В статье анализируются бизнес-процессы прогнозирования на предприятиях энергосбытового сектора в условиях волатильности оптового рынка электроэнергии и мощности (ОРЭМ). Обосновано, что традиционные подходы к прогнозированию, сфокусированные преимущественно на технических алгоритмах, недостаточны для обеспечения финансовой устойчивости компаний: ошибки в заявках ведут к штрафам и убыткам. Рассмотрены теоретические основы процессного подхода к управлению и выделены шесть ключевых особенностей энергосбытовой деятельности как объекта прогнозирования (невозможность складирования, волатильность спроса, двойственная рыночная позиция и др.). В отличие от существующих работ, авторами предложены оригинальная классификация бизнес-процессов прогнозирования по пяти критериям (временной горизонт, функциональная направленность, объект, методы, уровень автоматизации) и семиэтапная структурная модель процесса с замкнутым циклом обратной связи. Определены шесть направлений совершенствования прогнозной деятельности в условиях цифровизации отрасли, включая внедрение машинного обучения и интеграцию внешних данных. Разработанный методический инструментарий может применяться для анализа, оптимизации и повышения точности прогнозов в энергосбытовых организациях.
бизнес-процессы, прогнозирование, энергосбытовые организации, электроэнергетика, процессный подход, классификация, структурная модель, ОРЭМ, цифровая трансформация
1. Об утверждении Основных положений функционирования розничных рынков электрической энергии : постановление Правительства РФ от 04.05.2012 № 442 (ред. от 29.12.2023) // СПС «КонсультантПлюс».
2. О функционировании оптового рынка электрической энергии и мощности : постановление Правительства РФ от 27.12.2010 № 1172 (ред. от 29.12.2023) // СПС «КонсультантПлюс».
3. Об утверждении Энергетической стратегии Российской Федерации на период до 2035 года : распоряжение Правительства РФ от 09.06.2020 № 1523-р // Официальный интернет-портал правовой информации.
4. Отчёт о функционировании ЕЭС России в 2023 году / Системный оператор Единой энергетической системы. – Москва, 2024. – 156 с. – URL: https://www.so-ups.ru [дата обращения: 15.01.2026].
5. ГОСТ Р ИСО 9000-2015. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. – Москва : Стандартинформ, 2015. – 54 с.
6. Блинов А. О., Угрюмова Н. В. Бизнес-процесс как основа процессного подхода в управлении // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. – 2014. – № 1 (50). – С. 32–36.
7. Клюев Р. В., Гаврина О. А., Соколов А. А. Прогнозирование планового потребления электроэнергии для объединённой энергосистемы с помощью машинного обучения // Записки Горного института. – 2023. – Т. 261. – С. 392–402.
8. Наугольнова И. А. Процессный подход к управлению: эволюция, современные вызовы, инновации // Креативная экономика. – 2023. – Т. 17, № 6. – С. 2175–2192.
9. Репин В. В., Елиферов В. Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. – Москва : Манн, Иванов и Фербер, 2013. – 544 с.
10. Хаммер М., Чампи Д. Реинжиниринг корпорации: манифест революции в бизнесе / пер. с англ. – Санкт-Петербург : Изд-во С.-Петерб. ун-та, 1997. – 332 с.
11. Хомутов С. О., Сташко В. И., Серебряков Н. А. Повышение точности краткосрочного прогнозирования электропотребления // Омский научный вестник. – 2020. – № 4 (172). – С. 58–64.
12. Шелехов И. Ю. Прогнозирование потребления электрической энергии промышленным предприятием с помощью методов машинного обучения // Известия Томского политехнического университета. – 2022. – Т. 333, № 5. – С. 135–146.
