Управління енергоефективністю промислового підприємства
Вантажиться...
Дата
2019
ORCID
DOI
Науковий ступінь
кандидат економічних наук
Рівень дисертації
кандидатська дисертація
Шифр та назва спеціальності
08.00.04 – екoнoмікa тa упрaвління підприємствaми (зa видaми екoнoмічнoї діяльнoсті)
Рада захисту
Спеціалізована вчена рада Д 64.050.02
Установа захисту
Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Науковий керівник
Міщенко Володимир Акимович
Члени комітету
Перерва Петро Григорович
Краснокутська Наталія Станіславівна
Стригуль Лариса Станіславівна
Краснокутська Наталія Станіславівна
Стригуль Лариса Станіславівна
Видавець
Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Анотація
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата економічних наук за спеціальністю 08.00.04 – економіка та управління підприємствами (за видами економічної діяльності). – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2019. Дисертаційна робота присвячена актуальним проблемам теоретичних, методичних та практичних аспектів управління енергоефективністю промислового підприємства. В дисертації досліджено теоретичне підґрунтя, розглянуто різноманіття формулювань понять "енергоефективність", "енергозбереження", "управління енергоефективністю". Проаналізовані Закони України щодо енергозбереження, міжнародні та національні стандарти, методика енергоаудиту та встановлена доцільність внесення відповідних доповнень з врахування мультиплікативного та синергетичного ефектів економії енергетичних ресурсів при модернізації енергоустаткування. Запропоновано та обґрунтовано доцільність використання в управлінні енергоефективністю промислового підприємства методу штучних нейронних мереж (ШНМ). Розроблено методичний підхід визначення показника енергоємності підприємства за допомогою ШНМ, із залученням методів експертних оцінок, апріорного ранжування та кореляційно-регресійного аналізу. Створена математична модель на базі багатошарового прямоспрямованого персептрону, синтезованого методом генетичного алгоритму. Виконано перевірка працездатності методичного підходу, а також його апробація за статистичними даними провідних харківських підприємств. Надані рекомендації з використання результатів роботи на різних ієрархічних рівнях управління енергоефективністю та у інших видах менеджменту промислового підприємства.
Thesis for granting the Degree of Candidate of Economic Sciences in specialty 08.00.04 – economy and management of the enterprises (by types of economic activity). – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkiv, 2019. The thesis is devoted to actual problems of theoretical, methodical and practical aspects of management of energy efficiency of an industrial enterprise. In the dissertation the theoretical basis is investigated, the variety of formulations of the concepts of "energy efficiency", "energy saving", "energy efficiency management" and the use of them in work are considered. The Laws of Ukraine on energy conservation, the international and national standards, the methodology of energy audit are analyzed, and the expediency of introducing the corresponding additions to take into account the multiplicative and synergetic effects of energy resources saving during the modernization of the power equipment is established. It is suggested and justified the feasibility of using artificial neural networks (ANN) in the management of energy efficiency of an industrial enterprise. The method of determination of the energy intensity of an enterprise with the help of ANN is developed, with the involvement of expert estimation methods, a priori ranking and correlation-regression analysis. A mathematical model based on a multilayered straightforward perceptron synthesized by the genetic algorithm method was created. The efficiency of the methodological approach was checked, as well as its testing according to the statistics of the leading Kharkiv enterprises. In the process of testing and analyzing its results, the conclusions were drawn about the need for: systematic accumulation of annual statistics, both the indicator itself and the factors that influence it; analysis of calculations and establishment of correctness of data accounting; identifying typical differences in the interpretation of a factor and making appropriate adjustments; taking into account the features of the enterprise; carrying out with the help of ANN research on the choice of rational values of production indicators - input values of the neural network that aff ect the indicator of energy intensity; studies on improving accuracy and forecasting due to changes in the structure and type of neural network, etc. Such a wide range of functions and the need for their systematic implementation led to the conclusion that it is advisable to create in the management structure of an industrial enterprise a structure that would include specialists capable of performing these functions - the Intelligent Energy Management Group (IEM). The practical result of the dissertation work on taking into account the multiplicative and synergistic effects is: first, the conclusion about the expediency of taking into account these effects when conducting an internal energy audit, for which it is necessary to make appropriate additions to its methodology of its conduct; secondly, the conclusion about the expediency of introducing into the legislative and regulatory acts the amendments that stimulate the enterprises to prioritize the modernization of power equipment with multiplicative and synergistic effect (as such, which provides significant savings of fuel and energy resources at the state level). Recommendations are given on the use of the results of work at different hierarchical levels of energy efficiency management and in other types of industrial enterprise management.
Thesis for granting the Degree of Candidate of Economic Sciences in specialty 08.00.04 – economy and management of the enterprises (by types of economic activity). – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkiv, 2019. The thesis is devoted to actual problems of theoretical, methodical and practical aspects of management of energy efficiency of an industrial enterprise. In the dissertation the theoretical basis is investigated, the variety of formulations of the concepts of "energy efficiency", "energy saving", "energy efficiency management" and the use of them in work are considered. The Laws of Ukraine on energy conservation, the international and national standards, the methodology of energy audit are analyzed, and the expediency of introducing the corresponding additions to take into account the multiplicative and synergetic effects of energy resources saving during the modernization of the power equipment is established. It is suggested and justified the feasibility of using artificial neural networks (ANN) in the management of energy efficiency of an industrial enterprise. The method of determination of the energy intensity of an enterprise with the help of ANN is developed, with the involvement of expert estimation methods, a priori ranking and correlation-regression analysis. A mathematical model based on a multilayered straightforward perceptron synthesized by the genetic algorithm method was created. The efficiency of the methodological approach was checked, as well as its testing according to the statistics of the leading Kharkiv enterprises. In the process of testing and analyzing its results, the conclusions were drawn about the need for: systematic accumulation of annual statistics, both the indicator itself and the factors that influence it; analysis of calculations and establishment of correctness of data accounting; identifying typical differences in the interpretation of a factor and making appropriate adjustments; taking into account the features of the enterprise; carrying out with the help of ANN research on the choice of rational values of production indicators - input values of the neural network that aff ect the indicator of energy intensity; studies on improving accuracy and forecasting due to changes in the structure and type of neural network, etc. Such a wide range of functions and the need for their systematic implementation led to the conclusion that it is advisable to create in the management structure of an industrial enterprise a structure that would include specialists capable of performing these functions - the Intelligent Energy Management Group (IEM). The practical result of the dissertation work on taking into account the multiplicative and synergistic effects is: first, the conclusion about the expediency of taking into account these effects when conducting an internal energy audit, for which it is necessary to make appropriate additions to its methodology of its conduct; secondly, the conclusion about the expediency of introducing into the legislative and regulatory acts the amendments that stimulate the enterprises to prioritize the modernization of power equipment with multiplicative and synergistic effect (as such, which provides significant savings of fuel and energy resources at the state level). Recommendations are given on the use of the results of work at different hierarchical levels of energy efficiency management and in other types of industrial enterprise management.
Опис
Ключові слова
автореферат дисертації, енергозбереження, енергоефективність, управління енергоефективністю, промислове підприємство, енергоємність, штучні нейроні мережі, energy saving, energy efficiency, energy efficiency management, industrial enterprise, energy intensity, artificial neural networks
Бібліографічний опис
Клепікова С. В. Управління енергоефективністю промислового підприємства [Електронний ресурс] : автореф. дис. ... канд. екон. наук : спец. 08.00.04 / Світлана Володимирівна Клепікова ; [наук. керівник Міщенко В. А.] ; Нац. техн. ун-т "Харків. політехн. ін-т". – Харків, 2019. – 20 с. – Бібліогр.: с. 17-19. – укр.