Regression model for managing technical risks of production energy supply

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

We explored various aspects of technical risk management in industrial energy supply, including the identification of key factors influencing the occurrence of risks, methods for analyzing and predicting technical risks, and risk management strategies to ensure production continuity. Considering regression models in the context of technical risk management will help businesses to develop effective strategies to prevent potential threats and ensure operational stability and reliability.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

R. Pigilova

FSBEI HE Kazan State Power Engineering University (FSBEI HE KSPEU)

Autor responsável pela correspondência
Email: rozapigilova@yandex.ru

Lecturer

Rússia, Kazan, Republic of Tatarstan

F. Rakhmonov

FSBEI HE Kazan State Power Engineering University (FSBEI HE KSPEU)

Email: rahmonovfarhod2004@gmail.com

Student

Rússia, Kazan, Republic of Tatarstan

Bibliografia

  1. Svalova V.B., Zaalishvili V.B., Ganapathy G.P., Ivanov P.G., Sustainable Development of Mountain Territories, 2020, vol. 12, no. 1(43), pp. 162–170. doi: 10.21177/1998-4502-2020-12-1-162-170. EDN KEZQHF.
  2. Pigilova R.N., International Journal of Advanced Studies in Computer Engineering, 2023, no. 2, pp. 31–35. EDN PPEAAW.
  3. Malysheva T.V., Kompetentnost’, 2020, no. 4, pp. 24–27.
  4. Kamasheva A.I., Pigilova R.N. Ecology and life safety, XXII Int. sc. and pract. conf., ed. by V.A. Seleznev, I.A. Lukshin, Penza, PGAU, 2022, pp. 138–141. EDN ZKUHNI.
  5. Certificate of state registration of the computer program N 2020666077 RF. Separated scalable system for collecting, processing, searching and analyzing data Technology for analyzing and collecting information TAIS N 2020665421; decl. 27.11.2020; publ. 4.12.2020, I.A. Karpov, S.A. Abakhov, M.A. Pendyukhov; applicant LLC Analytical software solutions. EDN UCIHFU.
  6. Altunin S.S., Mezhdunarodnyy nauchnyy studencheskiy zhurnal, 2019, no. 8, pp. 23–25. EDN OHQARD.
  7. Federal State Statistics Service; http://www.gks.ru/.
  8. Johnson S., Energy Management Journal, 2020, vol. 18, pp. 75–89.
  9. Spivak N.S., E-Scio, 2019, no. 6(33), pp. 742–749. EDN ZNGJRA.
  10. Bulatov T.A. Automatic analysis of the state of high-voltage electric motors in own needs system of a thermal power plant, XXVI All-Russian postgraduate and master’s scientific seminar dedicated to the Day of the power engineer, in 3 vol., gen. ed. by E.Yu. Abdullazyanov, Kazan’, KGEU, 2023, vol. 1, pp. 13–15. EDN XYZDOB.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Fig. 1. Evolution of types of organization for determining technical risks

Baixar (31KB)
Metadados
3. Fig. 2. Typical scheme of a technological radio network for data exchange and collection in a control system

Baixar (45KB)
Metadados
4. Fig. 3. Factors to consider when choosing a regression model

Baixar (8KB)
Metadados
5. Fig. 4. Energy consumption management and regression analysis of data on risky inflows from the base in multifunctional systems

Baixar (19KB)
Metadados

Declaração de direitos autorais © АСМС, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».