Ентропія як чинник впливу на управління енергетичною безпекою підприємств
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2024.314397Ключові слова:
рівень ентропії, управління енергетичною безпекою, ризики підприємств, вплив ентропії, управлінські рішенняАнотація
Управління енергетичною безпекою підприємства в умовах ентропії є важливим аспектом, який включає в себе адаптацію до змін у зовнішньому середовищі та внутрішніх процесах. Об'єктом дослідження є ентропія, як міра невизначеності та хаосу в енергетичних системах, яка впливає на управління енергетичною безпекою підприємств. Вирішується проблема комплексного підходу до вивчення та впровадження методів розрахунку показників ентропії, які б враховували ентропію в управлінні енергетичною безпекою.
Проведений аналіз показав, яким чином рівень ентропії в постачанні енергетичних ресурсів, зокрема вугілля, електроенергії та альтернативних джерел, впливає на стабільність, стійкість та адаптивність управлінських стратегій, спрямованих на забезпечення управління енергобезпекою.
Сутність отриманих результатів полягає в тому, що дослідження показує важливість управління енергетичною безпекою підприємств в умовах ентропії, яка є мірою невизначеності в енергетичних системах. Ентропія виступає як ключовий фактор, що впливає на управління енергетичною безпекою, оскільки вона відображає рівень хаосу і невизначеності в постачанні енергетичних ресурсів.
Показано, що рівень ентропії безпосередньо впливає на стабільність і адаптивність управлінських стратегій, що дозволяє підприємствам краще реагувати на зовнішні виклики та внутрішні ризики. Використання математичних моделей, зокрема формул Шеннона, дозволяє кількісно оцінити рівень ентропії та виявити потенційні ризики, що виникають в енергетичних системах. Усвідомлення впливу ентропії на управлінські рішення допомагає підприємствам оптимізувати процеси, прогнозувати загрози та зменшувати негативні наслідки.
Результати дослідження відображають складну взаємодію між ентропією, управлінськими стратегіями та зовнішніми викликами, підкреслюючи важливість адаптивного підходу в управлінні енергетичною безпекою.
Дослідження зосереджено на практичних аспектах. З практичної точки зору, усвідомлення впливу ентропії на управлінські рішення дозволяє підприємствам оптимізувати процеси управління, прогнозувати потенційні загрози та зменшувати негативні наслідки від зовнішніх і внутрішніх ризиків.
Результати цього дослідження можуть стати основою для формування нових управлінських стратегій, здатних ефективно реагувати на сучасні виклики енергетичного сектора.
Посилання
- Bhavsar, R., Helian, N., Sun, Y., Davey, N., Steffert, T., Mayor, D. (2018). Efficient Methods for Calculating Sample Entropy in Time Series Data Analysis. Procedia Computer Science, 145, 97–104. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.11.016
- Ekberg, V., Ryde, U. (2021). On the Use of Interaction Entropy and Related Methods to Estimate Binding Entropies. Journal of Chemical Theory and Computation, 17 (8), 5379–5391. https://doi.org/10.1021/acs.jctc.1c00374
- Chen, C., Sun, S., Cao, Z., Shi, Y., Sun, B., Zhang, X. D. (2019). A comprehensive comparison and overview of R packages for calculating sample entropy. Biology Methods and Protocols, 4 (1). https://doi.org/10.1093/biomethods/bpz016
- Dippo, O. F., Vecchio, K. S. (2021). A universal configurational entropy metric for high-entropy materials. Scripta Materialia, 201, 113974. https://doi.org/10.1016/j.scriptamat.2021.113974
- Asenjo, D., Paillusson, F., Frenkel, D. (2014). Numerical Calculation of Granular Entropy. Physical Review Letters, 112 (9), 098002. https://doi.org/10.1103/physrevlett.112.098002
- Davies, S. R., Macfarlane, R., Buchanan, W. J. (2022). Comparison of Entropy Calculation Methods for Ransomware Encrypted File Identification. Entropy, 24 (10), 1503. https://doi.org/10.3390/e24101503
- Heidari, H., Velichko, A., Murugappan, M., Chowdhury, M. E. H. (2023). Novel techniques for improving NNetEn entropy calculation for short and noisy time series. Nonlinear Dynamics, 111 (10), 9305–9326. https://doi.org/10.1007/s11071-023-08298-w
- Velichko, A., Heidari, H. (2021). A Method for Estimating the Entropy of Time Series Using Artificial Neural Networks. Entropy, 23 (11), 1432. https://doi.org/10.3390/e23111432
- Sherwin, W. B., Prat i Fornells, N. (2019). The Introduction of Entropy and Information Methods to Ecology by Ramon Margalef. Entropy, 21 (8), 794. https://doi.org/10.3390/e21080794
- Prokhorova, V., Budanov, M., Budanov, P. (2024). Devising an integrated methodology for energy safety assessment at an industrial power-generating enterprise. Transfer of Technologies: Industry, Energy, Nanotechnology, 4 (13 (130)), 118–131. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.308056
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Viktoriia Prokhorova, Mykola Budanov

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.




