ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ МОДЕЛІ РОЗВИТКУ СИСТЕМ БЕЗПЕКИ ТА ЕНЕРГЕТИЧНОЇ АВТОНОМНОСТІ СІЛЬСЬКИХ ГРОМАД
DOI:
https://doi.org/10.32718/agroengineering2025.29.185-197Ключові слова:
сільські громади, розвиток, проєкти, безпека, енергетика, оптимізація, інтелектуальні моделіАнотація
Виконано аналіз існуючих підходів до просторового планування систем безпеки та енергетичної автономності сільських громад. Встановлено, що традиційні методи розміщення рятувальних формувань та планування енергоспоживання здебільшого ґрунтуються на середніх показниках і не враховують можливих сценаріїв чи комплексного впливу множини чинників ризику. Обґрунтована доцільність застосування інтелектуальних моделей, зокрема p-центру, p-медіани, рекурентних нейронних мереж (LSTM) та гібридних алгоритмів, які дають змогу мінімізувати час реагування на надзвичайні ситуації, збалансувати енергетичне навантаження об’єктів та прогнозувати рівень автономності громад. Розроблена програма на Python забезпечує просторове моделювання доступності добровільних рятувальних формувань із використанням геоінформаційних даних OpenStreetMap і методів оптимізації. За результатами моделювання у Шептицькій міській територіальній громаді Львівської області встановлено, що максимальний час реагування на надзвичайні ситуації скоротився від 27 до 15 хв, середній час реагування – від 18 до 12 хв, частка населення, охопленого у межах 15 хв доїзду рятувальників, зросла від 54 % до 82 %, а захищеність об’єктів критичної інфраструктури збільшилися від 61 % до 89 %. Це підтверджує ефективність моделі p-центру для територій із розосередженими населеними пунктами та демонструє практичне значення запропонованого підходу для стратегій безпеки і розвитку громад. Подальші дослідження доцільно спрямувати на інтеграцію моделей прогнозування енергетичного балансу з алгоритмами вибору місць дислокації джерел поновлюваної енергії, що створить єдиний інструментарій у вигляді системи підтримки ухвалення рішень для менеджерів проєктів громад.
Посилання
Alruwaili, A., Alshammari, T., & Alanazi, A. (2022). Prehospital time interval for urban and rural emergency medical services. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(24), 16542. https://doi.org/10.3390/ijerph192416542.
Bashynsky, O. (2019). Coordination of dairy workshops projects on the community territory and their project environment. In Proceedings of the International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 3, 51–54.
Francik, S., Čėsna, J., Kukharets, S., & Mishchenko, I. (2023). Computational intelligence in sustainable energy management of agricultural enterprises. Sustainability, 15(3), 2251. https://doi.org/10.3390/su15032251.
Francik, S., Čėsna, J., Oliinyk, R., & Mishchenko, I. (2024). Integration of geospatial data and computational intelligence for sustainable rural energy systems. Energies, 17(6), 1520. https://doi.org/10.3390/en17061520.
García, S., Luengo, J., & Herrera, F. (2015). Data Preprocessing in Data Mining. Intelligent Systems Reference Library, 72. https://doi.org/10.1007/978-3-319-10247-4.
Hutsol, T., Mudryk, K., Kukharets, S., & Górny, K. (2022). Application of machine learning methods for modeling and optimization of bioenergy processes. Energies, 15(21), 7943. https://doi.org/10.3390/en15217943.
Kotsiantis, S., Kanellopoulos, D., & Pintelas, P. (2021). Handling imbalanced datasets: A review. Gastroenterology and Artificial Intelligence, 2(1), 45–59. https://doi.org/10.1016/j.gai.2021.01.005.
Kovalchuk, O., Zachko, O., & Kobylkin, D. (2022). Criteria for intellectual forming a project teams in safety oriented system. In Proceedings of the 17th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), 2, 430–433.
Kuhn, M., & Johnson, K. (2020). Feature engineering and selection: A practical approach for predictive models. Chapman & Hall/CRC.
Kukharets, S., Hutsol, T., Górny, K., Kukharets, V., & Mudryk, K. (2023). Optimization of renewable energy use in rural communities with machine learning and mathematical modeling. Renewable Energy, 205, 280–292. https://doi.org/10.1016/j.renene.2023.01.033.
Ratushnyi, R., Khmel, P., Martyn, E., & Prydatko, O. (2019). Substantiating the effectiveness of projects for the construction of dual systems of fire suppression. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4, 46–53.
Svensson, A., Lindström, V., & Andersson, T. (2024). Response times in rural areas for emergency medical, fire and rescue services, and voluntary first responders. Resuscitation Plus, 18, 100517.
Tryhuba, A., Boyarchuk, V., & Tryhuba, I. (2019). Forecasting of a lifecycle of the projects of production of biofuel raw materials with consideration of risks. In Proceedings of the International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT), 420–425.
Tryhuba, A., Hutsol, T., Čėsna, J., Tryhuba, I., Mudryk, K., Francik, S. … Oliinyk, R. (2025). Optimizing energy systems of livestock farms with computational intelligence for achieving energy autonomy. Scientific Reports, 15, 10777. https://doi.org/10.1038/s41598-025-10777.
Tryhuba, A., Hutsol, T., Mudryk, K., Francik, S., & Oliinyk, R. (2023). Intelligent tools for selecting configurations of renewable energy equipment for livestock farms. Energies, 16(22), 7605. https://doi.org/10.3390/en16227605.
Tryhuba, A., Koval, N., Tryhuba, I., & Boiarchuk, O. (2022). Application of SARIMA models in information systems forecasting seasonal volumes of food raw materials of procurement on the territory of communities. CEUR Workshop Proceedings, 3295, 64–75.
Tryhuba, A., Malanchuk, O., Ratushnyi, A., Koval, L., & Andrushkiv, O. (2024). Value-based hybrid management of community safety projects: Intelligent models for optimal location of volunteer rescue formations. Sustainability, 16(12), 4821. https://doi.org/10.3390/su16124821.
Tryhuba, A., Ratushny, R., Bashynsky, O., & Ptashnyk, V. (2020). Planning of territorial location of fire-rescue formations in administrative territory development projects. CEUR Workshop Proceedings, 2565, 18–20.
Tryhuba, A., Tryhuba, I., & Bashynsky, O. (2020). Conceptual model of management of technologically integrated industry development projects. In Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 155–158.
Wąs, A., Sulewski, P., Krupin, V., Popadynets, N., Malak-Rawlikowska, A., Szymańska, M. … Wysokiński, M. (2020). The potential of agricultural biogas production in Ukraine – Impact on GHG emissions and energy production. Energies, 13(21), 5755. https://doi.org/10.3390/en13215755.
