Résumé
Мета. Урахування фактору випадковосл сощальних процесш при прогнозуванш попиту на електричну енерпю для зменшення похибки. Методика. Апарат математично! статистики, методш лшшного програмування, теорп нечггких множин i методiв експертного оцшювання, теорй' шкал, Байесовський п1дх1д до моделей прогнозування, комп'ютерне моделювання. Результаты. Проаналiзована динамiка споживання електрично! енергп за рiзнi перiоди часу, встановлено вплив фактору пандемп на процес формування попиту на електричну енерпю. Розроблена вербально-числова шкала для комплексного оцшювання впливу на попит на електричну енерпю такого складного сощального явища, як пандемш. Сформована модель прогнозування попиту на електричну енерпю з використанням Байесовського подходу та ощнки експерта, що дозволила використати ретроспективш данi споживання електрично! енергп та врахувати невизначенiсть соцiального фактору впливу пандемп. Наукова новизна. Набула подальшого розвитку модель прогнозування попиту на електричну енерпю, яка, на вщмшу в1д iнших, ураховуе фактор випадковостi соцiальних процеив i вербально-числову шкалу, що дозволяе зменшити похибку прогнозування споживання електрично! енергп. Практична значимтсть. Результата дослщження кориснi для пщприемств, що спецiалiзуються на генерацй', передачi й розподшу електрично! енергп споживачам. Представленi результата надають можливють зменшити похибку прогнозування попиту на електричну енерпю при врахуванш фактору випадковосл сощальних процешв.Alternate :Purpose. Taking into account the factor of randomness of social processes when forecasting the demand for electric energy to reduce the error. Methodology. Apparatus of mathematical statistics, linear programming methods, fuzzy set theory and expert assessment methods, scale theory, Bayesian approach to forecasting models, computer modeling. Findings. The dynamics of consumption of electric energy for different periods of time is analyzed, the influence of the pandemic factor on the process of formation of demand for electric energy is established. A verbal-numerical scale has been developed for a comprehensive assessment of the impact on the demand for electric energy of such a complex social phenomenon as a pandemic. A model for forecasting the demand for electrical energy was formed using the Bayesian approach and an expert's assessment, which made it possible to use retrospective data on electrical energy consumption and take into account the uncertainty of the social factor influencing the pandemic. Originality. The model for forecasting the demand for electrical energy has been further developed, which, unlike others, takes into account the factor of randomness of social processes and a verbal-numerical scale, which makes it possible to reduce the error in predicting the consumption of electrical energy. Practic l value. The research results are useful for enterprises specializing in the generation, transmission and distribution of electrical energy to consumers. The presented results make it possible to reduce the error in forecasting the demand for electric energy, taking into account the factor of randomness of social processes.