ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА БАЙЕСА ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ОБЪЕКТОВ ЭНЕРГЕТИКИ

АКТУАЛЬНОСТЬ. В условиях растущих требований к надежности и эффективности энергетических объектов особое значение приобретают современные методы анализа данных и прогнозирования рисков. В последние годы метод Байеса всё активнее внедряется в задачи инженерного проектирования для учета неопределённости внешних и внутренних факторов. ЦЕЛЬ. Целью данной статьи является обоснование преимуществ и перспектив использования метода Байеса при проектировании объектов энергетики для повышения точности оценки рисков и принятия обоснованных инженерных решений. МЕТОДЫ. В работе представлены основные положения байесовского подхода, описаны алгоритмы формирования априорных и апостериорных оценок вероятностей, показано применение вероятностного анализа для моделирования различных сценариев функционирования энергетических объектов. Проведен сравнительный анализ традиционных методов и байесовского подхода в контексте энергетического проектирования. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Проведённое исследование подтвердило высокую эффективность метода Байеса для снижения проектных рисков и повышения надежности энергетических объектов. Применение байесовских методов позволяет интегрировать дополнительную информацию на всех этапах проектирования, тем самым улучшая качество принимаемых инженерных решений.

RELEVANCE. In the context of growing requirements for the reliability and efficiency of energy facilities, modern methods of data analysis and risk forecasting are of particular importance. In recent years, the Bayesian method has been increasingly introduced into engineering design tasks to take into account the uncertainty of external and internal factors. OBJECTIVE. The purpose of this article is to substantiate the advantages and prospects of using the Bayesian method in the design of energy facilities to improve the accuracy of risk assessment and make informed engineering decisions. METHODS. The paper presents the main provisions of the Bayesian approach, describes algorithms for generating a priori and a posteriori probability estimates, and shows the application of probabilistic analysis to model various scenarios for the operation of energy facilities. A comparative analysis of traditional methods and the Bayesian approach in the context of energy design is carried out. CONCLUSION. The study confirmed the high efficiency of the Bayesian method for reducing design risks and increasing the reliability of energy facilities. The use of Bayesian methods allows integrating additional information at all stages of design, thereby improving the quality of engineering decisions.