{"title":"山区替代能源环境风险的预测方法和概率统计分析","authors":"И.Ю. Зорина, Ю.В. Саханский, И.Э. Гаглоева","doi":"10.53598/2410-3225-2023-4-331-73-82","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Для анализа возможного влияния экологических рисков на генератор-ные установки, использующие возобновляемые источники энергии в горных условиях предложена методика прогнозирования (с помощью стохастической матрицы) и веро-ятностного анализа (с помощью метода Монте-Карло) экологических рисков в альтер-нативной энергетике. Представлен алгоритм реализации методики вероятностного анализа влияния внешних факторов на генераторную установку, который позволяет про-гнозировать мероприятия по уменьшению влияния негативных факторов, тем самым улучшает энергетические возможности повышения качества жизни и безопасности жизнедеятельности в условиях труднодоступных регионов горной местности.\n For analyze the possible impact of environmental risks on generator sets using renewable energy sources in mountainous conditions, a methodology for forecasting (using a stochastic matrix) and probabilistic analysis (using the Monte Carlo method) of environmental risks in alternative energy is proposed. An algorithm for the implementation of a methodology for probabilistic analysis of the influence of external factors on a generator set is presented, which allows predicting measures to reduce the influence of negative factors, thereby improving the energy possibilities of improving the quality of life and life safety in remote mountainous regions.","PeriodicalId":516959,"journal":{"name":"Вестник Адыгейского государственного университета, серия «Естественно-математические и технические науки»","volume":"108 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-02-14","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"The methodology of forecasting and probabilistic statistical analysis of environmental risks in alternative energy in the mountainous region\",\"authors\":\"И.Ю. Зорина, Ю.В. Саханский, И.Э. Гаглоева\",\"doi\":\"10.53598/2410-3225-2023-4-331-73-82\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Для анализа возможного влияния экологических рисков на генератор-ные установки, использующие возобновляемые источники энергии в горных условиях предложена методика прогнозирования (с помощью стохастической матрицы) и веро-ятностного анализа (с помощью метода Монте-Карло) экологических рисков в альтер-нативной энергетике. Представлен алгоритм реализации методики вероятностного анализа влияния внешних факторов на генераторную установку, который позволяет про-гнозировать мероприятия по уменьшению влияния негативных факторов, тем самым улучшает энергетические возможности повышения качества жизни и безопасности жизнедеятельности в условиях труднодоступных регионов горной местности.\\n For analyze the possible impact of environmental risks on generator sets using renewable energy sources in mountainous conditions, a methodology for forecasting (using a stochastic matrix) and probabilistic analysis (using the Monte Carlo method) of environmental risks in alternative energy is proposed. An algorithm for the implementation of a methodology for probabilistic analysis of the influence of external factors on a generator set is presented, which allows predicting measures to reduce the influence of negative factors, thereby improving the energy possibilities of improving the quality of life and life safety in remote mountainous regions.\",\"PeriodicalId\":516959,\"journal\":{\"name\":\"Вестник Адыгейского государственного университета, серия «Естественно-математические и технические науки»\",\"volume\":\"108 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-02-14\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Вестник Адыгейского государственного университета, серия «Естественно-математические и технические науки»\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.53598/2410-3225-2023-4-331-73-82\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Вестник Адыгейского государственного университета, серия «Естественно-математические и технические науки»","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.53598/2410-3225-2023-4-331-73-82","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
The methodology of forecasting and probabilistic statistical analysis of environmental risks in alternative energy in the mountainous region
Для анализа возможного влияния экологических рисков на генератор-ные установки, использующие возобновляемые источники энергии в горных условиях предложена методика прогнозирования (с помощью стохастической матрицы) и веро-ятностного анализа (с помощью метода Монте-Карло) экологических рисков в альтер-нативной энергетике. Представлен алгоритм реализации методики вероятностного анализа влияния внешних факторов на генераторную установку, который позволяет про-гнозировать мероприятия по уменьшению влияния негативных факторов, тем самым улучшает энергетические возможности повышения качества жизни и безопасности жизнедеятельности в условиях труднодоступных регионов горной местности.
For analyze the possible impact of environmental risks on generator sets using renewable energy sources in mountainous conditions, a methodology for forecasting (using a stochastic matrix) and probabilistic analysis (using the Monte Carlo method) of environmental risks in alternative energy is proposed. An algorithm for the implementation of a methodology for probabilistic analysis of the influence of external factors on a generator set is presented, which allows predicting measures to reduce the influence of negative factors, thereby improving the energy possibilities of improving the quality of life and life safety in remote mountainous regions.