Анализ и прогнозирование динамики технологического развития «умных сетей»


https://doi.org/10.18184/2079-4665.2017.8.2.203-214

Полный текст:


Аннотация

Цель: Цель настоящего исследования состоит в определении средне- и долгосрочной динамики технологического развития в сфере «умных сетей» на основе показателей патентования и ключевых для данного направления социально-экономических факторов. Методология проведения работы: Исследование выполнено на основе методов семантического анализа текстов и интеллектуального анализа данных на массивах американских, мировых и российских патентов – с использованием системы интеллектуального поиска и анализа патентных документов Exactus Patent (дополнительно проведена верификация результатов системами Thomson Innovation и TotalPatent). С целью интерпретации данных и прогнозирования условий развития определена система ключевых социально-экономических факторов развития технологий и требований к их функционалу, субъектов развития и пр.). В рамках работы использовались элементы теории К. Кристенсена (подрывные инновации) и Дж. Доси (технологические траектории). Результаты работы: В работе продемонстрирован быстрый рост технологий «умных сетей» и их отдельных направлений как следствие влияния долгосрочных факторов спроса и различных социально-экономических процессов, включая рост возобновляемой энергетики, энергоэффективность и энергобезопасность, экологические факторы и изменение ценностей, специфические требования по развитию (быстрорастущие экономики) и модернизации (развитые страны) электросети, информатизация. С учетом ограниченных экономических эффектов от внедрения «умных сетей» для основных субъектов рынка и регуляторов и с учетом прогрессий развития патентования, авторы прогнозируют снижение темпов прироста патентной массы как фактора «стагнации» развития направления (в соответствии с исчезновением «пузыря» завышенных ожиданий в терминологии Gartner). Выводы: Изменение динамики развития «умных сетей» является следствием волнообразного характера развития любых «прорывных технологий» (подтверждается данными ОЭСР). Меньшая частота колебаний по сравнению с кривыми развития ряда иных «прорывных» технологий, может быть объяснена технологической и отраслевой спецификой, а также постоянством и силой действия основных социально-экономических факторов. Прогнозируется, что следующий виток развития (с 2020-х годов при менее выраженных темпах роста) будет основан на новых бизнес-моделях и схемах монетизации, а также гармонизации технологических и функциональных возможностей «умных сетей» с реальными запросами субъектов и экономики. Данный вывод позволяет сделать предположение о возможностях корректив теории Дж. Доси в части итеративности социально-экономической коррекции технологических траекторий. 


Об авторах

И. В. Данилин
Национальный исследовательский институт мировой экономики и международных отношений имени Е. М. Примакова Российской академии наук, Москва
Россия
заведующий сектором инновационной политики


И. А. Тихомиров
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук, Москва
Россия
заведующий лабораторией «Интеллектуальные технологии и системы»


Д. А. Девяткин
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук, Москва
Россия
младший научный сотрудник, Лаборатория «Интеллектуальные технологии и системы»


Список литературы

1. Marilyn A. B., Shan Z. Smart-grid policies: an international review. WIREs Energy Environ. 2013; 2 (2):121–139. DOI: 10.1002/wene.53

2. ISGAN. Smart Grid Project Catalogue: Part 1, by Project main application. ISGAN Inventory Report. 31 March 2014; Annex 1, Task 2. 129 p. Available at: http://www. cleanenergyministerial.org/Portals/2/pdfs/ISGAN%20 annex%201%20project%20catalogue-pt%201.pdf (accessed 10 June 2016).

3. ISGAN. Smart Grid Project Catalogue: Part 2, by contribution to policy goal. ISGAN Inventory Report. Annex 1, Task 2. March 31. 2014. 422 p. Available at: http://www. cleanenergyministerial.org/Portals/2/pdfs/ISGAN%20 annex%201%20project%20catalogue-pt%202.pdf (accessed 10 June 2016).

4. Joint Research Centre Smart Grid Projects Outlook 2014. European Commission. JRC. Joint Research Centre. Institute for Energy and Transport. Luxembourg, Publications Office of the European Union, 2014. 156 p. Available at: http://ses.jrc.ec.europa.eu/sites/ses.jrc.ec.europa.eu/ files/u24/2014/report/ld-na-26609-en-n_smart_grid_ projects_outlook_2014_-_online.pdf. (accessed 10 May 2016).

5. U.S. Department of Commerce (2016). 2016 Top Markets Report Smart Grid A Market Assessment Tool for U.S. Exporters. International Trade Administration. Industry & Analysis (I&A). April 2016. Available at: http://trade.gov/ topmarkets/pdf/Smart_Grid_Top_Markets_Report.pdf. (accessed 10 September 2016).

6. Shawkat A. (Ed.) Smart Grids: Opportunities, Developments, and Trends. London, Springer-Verlag, 2013. 23 p.

7. Xenias D., Axon C., Balta-Ozkan N., Cipcigan L., Connor P.M., Davidson R., Spence A., Taylor G., Whitmarsh L. Scenarios for the Development of Smart Grids in the UK: Literature Review. Working Paper. REF UKERC/WP/ ES/2014/001. UK Energy Research Centre (UKERC). London. 2014. 184 p. Available at: http://www.ukerc. ac.uk/support/tiki-download_file.php?fileId=3510 (accessed 11 November 2016).

8. Guo C., Bond C.A., Narayanan A. The Adoption of New Smart-Grid Technologies. Incentives, Outcomes, and Opportunities. RAND Corporation, Santa Monica, Calif. 2015. 78 p. Available at: http://www.rand.org/content/ dam/rand/pubs/research_reports/RR700/RR717/ RAND_RR717.pdf. (accessed 15 October 2016).

9. Lunde M., Røpke I., Heiskanen E. Smart grid: hope or hype? Energy Efficiency. April 2016; 9(2):545–562. DOI: 10.1007/s12053-015-9385-8.

10. Christensen C. Innovator`s Dilemma. Boston, Harvard Business Review Press, 2016. 255 p.

11. Christensen C., Rejnor M. The Innovator's Solution: Creating and Sustaining Successful Growth. Boston, Harvard Business Review Press, 2003. 320 p.

12. Global Smart Grid Market to Reach US$118.1 Billion by 2019 Due to Transmission Upgrades. T&D World Magazine. 2015. 14 May. Available at: http://tdworld. com/smart-grid/global-smart-grid-market-reach-us1181- billion-2019-due-transmission-upgrades (accessed 11 November 2016).

13. Northeast Group, llc. Global Electricity Transmission and Distribution Infrastructure Dataset (2016–2026). August 2016. 3 p. Available at: http://www.northeast- group.com/reports/Brochure-Global%20Electricity%20 T&D%20Dataset%202016-2026%20-%20Northeast%20 Group.pdf. (accessed 1 November 2016).

14. Hamilton B., Summy M. Benefits of the smart grid: part of a long-term economic strategy. IEEE power & energy magazine. January/February 2011:101–104. Available at: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp. jsp?arnumber=5673529. (accessed 1 November 2016).

15. OECD/IEA. World Energy Investment Outlook. Paris, Special Report, 2014. 188 p. Available at: https://www. iea.org/publications/freepublications/publication/ WEIO2014.pdf (accessed 20 November 2016).

16. Joscow P. L. Creating a Smarter U.S. Electricity Grid. Journal of Economic Perspectives. 2012; 26(1):29–48. DOI: 10.1257/jep.26.1.29.

17. Guo C., Bond C.A., Narayanan A. The Adoption of New Smart-Grid Technologies. Incentives, Outcomes, and Opportunities. Santa Monica: RAND Corporation, 2015. 60 p. pp. 26–30. Available at: http://www.rand. org/content/dam/rand/pubs/research_reports/RR700/ RR717/RAND_RR717.pdf (accessed 12 September 2016).

18. Devjatkin D.A., Smirnov I.V., Sochenkov I.V., Tihomirov I.A. Sovremennye metody komp'juternoj lingvistiki dlja patentnogo poiska i analiza informacii [Modern computer linguistics methods for patent search and information analysis]. Intellektual'naja sobstvennost'. Promyshlennaja sobstvennost'. = Intellectiual Prorerty. Industrial Property. Special edition. 2016: 71–77. (In Russ.).

19. Giordano V., Fulli G. A business case for Smart Grid technologies: A systemic perspective. Energy Policy. 2012; 40:252–259. DOI:10.1016/j.enpol.2011.09.066

20. Dan Yu, Chang Chieh Hang. A Reflective Review of Disruptive Innovation Theory. International journal of management reviews. December 2010; 12(4):435–452. DOI: 10.1111/j.1468-2370.2009.00272.x.

21. Govindarajan V., Kopalle P.K. The Usefulness of Measuring Disruptiveness of Innovations Ex Post in Making Ex Ante Predictions. Journal of Product Innovation Management. 2006; 23(1):12–18. DOI: 10.1111/j.1540- 5885.2005.00176.x.

22. Dosi G. Technological paradigms and technological trajectories. A suggested interpretation of the determinants and directions of technical change. Research Policy. 1982; 11:147–162. Available at: http://citeseerx.ist.psu.edu/ viewdoc/download?doi=10.1.1.319.868&rep=rep1&type =pdf (accessed 30 May 2016).

23. Tseng Y.H., Lin C.J., Lin Y.I. Text mining techniques for patent analysis. Information Processing & Management. 2007; 43(5):1216–1247. DOI: 10.1016/j. ipm.2006.11.011.

24. Abbas A., Zhang L., Khan S.U. A literature review on the state-of-the-art in patent analysis. World Patent Information. 2014; 37:3–13. DOI: 10.1016/j.wpi.2013.12.006.

25. Kurakova N., Tsvetkova L., Zinov V. Aktualizatsiya Prioritetov Nauchno-Tekhnologicheskogo Razvitiya Rossii: Problemy i Resheniya [Update of Priorities of Scientific and Technological Development of Russia: Issues and Solutions]. Available at SSRN. 2015. (In Russ.).

26. Kim J., Lee S. Patent databases for innovation studies: A comparative analysis of USPTO, EPO, JPO and KIPO. Technological Forecasting and Social Change. 2015; 92 (C):332–345. DOI: 10.1016/j.techfore.2015.01.009.

27. Sheremetyeva S. Natural language analysis of patent claims. Proceedings of the ACL-2003 workshop on Patent corpus processing. Volume 20. Association for Computational Linguistics. 2003. pp. 66–73.

28. Dean J., Ghemawat S. MapReduce: simplified data processing on large clusters. Communications of the ACM. 2008; 51(1):107–113. DOI: 10.1145/1327452.1327492

29. Osipov G. et al. Relational-situational method for intelligent search and analysis of scientific publications. Proceedings of the Integrating IR Technologies for Professional Search Workshop. 2013. pp. 57–64.

30. EU Support for Smartgrids. Funding research. European Commission. Research and Innovation. Energy. Last update: 11/08/2015. Available at: http://ec.europa.eu/research/ energy/eu/index_en.cfm?pg=research-smartgrid-support (accessed 20 March 2017).

31. Simões M.G., Kyriakides E., Blunnier B.R. A Comparison of Smart Grid Technologies and Progress in Europe and the U.S. IEEE Transactions on Industry Applications. July/August 2012; 48(34):1154–1162. DOI: 10.1109/ TIA.2012.2199730.

32. Frankfurt School-UNEP Centre/BNEF. Global Trends in Renewable Energy Investment 2015. Frankfurt School of Finance & Management gGmbH, 2015. Available at: http://fs-unep-centre.org/sites/default/files/attachments/ key_findings.pdf (accessed 30 May 2016). 33. LaCommare K.H., Eto J.H. Cost of Power Interruptions to Electricity Consumers in the United States (U.S.). LBNL- 58164. Ernest Orlando Lawrence Berkeley National Laboratory. Environmental Energy Technologies Division. 2006. 31 p. Available at: https://emp.lbl.gov/sites/all/ files/report-lbnl-58164.pdf (accessed 17 October 2016).

33. Electric Power Research Institute (2011). Estimating the Costs and Benefits of the Smart Grid: A Preliminary Estimate of the Investment Requirements and the Resultant Benefits of a Fully Functioning Smart Grid. March 2011. 162 p.

34. Feng X. Smart Grids in China: Industry Regulation and Foreign Direct Investment. Energy Law Journal. 2016; 37(1):135–176. Available at: http://www.felj.org/sites/ default/files/docs/elj371/22-135-176-Feng_FINAL.pdf (accessed 30 November 2016).

35. Forging a Path toward a Digital Grid. Global perspectives on smart grid opportunities. Accenture. 2013. Available at: https://www.accenture.com/hu-en/_ acnmedia/Accenture/next-gen/reassembling-industry/ pdf/Accenture-Forging-a-Path-toward-a-Digital-Grid_ Global-Perspectives-on-Smart-Grid-Opportunities.pdf (accessed 20 October 2016)

36. Otraslevye instrumenty innovacionnoj politiki. Otv. red. akad. N.I. Ivanova [Sectoral innovation policy instruments, N.I. Ivanova, ed.]. Moscow, IMEMO RAN, 2016. 161 p. DOI: 10.20542/978-5-9535-0478-2 (In Russ.)

37. OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2015. Paris: OECD, 2015.

38. De Castro L., Dutra J. Paying for the smart grid. Energy Economics. 2013; 40(1):S74–S84. DOI: 10.1016/j. eneco.2013.09.016


Дополнительные файлы

1. Рецензия
Тема
Тип Прочее
Скачать (112KB)    
Метаданные

Для цитирования: Данилин И.В., Тихомиров И.А., Девяткин Д.А. Анализ и прогнозирование динамики технологического развития «умных сетей». МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2017;8(2(30)):203-214. https://doi.org/10.18184/2079-4665.2017.8.2.203-214

For citation: Danilin I.V., Tikhomirov I.A., Deviatkin D.A. Analyses and Forecasting of Smart Grid Technological Dynamics. MIR (Modernization. Innovation. Research). 2017;8(2(30)):203-214. (In Russ.) https://doi.org/10.18184/2079-4665.2017.8.2.203-214

Просмотров: 326

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-4665 (Print)
ISSN 2411-796X (Online)