vestreaВестник Российского экономического университета имени Г. В. ПлехановаVestnik of the Plekhanov Russian University of Economics2413-28292587-9251Plekhanov Russian University of Economics10.21686/2413-2829-2025-5-101-119vestrea-2537Research ArticleРЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКАREGIONAL ECONOMYОценка инвестиций в устойчивые источники энергии: пример России и БразилииAppraisal of Investment into Sustainable Power Sources: Russia and BrazilМочалинаЕ. П.MochalinaE. P.

Екатерина Павловна Мочалина, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры высшей математики 

109992, Москва, Стремянный пер., д. 36.

Ekaterina P. Mochalina, PhD, Associate Professor of the Department for Higher Mathematics 

36 Stremyanny Lane, Moscow, 109992

Mochalina.EP@rea.ruИванковаГ. В.IvankovaG. V.

Галина Владимировна Иванкова, старший преподаватель кафедры высшей математики 

109992, Москва, Стремянный пер., д. 36.

Galina V. Ivankova, Senior Lecture of the Department for Higher Mathematics 

36 Stremyanny Lane, Moscow, 109992

Ivankova.GV@rea.ruСмирновС. А.SmirnovS. A.

Сергей Анатольевич Смирнов, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики предприятия и предпринимательства; приглашенный исследователь кафедры операций и управления качеством 

199034, Санкт-Петербург, Университетская набережная, д. 7/9;Дурбан, 41 МЛ Султан Роад, Южная Африка.

Sergey A. Smirnov, PhD, Associate Professor of the Department for Enterprise Economics and Entrepreneurship; Honorary Research Associate of the Department of Operations and Quality Management 

7/9 Universitetskaya Embankment, Saint Petersburg, 199034;41 ML Sultan Road, Durban, South Africa.

s.a.smirnov@spbu.ruСантосАндреа СурзаSantosAndrea Souza

Андреа Сурза Сантос, профессор

21941, Рио-де-Жанейро, Авеню Орасио Маседо, 2030.

Andrea Souza Santos, D.Sc. COPPE 

2030 Horácio Macedo Avenue, Rio de Janeiro, 21941.

andrea.santos@pet.coppe.ufrj.brРоссийский экономический университет имени Г. В. ПлехановаРоссияPlekhanov Russian University of EconomicsRussian FederationСанкт-Петербургский государственный университет; Дурбанский технологический университетРоссияSaint-Petersburg State University; Durban University of TechnologyRussian FederationФедеральный университет Рио-де-ЖанейроБразилияFederal University of Rio de JaneiroBrazil20250412202506101119Copyright © Мочалина Е.П., Иванкова Г.В., Смирнов С.А., Сантос А.С., 20252025Мочалина Е.П., Иванкова Г.В., Смирнов С.А., Сантос А.С.Mochalina E.P., Ivankova G.V., Smirnov S.A., Santos A.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vest.rea.ru/jour/article/view/2537

В настоящее время энергетические системы стран переживают существенные изменения, вызванные переходом на устойчивые источники электроэнергии. Процесс энергоперехода в мире идет неравномерно и оказывает существенное влияние на социально-экономические процессы во всем мире. Инвестиции в энергетические проекты необходимо планировать по многим причинам, в том числе экономическим и финансовым. Настоящая статья предлагает подход к планированию инвестиций в электростанции, работающие от устойчивых источников электроэнергии, в том числе СЭС, ВЭС, ГЭС и АЭС. Несмотря на важность данной темы, до сих пор не так много работ в этой области. На основе предложенной модели анализа временных рядов проведен расчет необходимых инвестиций для достижения принятых планов в двух странах BRICS: России и Бразилии. Исследование выявило сходства и различия энергетических систем двух стран, а также динамику генерации электроэнергии от устойчивых источников. Бразилия является одним из мировых лидеров по доле устойчивых источников энергии в энергобалансе и продолжает быстрое развитие почти по всем видам устойчивой энергетики. Россия также показывает высокую динамику развития по отдельным видам устойчивой энергетики. Подход, изложенный в статье, показал эффективность и может применяться для прогнозирования генерации электроэнергии и инвестиций в строительство необходимых мощностей сроком на 1–3 года.

Nowadays power systems of countries undergo serious changes caused by passing to sustainable electric power sources. The process of power transfer in the world is rather irregular, which affects social and economic processes all over the world. Investment into power projects shall be planned due to numerous reasons, including economic and finance ones. This article provides an approach to planning investment into electric power stations working on sustainable sources of electric power, such as SES, VES, GES and AES. In spite of the problem importance, not so many works have been published in this field. On the basis of advanced model of analyzing time series estimation of necessary investment was done to reach the set goals in two BRICS countries: Russia and Brazil. The research showed similarities and differences in power systems of two countries and dynamics of electric power generation on sustainable sources. Brazil is one of global leaders by the share of sustainable sources of energy in the power balance and it continues fast development in all types of sustainable power. Russia also shows high dynamics of development in certain types of sustainable power engineering. The approach demonstrated in the article proves its effectiveness and can be used to forecast electric power generation and investment into building necessary capacities for the period of 1-3 years.

анализ временных рядовнейронные сетипрогнозирование генерациипрогнозирование инвестиций в электроэнергетикуСЭСВЭСГЭСАЭСanalysis of time seriesneuron netsgeneration forecastinginvestment into electric power engineering forecastingSESBESGESAESРабота выполнена при финансовой поддержке Санкт-Петербургского государственного университета, проект № 123042000120-3.ReferencesВ Германии отменили госпрограмму по отказу от атомной энергетики. – URL: https://oilcapital.ru/news/2025-05-21/v-germanii-otmenili-gosprogrammu-po-otkazu-otatomnoy-energetiki-5395676 (дата обращения: 19.07.2025).V Germanii otmenili gosprogrammu po otkazu ot atomnoy energetiki [Germany Cancelled State Program on Rejection Nuclear Power Engineering]. (In Russ.). Available at: https://oilcapital.ru/news/2025-05-21/v-germanii-otmenili-gosprogrammu-po-otkazu-otatomnoy-energetiki-5395676 (accessed 19.07.2025).Ветроэнергетика по-русски: ветер – отдельно, энергетика – отдельно. – URL: https://novostienergetiki.ru/vetroenergetika-po-russki-veter-%E2%80%93-otdelnoenergetika-%E2%80%93-otdelno/ (дата обращения: 19.07.2025).Vetroenergetika po-russki: veter – otdelno, energetika – otdelno [Wind Power Engineering according to Russian Standards: Wind is one Thing and Power Engineering is another]. (In Russ.). Available at: https://novostienergetiki.ru/vetroenergetika-po-russki-veter-%E2%80%93-otdelno-energetika-%E2%80%93-otdelno/ (accessed 19.07.2025).Солнечная энергетика: стоимость строительства и эффективность. – URL: https://ecotek.pro/news/energolikbez/solar-energy/?ysclid=mapjszbz64753653680 (дата обращения: 19.07.2025).Solnechnaya energetika: stoimost stroitel'stva i effektivnost [Solar Power Engineering: Construction Cost and Effectiveness]. (In Russ.). Available at: https://ecotek.pro/news/energolikbez/solar-energy/?ysclid=mapjszbz64753653680 (accessed 19.07.2025).Aditya T., Jaipuria S., Dadabada P. A Review of Methods for Long Term Electric Load Forecasting // Journal of Forecasting. – 2024. – Vol. 44. – P. 1403–1423.Aditya T., Jaipuria S., Dadabada P. A Review of Methods for Long Term Electric Load Forecasting. Journal of Forecasting, 2024, Vol. 44, pp. 1403–1423.Brazil added 11 GW of new capacity in 2024, 91% of which were solar and wind. – URL: https://www.enerdata.net/publications/daily-energy-news/brazil-added-11-gw-newcapacity-2024-91-which-were-solar-and-wind.html (дата обращения: 19.07.2025).Brazil added 11 GW of new capacity in 2024, 91% of which were solar and wind. Available at: https://www.enerdata.net/publications/daily-energy-news/brazil-added-11-gw-new-capacity-2024-91-which-were-solar-and-wind.html (accessed 19.07.2025).Chen Y., Hexeberg A., Rosendahl K., Bolkesjø T. Long‐Term Trends of Nordic Power Market: A Review // Wiley Interdisciplinary Reviews: Energy and Environment. – 2021. – Vol. 10. – P. 1–23.Chen Y., Hexeberg A., Rosendahl K., Bolkesjø T. Long‐Term Trends of Nordic Power Market: A Review. Wiley Interdisciplinary Reviews: Energy and Environment, 2021, Vol. 10, pp. 1–23.Hosein G., Hosein, P., Bahadoorsingh S., Martinez R., Sharma C. Predicting Renewable Energy Investment Using Machine Learning // Energies. – 2020. – Vol. 13. – P. 4494.Hosein G., Hosein, P., Bahadoorsingh S., Martinez R., Sharma C. Predicting Renewable Energy Investment Using Machine Learning. Energies, 2020, Vol. 13, p. 4494.Karumanchi H., Santhosh M. Forecasting of Hydropower Generation of India using Autoregressive Integrated Moving Average Model // Journal of Algebraic Statistics. – 2022. – Vol. 13. – N 3. – P. 3124–3128.Karumanchi H., Santhosh M. Forecasting of Hydropower Generation of India using Autoregressive Integrated Moving Average Model. Journal of Algebraic Statistics, 2022, Vol. 13, No. 3, pp. 3124–3128.Lindberg K., Seljom P., Madsen H., Fischer D., Korpås M. Long-Term Electricity Load Forecasting: Current and Future Trends // Utilities Policy. – 2019. – Vol. 58. – P. 102–119.Lindberg K., Seljom P., Madsen H., Fischer D., Korpås M. Long-Term Electricity Load Forecasting: Current and Future Trends. Utilities Policy, 2019, Vol. 58, pp. 102–119.Lopes M. P. C., Nogueira T., Santos A. J. L., Branco D. C., Pouran H. Technical Potential of Floating Photovoltaic Systems on Artificial Water Bodies in Brazil // Renewable Energy. – 2022. – Vol. 18. – P. 1023–1033.Lopes M. P. C., Nogueira T., Santos A. J. L., Branco D. C., Pouran H. Technical Potential of Floating Photovoltaic Systems on Artificial Water Bodies in Brazil. Renewable Energy, 2022, Vol. 18, pp. 1023–1033.Mystakidis A., Koukaras P., Tsalikidis N., Ioannidis D., Tjortjis C. Energy Forecasting: A Comprehensive Review of Techniques and Technologies // Energies. – 2024. – Vol. 17. – P. 1662.Mystakidis A., Koukaras P., Tsalikidis N., Ioannidis D., Tjortjis C. Energy Forecasting: A Comprehensive Review of Techniques and Technologies. Energies, 2024, Vol. 17, p. 1662.Sarpong S., Agyei A. Forecasting Hydropower Generation in Ghana Using ARIMA Models // International Journal of Statistics and Probability. – 2021. – Vol. 11. – P. 20–30.Sarpong S., Agyei A. Forecasting Hydropower Generation in Ghana Using ARIMA Models. International Journal of Statistics and Probability, 2021, Vol. 11, pp. 20–30.Shiwakoti R., Charoenlarpnopparut C., Chapagain K. Time Series Analysis of Electricity Demand Forecasting Using Seasonal ARIMA and an Exponential Smoothing Model // International Conference on Power and Renewable Energy Engineering (PREE). – 2023. – P. 131–137.Shiwakoti R., Charoenlarpnopparut C., Chapagain K. Time Series Analysis of Electricity Demand Forecasting Using Seasonal ARIMA and an Exponential Smoothing Model. International Conference on Power and Renewable Energy Engineering (PREE), 2023, pp. 131–137.What does solar energy bring to Brazil? – URL: https://www.absolar.org.br/en/homeen/ (дата обращения: 19.07.2025).What does solar energy bring to Brazil? Available at: https://www.absolar.org.br/en/home-en/ (accessed 19.07.2025).Zeng S., Liu Y., Liu C., Nan X. A Review of Renewable Energy Investment in the BRICS Countries: History, Models, Problems and Solutions // Renewable and Sustainable Energy Reviews. – 2017. – Vol. 74. – P. 860–872.Zeng S., Liu Y., Liu C., Nan X. A Review of Renewable Energy Investment in the BRICS Countries: History, Models, Problems and Solutions. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, Vol. 74, pp. 860–872.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.