Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Обзор существующих методов анализа и моделирования потребления энергоресурсо 10
1.1. Общая характеристика информационного обеспечения и математических моделей энергопотребления . 10
1.2. Модели случайной величины 12
1.3. Модели случайных процессов 15
1.4. Модели многомерного статистического анализа 21
1.5. Ранговые методы моделирования энергопотребления.. 23 1.6 Выводы 27
Глава 2. Анализ структуры и динамики потребления электроэнергии, тепла, топлива и воды в региональной энергосистеме . 29
2.1 Динамика годового энергопотребления промышленными предприятиями 29
2.2 Энергопотребление предприятий по группам 36
2.3 Динамика потребления воды промышленными предприятиями 42
2.4 Структурные изменения в потреблении энергоресурсов 44
2.5 Структурные изменения в составе потребителей 48
2.6 Выводы 77
Глава 3. Системное моделирование структуры и динамики регионального потребления энергоресурсов 80
3.1 Проблемы и задачи системного моделирования потребления энергоресурсов региона 80
3.2 Моделирование структуры промышленных предприятий на основе вероятностной модели случайной величины 81
3.3 Ранговые модели в моделировании динамики процессов в энергосистеме 91
3.4 Моделирование структурных изменений в энергосистеме на основе теории техноценоза 99
3.5 Оценка изменения количественного состава групп промышленных предприятий на основе тории техно-ценоза 101
3.6' Выводы 107
Глава 4. Прогнозные модели потребления энерго-реусров промышленности региона 109
4.1. Прогнозирование промышленного энергопотребления области на основе временных рядов 109
4.2. Прогнозирование энергопотребления Ростовской области на основе ранговых распределений 118
4.4. Выводы 123
Глава 5. Разработка информационно-аналитической системы регионального энергопо требления 124
5.1 Назначение и задача информационно-аналитической системы на региональном уровне
5.2 Особенности реализации ИАС 125
5.3 Структура информационно-аналитической системы на региональном уровне 132
5.4 Выводы 139
Заключение 141
Литература
- Модели случайных процессов
- Энергопотребление предприятий по группам
- Моделирование структуры промышленных предприятий на основе вероятностной модели случайной величины
- Прогнозирование энергопотребления Ростовской области на основе ранговых распределений
Введение к работе
Развитие экономики страны и повышение уровня благосостояния населения связано с увеличением удельного потребления энергии. Исчерпание невозобновляемых природных энергоресурсов, ряд экологических проблем при их производстве, переработке и потреблении, быстро меняющиеся экономические и социальные условия жизни современного общества требуют непрерывного 'и комплексного анализа потребления энергоресурсов с целью получения достоверных краткосрочных и долгосрочных прогнозов энергопотребления для повышения общей экономической эффективности работы промышленности региона.
Функционирование промышленных предприятий в новых экономических условиях претерпело существенные структурные изменения объема и номенклатуры энергопотребления: свертывание и закрытие ряда производств, открытие новых и развитие существовавших ранее в направлении диверсификации. Таким образом, применение и развитие методов системного анализа, моделирования и прогнозирования промышленного энергопотребления является актуальной задачей для повышения эффективности функционирования промышленности региона в целом.
Проблемами системного анализа, моделирования и прогнозирования энергопотребления посвящены работы Васильева И.Е., ГордееваВ.И., Гнатю-каВ.И., Гурского С.К., ДоброжановаВ.И., Жилина Б.В., Каялова Г.М., Кудрина Б.И., НадтокиКИ., Папкова Б.В., Праховника А.В. Широкий спектр подходов решения поставленных задач в практической реализации вызвал необходимость обоснованности соответствующего выбора по критерию адекватности в условиях кардинальной социально-политической трансформации экономики. Анализ тенденций в изменении энергопотребления промышленных предприятий региона в работе выполнен на примере Ростовской области в период 1991-2000 годов.
Этот регион России характеризуется комплексным развитием промышленности, оборонного производства и агропромышленного комплекса. На территории области представлен весь спектр отраслей народного хозяйства страны. Наиболее значительной составляющей промышленности являлись предприятия таких отраслей, как энергетика, строительство, сельскохозяйственного машиностроения, угольно-добывающей, транспортного строительства, станкостроения и железнодорожной. Регионально наиболее значимыми для экономики являлись объединения: агропромышленного комплекса, строительного комплекса, легкой промышленности и рыбного хозяйства. Таким образом, совокупность промышленных предприятий Ростовской области можно считать многокомпонентной системой, а ее количественный и качественный состав позволяют изучить и оценить закономерности энергопотребления и тенденции динамики структуры промышленности.
Цель работы. Разработка методов анализа и прогнозирования энергопотребления региона на основе информационной и математической моделей для повышения надежности энергообеспечения потребителей и эффективности использования энергоресурсов.
В связи с этим были поставлены и решены следующие задачи:
применение методов системного анализа и комплексного прогнозирования для определения динамики энергопотребления предприятиями региона;
комплексный анализ структуры и динамики энергопотребления промышленностью региона;
анализ и выбор аналитических распределений предприятий по диапазонам энергопотребления на основе статистических критериев согласованности и обеспечивающего их сходимость математического ожидания и годового потребления энергоресурсов;
разработка математических моделей временных рядов годового энергопотребления;
разработка методов долгосрочного прогнозирования энергопотребления;
разработка концептуальной структуры базы данных энергопотребления промышленными предприятиями Ростовской области (на примере наиболее сложного периода- с 1991 по 2000 годы);
создание логической модели базы данных энергопотребления региона с целью комплексного анализа внутренней структуры банка данных информационно-аналитической системы.
Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, методы теории вероятностей и математической статистики, эконометрики, элементы теории техноценозов, информационные технологии организации, хранения и обработки данных.
Научную новизну представляют:
Определение теоретических закономерностей распределения количественного состава групп промышленных предприятий региона, позволяющих моделировать энергопотребление вне зависимости от социального уклада экономики.
Впервые полученные функциональные зависимости динамики параметров характеризующих структуру регионального энергопотребления промышленными предприятиями региона, учитывающие тенденции потребления по отдельным видам энергоресурсов, и позволяющие получить прогноз изменения структурного состава энергопотребителей области.
Методика определения оптимальности структуры энергопотребителей региона, позволяющая комплексно учитывать изменения уровня энергопотребления различных видов ресурсов и структурного состава* потребителей, отличающаяся применением в качестве границ доверительного интервала критерий согласия Пирсона.
Новая методика долгосрочного прогнозирования коротких временных рядов годового энергопотребления промышленности региона на основе объединения прогнозных моделей теории техноценозов, метода экспоненциального сглаживания и ортогонализации временных рядов.
7 Практическая ценность.
Созданная информационно-аналитическая система на основе комплексного подхода позволяет выполнять анализ и прогнозирование энергопотребления промышленных предприятий региона.
Сформированный банк данных энергопотребления промышленности Ростовской области за период с 1991 по 2000 год является уникальным материалом для изучения трансформации структуры потребителей в условиях реформирования экономики России.
Методика анализа и прогнозирования энергопотребления промышленных предприятий Ростовской области применима для подобного анализа потребления энергоресурсов в других регионах.
Реализация результатов работы. Информационно-аналитическая-система энергопотребления области внедрена в эксплуатацию в Региональной службе тарифов Ростовской области.
Апробация работы. Результаты работы докладывались на семинаре «Кибернетика электрических систем» по тематике «Электроснабжение промышленных предприятий» (2003, 2007 гг., г. Новочеркасск), на семинаре «Кибернетика электрических систем» по тематике «Диагностика энергооборудования» (2006 г., г. Новочеркасск), на IV Международной научно-практической конференции «Моделирование. Теория, методы и средства» (2004 г.), на VI Международной научно-практической конференции «Современные энергетические системы и комплексы» (2006 г.).
Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в семи печатных работах, одна из которых входит в список печатных изданий, рекомендованных ВАК.
Работа включает введение, пять глав, заключение, список литературы и приложения.
В первой главе выполнен обзор существующих методов анализа и моделирования потребления энергоресурсов. Показано, что системный подход к анализу и моделированию потребления электроэнергии и других энергоре-
8 сурсов региона является общепринятым методологическим принципом. Определены области и особенности практического применения моделей. Выявлены наиболее подходящие приемы анализа промышленного энергопотребления региона. Определены основные параметры функционирования предприятия как части сложной системы, позволяющие проследить технологические, экономические и другие взаимосвязи данной подсистемы.
Во второй главе выполнен анализ структуры и динамики промышленного потребления электроэнергии, тепла и топлива региона за период рыночных преобразований; для-учета как плановой, так и рыночной составляющей. Обоснована необходимость создания электронной базы дынных промышленного энергопотребления. Показаны особенности анализируемых выборок и методов их обработки. Проведен анализ потребления основных энергоресурсов в региональной энергосистеме. Определены основные тенденции энергопотребления, изменения количественного состава и структуры промышленности, на примере Ростовской области.
В третьей главе проводилось моделирование структуры и динамики регионального потребления регионального потребления. Выделен класс моделей описывающих распределения промышленных предприятий по уровню энергопотребления. Определены характеристические параметры моделей. Проведена проверка согласованности опытных и теоретических законов' распределения с помощью критерия согласия х2 Пирсона. Показаны особенности применения теоретического закона распределения Парето и теории тех-ноценоза при моделировании энергопотребления области.
Четвертая глава посвящена сравнительному анализу методов, позволяющих прогнозировать, потребление энергоресурсов промышленными предприятиями региона. Построены временные ряды энергопотребления. Определены модели, позволяющие учесть особенности этих рядов. Проведен анализ результатов моделирования и прогнозирования. Обоснована необходимость применение моделирования энергосистемы как единого целого.
В пятой главе описываются цели, задачи и структура информационно-аналитической системы (ИАС) энергопотребления Ростовской области. Разработана концептуальная структура базы данных энергопотребления промышленными предприятиями Ростовской области. Предложена логическая модель базы данных энергопотребления региона с целью комплексного анализа внутренней модели банка данных ИАС. Обосновано создание идентификационного ключа для получения разносторонних запросов из ИАС. Определен круг задач решаемых с помощью ИАС. Разработана структура ИАС. Описаны методы анализа и моделирования энергопотребления реализуемые в ИАС.
В заключении сформулированы основные научные и технические результаты диссертационной работы.
В приложение вынесены данные об энергопотреблении крупных промышленных предприятий, программный код ИАС.
Работа выполнена при научной консультации доктора технических наук, профессора Надтоки И.И.
Модели случайных процессов
Стационарные случайные процессы. Наиболее общей и изученной математической моделью применяемой для моделирования изменений процесса электропотребления во времени является модель случайного процесса [16,21,67,102] или случайного графика электрической нагрузки [17,39,113]. Таким способом моделируются как индивидуальные pr(t), так и групповые P(t) графики Д0 = 1 ,(0 (1-і)
Реализации случайных графиков электрической нагрузки, получаемые по показаниям существующих систем учета и контроля электропотребления являются дискретными моделями реального процесса двух типов. Первый тип модели представляет собой запись в моменты времени /, мгновенных значений мощности /?,(/,+, ,= At = const,і = 1,2,...«). Такие модели называют дискретными, решетчатыми или моделями квантования процесса по времени [113]. Решетчатые модели реализаций графиков нагрузки представляются в виде полигонов или интерполируются некоторыми, функциями, например сплайнами [89].
Другой способ моделирования процесса заключается в осреднении его на фиксированных интервалах At = tt - /м и построения ступенчатых моделей с одинаковой или различной длительностью ступеней. Данный способ реализуется в автоматизированных системах учета расхода электроэнергии, в которых первичной информацией являются данные о расходах электроэнергии (КТС «Энергия», «Альфа» и др. ) [89], а также при непосредственной записи показаний счетчиков электроэнергии Wt в моменты времени
Для решения практических задач в общем случае необходимо знать функции плотностей вероятностей в моменты времени /,. (в сечении tt) и совместные плотности вероятностей f(p{t,),P(tj)) по которым определяются математические ожидания (средние значения) pc{tt), дисперсии Dp(tt), корреляционные моменты (KM) kit tj) для сечений tt,tj., корреляционные функции (КФ) к(т) и спектральные плотности S(a ) [39,113]:
Набор характеристик (1.2-1.6) может быть дополнен моментами высших порядков в зависимости от требований поставленной задачи.
При исследовании характеристик случайного графика по сечениям необходимо иметь достаточный ансамбль реализаций, что не всегда удается осуществить по различным причинам. В таких случаях ограничиваются ис следованием нескольких реализаций случайных графиков. При исследовании отдельных реализаций случайных графиков математические ожидания рс, дисперсии Dp, корреляционные моменты ки, корреляционные функции к(т) и спектральные плотности S(o?) вычисляются по формулам [113, 23]:
Строго говоря, построение моделей графиков электрической нагрузки по отдельным экспериментальным реализациям допустимо лишь для стационарных эргодических процессов [16, 21]. Однако в прикладных исследованиях широко используется подход по реализациям в силу своей относительной простоты и невозможности получения достаточного количества реализаций за ограниченное время [8,117].
Второй причиной, объясняющей широкое распространение методов моделирования, основанных на отдельных реализациях, является относительно более простая модель при суммировании случайных графиков, т.е. моделировании группового графика P(t) (1.1) по известным характеристикам составляющих его процессов pr(t).
Для расчета характеристик группового случайного графика P(t) по характеристикам составляющих его графиков в сечениях tltt необходимо кроме плотностей вероятностей f{p{t,)), f(p(t У) знать также N-мерные плот ности вероятностей (p{px{ti),p2{tl),...,pN{ti)), а для вычисления плотности вероятностей суммарного графика P(t) необходимо вычислять iV-мерные интегралы по области Q, представляющей собой TV-мерный многогранник [113].
Энергопотребление предприятий по группам
По уроню суммарного энергопотребления топливно-энергетических ресурсов (в тоннах условного топлива) предприятия Ростовской области были разделены на 3 группы. Первая группа - крупные специализированные предприятия с уровнем суммарного потребления топливно-энергетических ресурсов свыше 100 тыс. т у.т. Вторая группа - крупные и средние предприятия области с уровнем суммарного потребления топливно-энергетических ресурсов от 10 до 100-тыс. т у.т. Третья группа - средние и небольшие по объему (от 1 до 10 тыс. ту.т.) потребления энергетических ресурсов предприятия.
На рис. 2.5 приведены графики суммарных значений энергопотребления по отдельным группам. В первой и второй группе прослеживаются общие тенденции уменьшения потребления энергоресурсов обеими группами, на фоне сокращения количества предприятий в этих группах, а энергопотребление третьей группы имеет резкое увеличение в те годы, в которые увеличивается количество предприятий, учитывая эти факты, будем рассматривать средние значения.
При рассмотрении графиков среднего значения годового энергопотребления предприятиями Ростовской области за 1991 - 2000 годы можно отметить не схожесть динамики энергопотребления группами рис.2.6. В первой группе общее энергопотребление (рис.2.6,а) к 1994 году уменьшилось на 30 %. В период с 1995 по 1999 годы медиана потребления осталась почти на том же уровне, а в 2000 году происходит ее резкое увеличение на 35 %. Такое увеличение потребления можно объяснить смещением медианы в сторону крупных предприятий при сокращения количества предприятий группы за счет мелких.
Однако при рассмотрении отдельных видов энергоресурсов картина другая. Резкое увеличение потребления электроэнергии на 45 % в 1995 году, компенсируется уменьшением расхода топлива на 30% и в 1998 году снижение потребления электроэнергии на 30 % компенсируется повышением расхода топлива на 50 %. Что является проявлением наличия возможности вырабатывать электрическую энергию своими силами и таким образом реагировать на экономические изменения в стране. Потребление тепловой энергии остается без больших изменений. На рис. 2.7 представлены графики изменения энергопотребления отдельных предприятий этой группы.
В динамике потребления энергоресурсов второй группой можно выделить изменение потребления электрической энергии. Рост, которой с 1992 по 1994 год на 20 % сменяется падением на 35 % в 1995 году, затем происходит постепенное увеличение к 1999 году на 25 %. При рассмотрении распределения промышленных предприятий группы, можно отметить сокращение количества предприятий имеющих энергопотребление близкое к нижней границе определяющую данную группу. Можно предположить, что происходило общее снижение энергопотребления предприятий, которое приводило к уменьшению численности группы. На рис. 2.8 представлены графики изменения энергопотребления отдельных предприятий этой группы, которые подтверждают последнее предположение. Из 5 предприятий группы трое к 1999 году перешли в третью группу.
Третью группу наполняют предприятия с энергопотреблением ниже 10 000 тыс т.у.т. Эта самая многочисленная группа. Количество предприятий за рассматриваемый период составляло от 235 до 425. Суммарное энергопотребление этой группы выросло к 1995 году на 25 % и оставалось таким до 1997 года, в 1998 году произошло резкое снижение на 30 % за один год, к 2000 году наметился незначительный рост суммарного энергопотребления данной группы. Медиана энергопотребления группы в отличие от суммарного энергопотребления испытывает резкое снижение на всем рассматриваемом периоде, 50% к 1995 году и 25 % к 1998 году. Такое отличие говорит о резком увеличении численного состава, на фоне постоянного снижения энергопотребления отдельным промышленным предприятием типичным для данной группы. Что подтверждается графиками, представленными на рис. 2.9. Таким образом, можно отметить следующие общие тенденции:
1. Общее энергопотребление промышленного предприятия за рассматриваемый период снижается.
2. Уменьшение численности 1 и 2 группы происходит за счет предприятий с энергопотреблением близким к нижней границе уровня энергопотребления данной группы, что отражается в графиках средних значений.
3. К увеличению суммарного энергопотребления 3 группы в 1995 году привели две причины, первая - переход предприятий из второй группы, вторая - появление большого количества новых небольших промышленных предприятий.
Моделирование структуры промышленных предприятий на основе вероятностной модели случайной величины
Энергетическое хозяйство современного промышленного предприятия являющееся частью сложной системы, само по себе является, сложной многоуровневой системой, элементы которой имеют множество взаимосвязей между собой, а также связи с внешними и внутренними факторами, влияющими на функционирование данной системы.
Энергопотребление является одним из параметров функционирования предприятия. Характеристики промышленного энергопотребления определяются совокупностью взаимных связей потребителей, а также технологическими, экономическими, погодными, сезонными и другими факторами.
Системный подход к анализу и моделированию потребления электроэнергии и других энергоресурсов является общепринятым методологическим принципом. Его применение стимулируется потребностями практики, которая требует анализа функционирования промышленных предприятий в новых экономических условиях претерпевшего существенные структурные изменения объема и номенклатуры энергопотребления: свертывание и закрытие ряда производств, открытие новых и развития существовавших ранее в направлении диверсификации.
В данной работе рассматриваются два метода - метод моделирования на основе вероятностной модели случайной величины для получения структуры промышленных предприятий, и метод ранговых распределений для моделирования структуры промышленных предприятий и объемов потребления энергоресурсов.
При решении задач энергосбережения региона в промышленности необходимо иметь представление о структуре и динамики потребления энергоресурсов. Построение модели динамики структуры промышленного энерго-потребления-позволит эффективно решать эти задачи.
Структура промышленности Ростовской области является разноплановой. В ее состав входит весь спектр промышленных предприятий по уровню энергопотребления. За период с 1991 года по настоящее время в Ростовской области происходили структурные изменения в экономике, что отразилось на потреблении энергоресурсов промышленными предприятиями. Учитывая тот факт, что потребление энергоресурсов является одним из наиболее объективных и достоверных параметров, характеризующих работу предприятия, анализ структурных изменений в промышленности области можно проводить по данным годового энергопотребления.
Как уже отмечалось раннее в выборку попали предприятия с установленной мощностью свыше 750 кВА. Граничное значение 750 кВА было принято в нормах статистических данных о промышленных предприятиях начала 90х годов, что повлияло на формирование списка обследуемых предприятий. За период обследования с 1991 по 2000 годы некоторые предприятия исключались из списка из-за их закрытия или значительного сокращения потребления энергоресурсов, вносились вновь создаваемые предприятия, в силу чего возникли существенные количественные различия в выборке. Поэтому статистические данные о промышленном энергопотреблении области имеют вероятностный характер.
Для построения вероятностно-статистической модели описывающей промышленное энергопотребление Ростовской области необходимо определить закон распределения вероятности случайной величины х, выражающей величину потребления общего энергоресурса Еп, т у.т. одним промышленным предприятием за год, который можно представить графически в виде гистограммы.
В качестве примера на рис. 3.1 представлена гистограмма распределения промышленного энергопотребления в 2000 г. В силу особенностей статистических данных для построения гистограммы используем интервалы разбиения разной длины.
Вероятность Pi попадания случайной величины х в интервал / приближено можно вычислить [4]: Pi = п. N где щ - число раз, которое случайная величина х наблюдается в границах і - го интервала; N - объем случайной выборки. Ординаты столбцов гистограммы равны отношению Р;/с1Е; вероятности попадания энергопотребления промышленного предприятия в / интервал к величине этого интервала. Гистограмма графически отражает статистический ряд распределения.
Прогнозирование энергопотребления Ростовской области на основе ранговых распределений
Рассмотрев данные параметров кривой рангового распределения (4.7) а и W1 как временной ряд и используя метод экспоненциального сглаживания, для продолжения этого ряда во времени, были получены прогнозные значения параметров распределения на следующий момент времени:
Подставляя данные прогнозных значений параметров апр и W1пр в (4.7) можно построить прогнозное параметрического распределение промышленного энергопотребления Ростовской области (рис. 4.9). . Прогнозное параметрическое распределение промышленного энергопотребление Ростовской области. 1 — фактическое параметрическое распределения энергопотребления в 2000 году; 2 — параметрическое распределение построенное с использованием прогнозных значений апр и Wlnp\ 3 - прогноз на следующий временной шаг.
Ошибка регрессии непосредственно по выражению (4.7) достаточна велика. Для повышения точности вычисляется расчетный ранг (4.8), который является рангом проекции физических значений на аппроксимирующую кривую 1]: где г ч і - вектор расчетных рангов; Е{ - вектор фактических значений энергопотребления объектов за последний известный год предыстории; ар и Wlnp - расчетные коэффициенты регрессии для последнего известного года предыстории.
1. Особенностью прогнозирования регионального энергопотребления является сокрытие стохастических подробностей за счет использования годовых суммарных значений, вместе с тем данное обстоятельство приводит к резкому укорачиванию временного ряда. Лучшую точность моделирования коротких временных рядов дают адаптивные методы прогнозирования.
2. Метод экспоненциального сглаживания позволяет гибко отстраиваться от случайных выбросов. Метод ортогонального разложения многочленами Чебышева чувствителен к периодическим выбросам и учитывает их как некий временной фактор.
3. Тестовые прогнозы энергопотребления на один год адаптивным методом прогнозирования экспоненциально взвешенного скользящего среднего показали, что погрешность прогноза не превышает 9 %.
4. В условиях нестабильности количества предприятий в статистических выборках, а также изменений их энергопотребления, использование ранговых распределений позволяет получать более точные прогнозы для энергопотребления региона. Применение ранговых моделей для прогнозирования энергопотребления Ростовской области, при широком видовом спектре предприятий по уровню энергопотребления, дает возможность получения прогноза на один год с погрешностью менее 5%.
Постоянно меняющаяся ситуация», в экономике страны» приводит к существенным структурным изменениям объема \ь номенклатуры энергопотребления промышленности региона (свертывание и закрытие ряда производств, открытие новых и развитие существовавших ранее в направлении диверсификации). С другой стороны развитие экономики страны и повышение уровня благосостояния населения связано с увеличением удельного потребления энергии, а исчерпание невозобновляемых природных энергоресурсов, ряд экологических проблем при их производстве, переработке и потреблении, быстро меняющиеся экономические и социальные условия жизни современного общества требуют непрерывного и комплексного анализа по-требления энергоресурсов с целью получения достоверных краткосрочных и долгосрочных прогнозов энергопотребления для повышения общей экономической эффективности работы промышленности региона. Связи с этим роль информации постоянно возрастает.
Объемы информации об промышленном энергопотреблении с каждым годом увеличиваются, усложняется ее структура. Для оперативной обработки и сохранения данных, обеспечения доступа к ним возникла необходимость создания информационно-аналитической системы (ИАС) энергопотребления промышленностью региона. Также целью создания ИАС являются информационное, математическое, алгоритмическое и программное обеспечение для анализа, прогнозирования, планирования использования энергоресурсов и решения задач энергосбережения.
Использование данной системы позволило решить следующие задачи: - систематизация данных энергопотребления промышленными предприятиями Ростовской области; - выполнение предварительного анализа данных по предприятиям, отраслям, городам; - готовить и оформлять печатные документы, сводки, сообщения; - анализировать энергоиспользование промышленными предприятиями; - прогнозировать энергопотребление и возможные структурные изменения экономики области.
