергии на март 2009 года.

Таблица 3 - Соотнесение требуемого результата с результатом прогноза нейросети

Линия электропередачи Потери электроэнергии (требуемый результат), тыс. МВт.-ч Потери электроэнергии (результат прогноза нейросети), тыс. МВт.'Ч

1 120,67 119,47

2 848,48 848,48

3 569,53 567,61

4 503,14 502,12

Из полученных результатов видно, что предложенная методика пригодна для прогнозирования потерь электроэнергии в предпринимательских структурах в сфере электроэнергетики.

В результате, за счет применения методики существенно снижаются издержки на неучтенные потери и издержки на ошибочные мероприятия, что создает конкурентное преимущество для применяющей данную методику предпринимательской структуры.

6. Разработка способа оценки влияния эффекта от внедрения предложенных автором методик прогнозирования на уровень конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики.

В предыдущих разделах были разработаны методики, позволяющие прогнозировать динамику и управлять факторами конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики. Поскольку использование методики влияет на конкурентоспособность, сама методика также представляет ценность и является активом.

Способ оценки основывается на том, что, в конечном итоге, актив представляет ценность постольку, поскольку он способен приносить в будущем денежные потоки. В случае оценки методик прогнозирования, предложенных диссертантом, непосредственно определить, какие денежные потоки генерируются в результате ее использования, на практике невозможно. Однако, рассматривая методики как нематериальные активы, можно предложить способ их оценки.

Предложенный способ оценки частично основывается на разработках Роберта Нортона и Дейвида Каплана. Способ учитывает «стратегическую готовность» нематериального актива (понятие, во многом аналогичное понятию ликвидности материальных активов). Учет «стратегической готовности» необходим в современных условиях. Имеется множество примеров, когда предпринимательские структуры в сфере электроэнергетики внедряли ту или иную методику, программное обеспечение, модернизировали систему управления, однако дальше формального внедрения, соответствующий нематериальный актив (например, методика) не использовался. Такое положение не только не повышает конкурентоспособность предпринимательской структуры, но напротив, приносит исключительно убытки.

После определения «стратегической готовности» следующий шаг в предложенном способе оценки методик - определение влияния на основные факторы конкурентоспособности. Эта работа проделана в предыдущих разделах диссертации, а предлагаемый способ оценки включает ее.

После того, как определено влияние на факторы конкурентоспособности, последний шаг оценки - выделение конкретных показателей, влияющих на стоимость нематериального актива. Дальше оценка стоимости производится путем задания реальных данных предпринимательской структуры.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проблемы развития конкуренции и обеспечения конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики с каждым годом обращают на себя все больше внимания со стороны всех заинтересованных сторон, начиная от руководителей предприятий и заканчивая рядовыми потребителями. Особенно остро стоит задача обновления и поддержания надежности производственных активов, как основного фактора конкурентоспособности предпринимательских структур в сфере электроэнергетики.

Использование нейросетевых технологий дало возможность по-новому взглянуть на пути решения данной проблемы. Быстрая, а главное, качественная обработка больших объемов информации и ее дальнейшее использование для прогнозирования надежности производственных активов позволяет обеспечить высокую эффективность всей системы управления производственными активами, в том числе, в области планирования обновления и поддержания работоспособности этих активов.

На основе нейронных сетей, автором были разработаны методики прогнозирования ключевых факторов конкурентоспособности. Полученные при их апробации результаты свидетельствуют о значительном повышении качества определения потерь электроэнергии и ускорения процесса управления на исследуемом предприятии.

Внедрение предложенных методик в предпринимательских структурах в сфере электроэнергетики позволит добиться более высокого качества управления и минимизации издержек на поддержание производственных активов в оптимальном состоянии, что обеспечит конкурентоспособность этих структур.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

В ведущих реиензируемых изданиях, определенных ВАК России:

1. Катковский А.Е. Управление нематериальными активами в организации // Имущественные отношения в РФ. - 2010. - № 4. - 0,50 п.л.

2. Катковский А.Е. Использование нематериальных активов в процессе развития организации // Проблемы машиностроения и автоматизации. - 2010. -№4.-0,50 п.л.

3. Катковский А.Е. Особенности нормирования потери энергии при снижении потребления электроэнергии И A.A. Потребим, В.И. Ткачев, Г.Н. Катренко, А.Е. Катковский / Энергетик. - 2010. - № 5. - 0,20 п.л. (авт. -0,10 п.л.)

4. Катковский А.Е. Роль человеческого капитала в развитии организации // В.А. Прокудин, А.Е. Катковский / Уровень жизни населения Регионов России. - 2010. - № 2. - 0,75 п.л. (авт. - 0,70 п.л.)

5. Катковский А.Е. Предпринимательство и электроэнергетика: проблемы и современные пути решения. // Интеграл. - 2011. - №3. - 0,40 п.л.

6. Катковский А.Е. Прогнозирование ожидаемой надежности оборудования на основе нейронных сетей (на примере электросетевых предприятий) // Интеграл. - 2011.- №4. - 0,50 п.л.

В научных сборниках. журналах и материалах конференций:

7. Катковский А.Е. Роль нематериальных активов в создании конкурентоспособной организации // Сборник тезисов докладов Пятого Международного научного конгресса «Роль бизнеса в трансформации российского общества - 2010». - М.: Global Conference, 2010. - 0,10 п.л.

8. Катковский А.Е. Проблемы развития предпринимательства в сфере электроэнергетики // Сборник тезисов докладов Шестого Международного научного конгресса «Роль бизнеса в трансформации российского общества -2011». -М.: Global Conference, 2011. -0,10 п.л.

у

!

/

Подписано в печать 28.02.2012 г. Усл.п.л.-1.0 Заказ № 07947 Тираж: 100 экз. Копицентр «ЧЕРТЕЖ.ру» ИНН 7701723201 107023, Москва, ул.Б.Семеновская 11, стр.12 (495) 542-7389 www.chertez.ru