Проблема оценки рисков использования возобновляемых источников энергии

21.03.2022 JeeesAdmin 2022-01 0

Людмила Вениаминовна Нефёдова[0000-0002-6022-0617]1,2,

Юлия Юрьевна Рафикова[0000-0003-3204-9135]1,3

1Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия

2E-mail:nefludmila@mail.ru, 3E-mail:ju.rafikova@gmail.com

Аннотация. Обоснована актуальность разработки методологии риск-менеджмента для дальнейшего развития возобновляемой энергетики в России. Рассмотрены этапы проведенных с 2015 г. исследований по проблеме оценок и управления рисками в возобновляемой энергетике. Описаны полученные результаты: перечень факторов риска и методов управления ими по отраслям, выделение внутренних и внешних составляющих факторов риска, зависящих и не зависящих от девелоперов проектов на ВИЭ. Представлена разработанная методика оценки рисков в гелиоэнергетике на основе изменчивости статистических параметров инсоляции.

Ключевые слова: возобновляемые источники энергии, гелиоэнергетика, ресурсные риски, риск-менеджмент, факторы риска

1. Введение

    Оценка рисков при использовании возобновляемых источников энергии (ВИЭ) – одна из важнейших проблем по причине необходимости определения угроз технологических аварий, нестабильности выработки электроэнергии и покрытия графиков нагрузки на объектах возобновляемой энергетики. Особенно большое значение имеет оценка финансовых рисков, поскольку именно на них опираются разработчики и инвесторы проектов на ВИЭ. Активизация процесса освоения ВИЭ в России требует изучения факторов риска, возникающих при создании и эксплуатации энергообъектов, а также анализа основных методов управления рисками, применимых в возобновляемой энергетике. В последние годы, благодаря наличию обширного фактического материала по энергообъектам на ВИЭ, зарубежными исследователями активно разрабатываются методы риск-менеджмента в возобновляемой энергетике [1-5]. Анализ рисков является важным инструментом для ранжирования источников и факторов опасности по степени их значимости и определения приоритетов управления риском, оптимизации уровня риска и возможностей его минимизации, осознания приемлемого уровня риска и безопасности при принятии управленческих решений. Различные типы генерации на ВИЭ подвержены специфическим финансовым рискам – преимущественно ресурсным и операционным. Для территории России особенно велико значение рисков непостоянства необходимых ресурсов для обеспечения рентабельности проекта, что обусловлено неравномерностью распределения энергопотенциала ВИЭ во времени и пространстве.

С 2015 г. в Лаборатории возобновляемых источников энергии МГУ имени М.В.Ломоносова ведутся работы по разработке методологии оценок рисков при использовании ВИЭ. Инициатором и научным руководителем работ в данной области являлся заведующий НИЛ ВИЭ д.ф.-м.н., профессор Александр Алексеевич Соловьев (1943-2020 гг). Результаты работ были представлены на международных конференциях и в ряде научных публикаций.

2.Результаты и обсуждение

На первом этапе исследований применение методики SWOT-анализа позволило выделить и сформулировать основные сильные и слабые стороны использования возобновляемых источников энергии, учесть возможности и угрозы для развития крупной и распределенной возобновляемой энергетики (первоначально в целом по РФ, и позднее – в ряде регионов России и мира [6-9].

В табл.1 представлены результаты проведения такого анализа для Арктической зоны РФ.

Различные типы генерации, использующие возобновляемые источники энергии, подвержены специфическим финансовым рискам, являющимся преимущественно инвестиционными, ресурсными, операционными. Для управления рисками выделены методы, рекомендуемые к практическому использованию в возобновляемой энергетике. Суть риск-менеджмента заключается не в исключении рисков, что просто невозможно, а в их оптимизации и получении максимальной выгоды от складывающихся ситуаций посредством скоординированных действий по руководству и управлению в отношении рисков. Все виды рисков могут быть разделены на потенциально изменяемые и неизменяемые, которые свою очередь подразделяются на принимаемые и передаваемые. Изменяемые риски минимизируются в процессе подготовки инвестиционных проектов объектов на ВИЭ. Неизменяемые риски можно принять на себя или передать другим (например, с помощью хеджирования или страхования).

    Далее был проведен анализ международного опыта по риск-менеджменту на энергообъектах, использующих различные виды возобновляемых ресурсов. Результатом данного этапа работ стал перечень основных факторов риска и мер по предотвращению рисковых ситуаций [10], представленный в табл.2.

Для разработки методологии управления рисками необходимо предварительно оценить возможные риски на всех стадиях развития проекта сооружения на ВИЭ. Риски объектов на ВИЭ, как и других энергообъектах, можно разделить на внешние риски (не зависящие от девелопера проекта) и внутренние (связанные с деятельность девелопера по проекту) [1, 11, 12].

Составленный нами реестр основных видов рисков при использовании ВИЭ представлен в таблице 3. При этом необходимо отметить, что ресурсные и экологические риски имеют как внутреннюю, так и внешнюю составляющие. Риск дефицита необходимых ресурсов для обеспечения рентабельности проекта – обусловлен неравномерностью распределения энергопотенциала ВИЭ во времени и пространстве. Однако, проведение дополнительных измерений, точный подбор параметров энергоустановок, позволяющих получить наиболее высокий Киум – значительно снижают данный вид рисков. Природные и экологические риски связаны с возможностью катастрофических явлений (ураганов, ливней, снегопадов, смерчей, землетрясений). К данному виду рисков относятся и возможные последствия для окружающей среды вследствие не штатной работы или аварийных ситуаций на энергообъектах ВИЭ [12].

Анализ зарубежных публикаций позволил выделить основные типы оценок рисков в ВИЭ. В количественных методах риски в основном измеряются с помощью дисперсии или распределения плотности вероятности технических и экономических параметров. Полуколичественные методы, такие как анализ сценариев и многокритериальный анализ решений, также могут учитывать и нестатистические параметры, например, социально-экономические факторы [13-14].

На основе составленного реестра видов рисков нами было проведено исследование финансовых методов управления рисками [15, 16]. В финансовых методах управления рисками в возобновляемой энергетике можно выделить три основные стратегии: принятие, снижение и перенос риска. Принятие риска обычно означает оставление всего или части риска за предпринимателем. В этом случае девелопер проекта на ВИЭ принимает решение о покрытии возможных потерь в результате свершения рискового события за счет собственных средств, например, самострахование (создание собственных страховых фондов, которые предназначены для покрытия убытков), компенсация (покрытие риска за счет текущего денежного потока); резервирование (создание фонда средств на покрытие непредвиденных расходов) [17].

При сооружении энергообъекта на ВИЭ распределение риска между участниками проекта является действенным способом его снижения. Он заключается в распределении риска между владельцем, инвестором и исполнителем проекта. Анализ опыта зарубежных проектов на ВИЭ позволил сделать вывод, что наиболее применимыми являются такие методы снижения рисков, как долгосрочные соглашения о закупке электроэнергии, контракты на эксплуатацию и техническое обслуживание, а также передача части рисков третьим лицам [16]. Перенос риска – это страхование сооружения объектов на ВИЭ, их работы и выдачи гарантированной мощности. К рискам, принимаемым страховыми компаниями, относятся обычно риски, разработанные для традиционных отраслей промышленности (технологические риски, организационные, стихийные бедствия, человеческий фактор, а также часть юридических и финансов рисков) [18]. Уровень риска в большой мере определяет инвестиционную привлекательность проектов в возобновляемой энергетике. Важным фактором снижения рисков и повышения кредитного рейтинга компании при создании объектов на ВИЭ являются также гарантии международных институтов и государственного сектора.

Снижению рисков в возобновляемой энергетике в России способствовали меры государственной поддержки отрасли по программам ДПМ-1 и ДПМ-2. В качестве поддержки строительства ВИЭ проекты энергетики на основе ВИЭ проходят конкурс на заключение договора поставки мощности (ДПМ) на 15 лет. Участники конкурса должны выполнить свои обязательства по пуску отобранных объектов с заданными характеристиками уровня локализации оборудования [19].

Анализ и управление рисками включают в первую очередь необходимость предварительной оценки возможных рисков на всех стадиях развития проекта сооружения на ВИЭ: при подготовке технико-экономического обоснования, при проектировании, при организации инвестирования и проведении тендеров, непосредственно при строительстве, а также на этапе эксплуатации. Для первичной оценки применимы качественно-количественные методы риск-анализа. В таких методиках для определенных градаций степени риска (минимальный, высокий, средний, низкий, максимальный) оценивается вероятность наступления события. При этом уровень риска определяется произведением степени воздействия риска на вероятность его наступления и может быть представлен как в баллах, так и в долях единицы. Для количественных оценок рисков проектов возобновляемой энергетики могут быть привлечены различные методы теории вероятности, статистики и математического моделирования. Проведение риск-анализа в возобновляемой энергетике необходимо для разных факторов риска в зависимости от условий конкретного региона. Для территории России с огромным разнообразием географических условий особенно высока роль природно-ресурсных рисков работы фотоэлектрических станций, которые определяются изменчивостью поступления ресурса и другими природно-климатическими особенностями территории размещения этих станций. Геоинформационные системы (ГИС) открывают возможности для решения ряда важных задач, таких как визуализация ресурсов, расчет технического и экономического энергопотенциала по видам ВИЭ, комплексный анализ территорий по уровню обеспеченности ресурсами и возможности размещения на них объектов солнечной и ветровой энергетики применительно к разным масштабам территориальных исследований [5]. В настоящее время методы геоинформатики активно используются в мировой практике при изучении потенциала солнечной и ветровой энергии и оценке рисков для различных территорий [20-21]. Метод многокритериального анализа решений на основе геоинформационных систем (GIS-MCDA) используется для создания карт, показывающих перспективные районы для размещения станций на ВИЭ в странах с различными климатическими условиями [22-23].

Для уточнений оценок уровня риска в солнечной энергетике авторами была разработана методика оценки влияния изменчивости климатических факторов на риски прогноза выработки электроэнергии солнечными электростанциями. Применение ГИС-технологий дало возможность провести оценки распределения по площади характеристик изменчивости во времени поступления солнечной радиации. Для оценок пространственно-временной изменчивости поступления солнечной радиации в регионах России были проведены расчеты статистических характеристик суммарной солнечной радиации на горизонтальную поверхность по данным базы NASA POWER за десятилетний период (2009-2018 гг.) [24]. Массивы данных для проведения расчетов были сформированы из указанных исходных материалов с шагом сетки 0,5х0,5°. Количественной характеристикой изменчивости поступления солнечной радиации на горизонтальную поверхность был принят коэффициент вариации (Cv). Оценивалась изменчивость среднемесячных и суточных значений. Были выполнены вычисления среднемноголетних значений коэффициентов вариации поступления солнечной радиации для каждого месяца и года в пределах указанного периода. Значения коэффициента вариации среднемесячных суточных сумм радиации характеризуют межгодовую изменчивость, Cv суточных сумм – межсуточную. По результатам расчетов были построены графики внутригодового хода изменчивости среднемесячных и суточных значений уровня инсоляции по территории ряда регионов России. На основании полученных многолетних данных были созданы картосхемы распределения среднемесячных значений Cvмес за 10-летний период (2009-2018 гг.), а также картосхемы, отражающие внутримесячную изменчивость (Сvсут) за тот же период по всем месяцам года для регионов России с различными природно-климатическими условиями [25, 26].

В качестве примера, на рис. 1 представлена карта распределения по территории Оренбургской области значений Cvмес поступления суммарной солнечной радиации на горизонтальную поверхность по данным базы NASA POWER за десятилетний период (2009-2018гг.). Проведенные расчеты коэффициентов изменчивости поступления суммарной солнечной радиации на 10-летний период позволили выделить на территориях трех регионов РФ (Республика Алтай, Оренбургская и Астраханская области) зоны разного уровня риска получения стабильной энерговыработки на СЭС: Сvмес менее 12% — низкий уровень риска, Сvмес от 12% до 14% — средний уровень и более 14% —  значительный уровень.

На основе данных о ежемесячной выработке электроэнергии 18 СЭС различной мощности (от 5 МВт до 60 МВт) в регионах РФ за 2018-2020гг., были проведены расчеты среднемесячных и среднегодовых значений коэффициента использования установленной мощности (Киум) этих станций. Сопоставление Киум СЭС и результатов зонирования риска показало хорошее соответствие: наиболее высокие значения Киум характерны для СЭС, расположенных в зоне низкого уровня риска.

3. Заключение

Высокий уровень риска проектов возобновляемой энергетики снижает их кредитоспособность и, следовательно, затрудняет получение заемного капитала. Фундаментальным требованием для привлечения финансирования и успешной реализации является снижение рисков, которые имеют наибольшую вероятность негативного воздействия на проект.

Сооружение энергообъектов на ВИЭ получает в настоящее время в России большую государственную поддержку, снижающую риски в работе электростанций. Ряд российских и международных страховых компаний предлагают страховые продукты для ветровых и солнечных электростанций и в России.

Так, в частности АО СК «Альянс» запустила – помимо комбинированного страхования на всех этапах жизненного цикла проекта на ВИЭ, – новую форму – природное индексное страхование недополученной выручки вследствие недостатка солнечных и ветровых ресурсов. На современном этапе особенно важна дальнейшая разработка и адаптация к российским условиям существующей в зарубежной практике методологии управления рисками при использовании всех видов возобновляемых источников энергии – как для сетевого, так и для автономного энергоснабжения.

Благодарность

Статья подготовлена в соответствии с госбюджетной темой «Географические основы устойчивого развития энергетических систем с использованием возобновляемых источников энергии» (121051400082-4).

Литература

  • Ioannou A., Angus A., Brennan F. Risk-based methods for sustainable energy system planning: A review//Renewable and Sustainable Energy Reviews 2017. V.74. Pp. 602-615.
  • Guido C. Guerrero-Liquet, Juan Miguel Sánchez-Lozano Decision-Making for Risk Management in Sustainable Renewable Energy Facilities: A Case Study in the Dominican Republic//Sustainability. 2016. V.8 (5): 455.
  • Mauleón I. Assessing PV and wind roadmaps: Learning rates, risk, and social discounting//Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2018. V.100. Pp. 71-89.
  • Kozlova M., Collan M. Renewable energy investment attractiveness: Enabling multi-criteria cross-regional analysis from the investors’ perspective//Renewable Energy. 2020.V. 150. Pp. 382-400.
  • Нефедова Л. В., Соловьев А. А. Анализ рисков освоения возобновляемых источников энергии в России // Проблемы анализа риска. 2015. Т. 12, № 6. С. 56–63.
  • Нефедова Л. В., Соловьев А. А. Тенденции и риски использования возобновляемых источников энергии в сельских районах стран Африки // Инновации в сельском хозяйстве. 2016. № 5(20). С. 99–106.
  • Нефедова Л. В., Соловьев А. А. Анализ рисков при использовании возобновляемых источников энергии в Республике Крым // Сборник трудов ХIII международной конференции Возобновляемая и малая энергетика-2016. Т. 13. Жуковский: ЦАГИ. 2016. С. 303–315.
  • Нефедова Л. В., Соловьев А. А. Новые вызовы и риски на пути развития распределенной энергогенерации в Арктическом регионе России // Энергетическая политика. 2018. № 4. С. 99–108.
  • Нефедова Л. В., Соловьев А. А., Шилова Л. А., Соловьев Д. А. Факторы риска при сооружении энергообъектов на возобновляемых источниках энергии в России//Вестник МГСУ. 2016. № 12. С. 79–90.
  • Павлова О.С. Риск-менеджмент на российских энергетических предприятиях// Вестник научно-технического развития, 2011. № 6. (46). С. 34-43.
  • Нефедова Л. В., Соловьев Д. А. Риски развития возобновляемой энергетики в России//Сантехника, отопление, кондиционирование.  2018. № 5. С. 72–75.
  • Fera M., Macchiaroli1 R., Fruggiero F and A., Lambiase A. Risks Prioritization in Decision Making for Wind Energy Investments using Analytic Network Process (ANP) //International Journal of Applied Engineering Research. 2017 V.12, No.10 Pp. 2567-2574.
  • Arnold, U., &Yildiz, O. Economic risk analysis of decentralized renewable energy infrastructures – A Monte Carlo Simulation approach// Renewable Energy. 2015. V.77, Pp. 227–239.
  • Нефедова Л. В., Соловьев А. А. Эффективность современных финансовых методов управления рисками в возобновляемой энергетике // Возобновляемая энергетика XXI век: Энергетическая и экономическая эффективность/Под ред. д.т.н. О.С. Попеля. М.: Изд-во ОИВТ РАН. 2018. С. 141–146.
  • Нефедова Л. В., Соловьев А. А. Финансовые методы управления рисками при использовании ВИЭ // Энергетическая политика. — 2020. № 5 (147). С. 62–75.
  • Ермасова Н.Б. Риск-менеджмент. М.: «Альфа-Пресс», 2005.
  • Нефедова Л. В., Соловьев А. А. Финансовые методы управления рисками в энергетике при использовании возобновляемых энергоресурсов // География возобновляемых источников энергии. Москва.: ИД Энергия, 2021. С. 96–107.
  • О механизме стимулирования использования возобновляемых источников энергии на оптовом рынке электрической энергии и мощности: Постановление Правительства РФ от 28.05.2013 № 449 ред. от 10.11.2015.
  • Choi, Y., Suh, J., Kim, S.-M. GIS-Based Solar Radiation Mapping, Site Evaluation, and Potential Assessment. A Review //Appl. Sci. 2019, V.9, p.1960.
  • Guaita-Pradas I., Marques-Perez I., Gallego A. and Segura B. Analysing territory for the sustainable development of solar photovoltaic power using GIS databases. // Environ. Monit. Assess.  2020. V.192(5):263.
  • Doorga J., Rughooputh S., Boojhawon R. Multi-criteria GIS-based modelling technique for identifying potential solar farm sites: a case study in Mauritius// Renew. Energy. V. 133. Pp. 1201-1219.
  • Shorabeh S.N., Firozjaei M.K. et al.  A risk-based multi-criteria spatial decision analysis for solar power plant site selection in different climates: A case study in Iran//Renewable Energy. 2019. V.3. Pp. 958-973.
  • База данных NASA SSE // [Электронный ресурс] https://power.larc.nasa.gov/data-access-viewer (дата обращения 30.01.2022)
  • Nefedova L. V., Rafikova Y. Y., Soloviev D. A. Application of climatic characteristics statistical assessments and GIS technologies for solar energy systems development // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. V. 1079. P. 032086. 
  • Нефедова Л. В., Рафикова Ю. Ю. Статические оценки климата и ГИС-технологии при анализе рисков в гелиоэнергетике // Энергетическая политика. 2021. № 4 (158). С. 44–53.
  • Нефедова Л. В., Рафикова Ю. Ю. Использование статистических оценок климатических характеристик и ГИС-технологий для анализа рисков развития гелиоэнергетики//Тенденции развития альтернативной и возобновляемой энергетики: проблемы и решения. Ташкент: ТГТУ имени Ислама Каримова, 2021. С. 30–36.

References

  1. Unlocking Renewable Energy Investment: The Role of Risk Mitigation and Structured Finance. Abu Dhabi: IRENA, 2016.
  2. Ioannou A., Angus A., Brennan F. Risk-based methods for sustainable energy system planning: A review//Renewable and Sustainable Energy Reviews 2017. V.74. Pp. 602-615.
  3. Guido C. Guerrero-Liquet, Juan Miguel Sánchez-Lozano Decision-Making for Risk Management in Sustainable Renewable Energy Facilities: A Case Study in the Dominican Republic//Sustainability. 2016. V.8 (5): 455.
  4. Mauleón I. Assessing PV and wind roadmaps: Learning rates, risk, and social discounting//Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2018. V.100. Pp. 71-89.
  5. Kozlova M., Collan M. Renewable energy investment attractiveness: Enabling multi-criteria cross-regional analysis from the investors’ perspective//Renewable Energy. 2020.V. 150. Pp. 382-400.
  6. Nefedova L. V., Solov’ev A. A. Analiz riskov osvoeniya vozobnovlyaemyh istochni-kov energii v Rossii // Problemy analiza riska. 2015. T. 12, № 6. S. 56–63.
  7. Nefedova L. V., Solov’ev A. A. Tendencii i riski ispol’zovaniya vozobnovlyaemyh istochnikov energii v sel’skih rajonah stran Afriki // Innovacii v sel’skom hozyaj-stve. 2016. № 5(20). S. 99–106.
  8. Nefedova L. V., Solov’ev A. A. Analiz riskov pri ispol’zovanii vozobnovlyaemyh istochnikov energii v Respublike Krym // Sbornik trudov HIII mezhdunarodnoj kon-ferencii Vozobnovlyaemaya i malaya energetika-2016. T. 13. ZHukovskij: CAGI. 2016. S. 303–315.
  9. Nefedova L. V., Solov’ev A. A. Novye vyzovy i riski na puti razvitiya rasprede-lennoj energogeneracii v Arkticheskom regione Rossii // Energeticheskaya politika. 2018. № 4. S. 99–108.
  10. Nefedova L. V., Solov’ev A. A., Shilova L. A., Solov’ev D. A. Faktory riska pri sooruzhenii energoob»ektov na vozobnovlyaemyh istochnikah energii v Ros-sii//Vestnik MGSU. 2016. № 12. S. 79–90.
  11. Pavlova O.S. Risk-menedzhment na rossijskih energeticheskih predpriyatiyah// Vest-nik nauchno-tekhnicheskogo razvitiya, 2011. № 6. (46). S. 34-43.
  12. Nefedova L. V., Solov’ev D. A. Riski razvitiya vozobnovlyaemoj energetiki v Ros-sii//Santekhnika, otoplenie, kondicionirovanie.  2018. № 5. S. 72–75.
  13. Fera M., Macchiaroli1 R., Fruggiero F and A., Lambiase A. Risks Prioritization in Decision Making for Wind Energy Investments using Analytic Network Process (ANP) //International Journal of Applied Engineering Research. 2017 V.12, No.10 Pp. 2567-2574.
  14. Arnold, U., &Yildiz, O. Economic risk analysis of decentralized renewable energy infrastructures – A Monte Carlo Simulation approach// Renewable Energy. 2015. V.77, Pp. 227–239.
  15. Nefedova L. V., Solov’ev A. A. Effektivnost’ sovremennyh finansovyh metodov upravleniya riskami v vozobnovlyaemoj energetike // Vozobnovlyaemaya energetika XXI vek: Energeticheskaya i ekonomicheskaya effektivnost’/Pod red. d.t.n. O.S. Popelya. M.: Izd-vo OIVT RAN. 2018. S. 141–146.
  16. Nefedova L. V., Solov’ev A. A. Finansovye metody upravleniya riskami pri is-pol’zovanii VIE // Energeticheskaya politika. — 2020. № 5 (147). S. 62–75.
  17. Ermasova N.B. Risk-menedzhment. M.: «Al’fa-Press», 2005.
  18. Nefedova L. V., Solov’ev A. A. Finansovye metody upravleniya riskami v energeti-ke pri ispol’zovanii vozobnovlyaemyh energoresursov // Geografiya vozobnovlyaemyh istochnikov energii. Moskva.: ID Energiya, 2021. S. 96–107.
  19. O mekhanizme stimulirovaniya ispol’zovaniya vozobnovlyaemyh istochnikov energii na optovom rynke elektricheskoj energii i moshchnosti: Postanovlenie Pravitel’stva RF ot 28.05.2013 № 449 red. ot 10.11.2015.
  20. Choi, Y., Suh, J., Kim, S.-M. GIS-Based Solar Radiation Mapping, Site Evaluation, and Potential Assessment. A Review //Appl. Sci. 2019, V.9, p.1960.
  21. Guaita-Pradas I., Marques-Perez I., Gallego A. and Segura B. Analysing territory for the sustainable development of solar photovoltaic power using GIS databases. // Environ. Monit. Assess.  2020. V.192(5):263.
  22. Doorga J., Rughooputh S., Boojhawon R. Multi-criteria GIS-based modelling technique for identifying potential solar farm sites: a case study in Mauritius// Renew. Energy. V. 133. Pp. 1201-1219.
  23. Shorabeh S.N., Firozjaei M.K. et al.  A risk-based multi-criteria spatial decision analysis for solar power plant site selection in different climates: A case study in Iran//Renewable Energy. 2019. V.3. Pp. 958-973.
  24. Database NASA SSE // [web resource] https://power.larc.nasa.gov/data-access-viewer (дата обращения 30.01.2022)
  25. Nefedova L. V., Rafikova Y. Y., Soloviev D. A. Application of climatic characteristics statistical assessments and GIS technologies for solar energy systems development // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. V. 1079. P. 032086. 
  26. Nefedova L. V., Rafikova YU. YU. Staticheskie ocenki klimata i GIS-tekhnologii pri analize riskov v gelioenergetike // Energeticheskaya politika. 2021. № 4 (158). S. 44–53.
  27. Nefedova L. V., Rafikova YU. YU. Ispol’zovanie statisticheskih ocenok klimatiche-skih harakteristik i GIS-tekhnologij dlya analiza riskov razvitiya gelioenergeti-ki//Tendencii razvitiya al’ternativnoj i vozobnovlyaemoj energetiki: problemy i resheniya. Tashkent: TGTU imeni Islama Karimova, 2021. S. 30–36.