Abstract (ukr):
У статті розглядається створення математичної моделі для оптимізації енергоспоживання в прикордонних регіонах із урахуванням геополітичних ризиків. В основі підходу лежить модифікація класичної транспортної задачі, що дозволяє врахувати ймовірні збої в енергопостачанні через політичну нестабільність, військові конфлікти або кібератаки. Запропонована модель враховує коригування вартості доставки енергії за допомогою параметра ризику, що дає змогу динамічно адаптувати рішення до змін у зовнішньому середовищі. Математична постановка включає як базовий рівень (лінійне програмування), так і розширену стохастичну модель із ймовірнісними обмеженнями. Візуалізація результатів у вигляді теплових карт дозволяє оцінити ефективність розподілу ресурсів за різних рівнів ризику. Проведено аналіз чутливості до ключових параметрів та порівняння реалізацій у середовищах Python та MATLAB. Отримані результати на умовних даних підтверджують доцільність використання ризик-орієнтованих моделей для задач енергетичної безпеки в прикордонних зонах. Представлений підхід може бути основою для створення інтелектуальних інформаційних систем моніторингу та прийняття рішень в енергетичному секторі.
Abstract (eng):
The article discusses the creation of a mathematical model for optimising energy consumption in border regions with due regard for geopolitical risks. The approach is based on a modification of the classical transport problem, which allows taking into account possible disruptions in energy supply due to political instability, military conflicts or cyber attacks. The proposed model takes into account the adjustment of the cost of energy delivery using the risk parameter, which allows for dynamic adaptation of solutions to changes in the external environment. The mathematical formulation includes both a basic level (linear programming) and an extended stochastic model with probabilistic constraints. Visualisation of the results in the form of heat maps allows assessing the efficiency of resource allocation at different levels of risk. Sensitivity analysis to key parameters and comparison of implementations in Python and MATLAB environments are carried out. The results obtained on the conditional data confirm the feasibility of using risk-based models for energy security problems in border areas. The presented approach can be the basis for the creation of intelligent information systems for monitoring and decision-making in the energy sector.