Галанина Ольга Владимировна

Введение. Сравнительный анализ национальных энергосистем в условиях глобального энергоперехода требует перехода от традиционного сопоставления по абсолютным объёмам производства к более совершенным методикам. Агрегированные показатели, включая удельное производство на душу населения, не отражают структурных особенностей энергобалансов стран, что препятствует выявлению их реального технологического профиля и позиции в мировой энергетической архитектуре.Цель. Разработать методику многомерной кластеризации стран на основе детализированной структуры производства электроэнергии и определить место России в формируемой системе координат, выявив её ближайших технологических аналогов.Методы. На основе данных EIA, Energy Institute и BP за 2023 год по 210 странам мира проведена декомпозиция производства электроэнергии на 10 компонент по источникам (газ, нефть, уголь, гидро, атом, ветер, солнце, геотермальная, биоэнергия, прочие ВИЭ). Показатели нормированы на 100 тыс. населения. Использованы методы стандартизации (z-score), снижения размерности (PCA) и иерархической кластеризации.Результаты. В результате кластерного анализа выделено четыре однородные группы стран:Фиолетовый кластер (144 страны): доминирование природного газа (42 %) и гидроэнергетики (25 %). Россия входит в эту группу.Красный кластер (22 страны): нефтезависимые островные государства (75 % нефть).Оранжевый кластер (13 стран): угольно-газовые экономики (44 % уголь, 20 % газ). Включает Китай, Австралию.Зелёный кластер (31 страна): диверсифицированные системы с балансом атомной (13 %), ВИЭ (21 %) и традиционной генерации. Включает США, страны ЕС и Японию. Россия занимает 9-е место внутри своего кластера по удельному производству (0,77 ТВт-ч/100 тыс. населения).ВыводыРеальное место страны в мировой энергетике определяется не абсолютными объёмами генерации, а структурой её энергобаланса, которая формирует уникальный технологический и стратегический профиль.Россия принадлежит к самому многочисленному, но наименее диверсифицированному «газо-гидровому» кластеру, что указывает на высокую зависимость от ограниченного набора источников и связанные с этим риски для энергетической устойчивости.Принципиально различное позиционирование абсолютных лидеров – Китая, США и России – в отдельных кластерах эмпирически подтверждает глубокие различия в их национальных энергетических стратегиях и векторах развития.Для соответствия глобальным трендам и укрепления долгосрочной энергобезопасности России необходима системная диверсификация энергобаланса с опорой на развитие атомной энергетики и новых возобновляемых источников.

Введение. Актуальность исследования обусловлена: необходимостью автоматизированного анализа деградации АПК (ручная обработка данных по всем регионам и культурам неэффективна, а агломеративная машинная кластеризация позволяет группировать регионы со схожими тенденциями, выявляя наиболее проблемные зоны); рисками для продовольственной безопасности (снижение самообеспеченности ключевыми продуктами требует своевременного принятия мер господдержки, кластеризация помогает ранжировать регионы по степени угрозы и оптимизировать распределение ресурсов); отсутствием единой методики оценки деградации; цифровизацией сельского хозяйства. Цель. Исследование направлено на анализ деградации сельскохозяйственного производства в регионах РФ, в частности, на выявление регионов с наиболее выраженными процессами упадка в производстве картофеля и других сельхозпродуктов, а также на разработку мер для улучшения ситуации. Методы. Для анализа использовались методы кластеризации, в частности, алгоритм агломеративной кластеризации, который позволил сгруппировать регионы по схожести показателей деградации сельскохозяйственного производства на основе статистических данных за 2005 и2022 годы. Результаты. Регионы были разделены на три кластера, где Кластер 2 (42 региона) оказался наиболее деградирующим с точки зрения сельскохозяйственного производства. В этих регионах наблюдаются значительные снижения показателей производства на душу населения и урожайности. Выводы. Кластерный анализ позволил выделить регионы с наиболее выраженной деградацией сельхозпроизводства, что дает возможность разработать адресные меры поддержки, такие как целевые субсидии, налоговые льготы и программы восстановления инфраструктуры, для улучшения ситуации в этих регионах.

Интеллектуальные методы анализа, к которым относится задача кластеризации, все шире применяются в сфере экономики АПК. Задача кластеризации относится к классу задач обучения без учителя. Суть задачи - группировка объектов исследования по принципу схожести. Если рассматривать регионы РФ с точки зрения производства животноводческой продукции, их так же можно автоматически сгруппировать по принципу схожести. Метод k-средних на данный момент является основным методом решения задач кластеризации. Основным этапом задачи классификации является формирование набора данных, в который входят все основные характеристики объекта. Например, если рассматривать производство региона с точки зрения отрасли животноводства, то логичнее будет использовать х1 - производство мяса на душу населения и х2 - производство молока на душу населения. Критерием выбора количества кластеров является суммарная среднеквадратическая ошибка. Всего в анализе участвовало 79 регионов РФ. Оказалось, что рациональнее разбивать все регионы РФ на 7 кластеров схожести. Были выделены регионы с высоким производством молока и мяса (кластеры 4 и 6), регионы со средним производством молока и мяса (кластеры 2, 3, 5) и регионы с низким производством молока и мяса (кластеры 0, 1).