A METHODOLOGICAL APPROACH TO FORECASTING FUEL CONSUMPTION IN THE COUNTRY UNDER CONDITIONS OF LIMITED ACCESS TO STATISTICAL INFORMATION
The article proposes a methodological approach to forecasting energy consumption using existing forms of statistical reporting on energy, which are used to form energy efficiency indicators for the base year, for which the forecast is made. Methodological approaches to forecasting energy consumption...
Збережено в:
| Дата: | 2026 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine
2026
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/957 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System Research in Energy |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
System Research in Energy| _version_ | 1871104449115586560 |
|---|---|
| author | Maliarenko, Olena |
| author_facet | Maliarenko, Olena |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "Olena Maliarenko",
"institution": null
}
] |
| author_sort | Maliarenko, Olena |
| baseUrl_str | https://systemre.org/index.php/journal/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-07-18T12:57:51Z |
| description | The article proposes a methodological approach to forecasting energy consumption using existing forms of statistical reporting on energy, which are used to form energy efficiency indicators for the base year, for which the forecast is made. Methodological approaches to forecasting energy consumption have changed more than once over the past thirty years. The availability of statistical reporting forms on fuel and energy consumption by types of products produced and services provided allowed for energy efficiency analysis and forecasting energy consumption at the level of production processes and services provided. The transition after 2015 to a form of statistical reporting by classification by types of economic activity forced researchers to change the methodological approach to forming energy efficiency indicators for the base year and the calculation model: instead of specific fuel, electric and thermal energy consumption per unit of output, they began to use energy intensity indicators of gross added value of sections of the economy according to the classifier. The absence of this information from 2021 and the formation of statistical observations on fuel and energy consumption by expenditure areas forced us to once again review the methodology for calculating the forecast volumes of energy resource consumption. The purpose of the article is to create a methodical approach to forming a calculation model for forecasting fuel consumption (using the example of a coal consumption forecast), based on existing forms of statistical reporting on energy. A calculation model for forecasting energy consumption by expenditure areas is provided: transformation, final consumption, own consumption by the energy sector, non-energy consumption, losses. The features of determining consumption for the energy and production sections of the Industrial sector are highlighted. A coal forecast by expenditure areas is made for scenarios of the post-war revival of Ukraine until 2030. |
| doi_str_mv | 10.15407/srenergy2026.02.042 |
| first_indexed | 2026-05-30T01:00:11Z |
| format | Article |
| fulltext |
© Маляренко О., 2026
Це стаття відкритого доступу за ліцензією CC0 1.0 Universal
https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0
42 ISSN 2786-7633. Системні дослідження в енергетиці. 2026. 2(86)
МОДЕЛЮВАННЯ, ОПТИМІЗАЦІЯ
ТА ПРОГНОЗУВАННЯ В ЕНЕРГЕТИЦІ
_____________________________________________________________________________
https://doi.org/10.15407/srenergy2026.02.042
УДК 620.9
Олена Маляренко, канд. техн. наук, ст. наук. співр., https://orcid.org/0000-0001-5882-916X
Інститут загальної енергетики НАН України, вул. Антоновича, 172, Київ, 03150, Україна
e-mail: malyarenlena@gmail.com
_______________________________________________________________________________________
МЕТОДИЧНИЙ ПІДХІД ДО ПРОГНОЗУВАННЯ СПОЖИВАННЯ
ПАЛИВА В КРАЇНІ ЗА УМОВИ ОБМЕЖЕНОГО ДОСТУПУ ДО
СТАТИСТИЧНОЇ ІНФОРМАЦІЇ
Анотація. У статті запропоновано методичний підхід до прогнозування енергоспоживання з
використанням існуючих форм статистичної звітності з енергетики, що застосовуються для
формування показників енергетичної ефективності базового року, відносно якого здійснюється
прогноз. Методологічні підходи до прогнозування енергоспоживання протягом тридцяти років
змінювались неодноразово. Наявність форм статистичної звітності по споживанню палива та
енергії за видами виробленої продукції та наданих послуг дозволяла здійснювати аналіз
енергоефективності та прогнозувати енергоспоживання на рівні виробничих процесів та наданих
послуг. Перехід після 2015 р. на форму статистичної звітності за класифікацією по видах
економічної діяльності змусив дослідників змінити методичний підхід до формування показників
енергетичної ефективності базового року та розрахункову модель: замість питомих витрат
палива, електричної та теплової енергії на одиницю продукції почали використовувати показники
енергоємності валової доданої вартості секцій економіки за класифікатором. Відсутність і цієї
інформації з 2021 р. та формування статистичних спостережень зі споживання палива та енергії
за напрямами витрат змусило ще раз переглянути методологію до обчислення прогнозних обсягів
споживання енергетичних ресурсів. Метою статті є створення методичного підходу до
формування розрахункової моделі прогнозування споживання палива (на прикладі прогнозу
споживання вугілля), що ґрунтується на наявних формах статистичної звітності з енергетики.
Надано розрахункову модель прогнозування енергоспоживання за напрямами витрат:
перетворення, кінцеве споживання, власне споживання енергетичним сектором, неенергетичне
споживання, втрати. Виділено особливості визначення споживання для енергетичних та
виробничих секцій промислового сектору. Виконано прогноз вугілля за напрямами витрат для
сценаріїв повоєнного відродження України до 2030 р.
Ключові слова: прогноз, споживання, паливо, вугілля, статистичні спостереження, методичний
підхід.
1. Постановка проблеми та аналіз останніх досліджень і публікацій
Визначення потреби в обсягах споживання енергоресурсів є дуже актуальною задачею,
вирішення якої необхідне для виживання населення України та функціонування її економіки під час та
після війни.
Для визначення прогнозної потреби зазвичай використовують математичні моделі, що імітують
процес використання енергоресурсу в технологічних процесах, домогосподарствах, на рівні регіонів,
видів економічної діяльності (секторів економіки), по країні в цілому. Вибір показників для такої
моделі напряму залежить від статистичних даних, що є у широкому доступі на сайті Державної
mailto:malyarenlena@gmail.com
ISSN 2786-7633. Системні дослідження в енергетиці. 2026. 2(86) 43
статистичної служби, оскільки за ними обраховують показники енергоефективності базового року,
відносно якого обчислюється прогноз. До 2015 р. існувала форма статистичної звітності по
використанню палива та енергії за видами виробленої продукції та наданих послуг. Пізніше
статистична звітність формувалась тільки за секціями КВЕД, його розділами, класами та групами на
рівні країни та регіонів. Після 2020 р. маємо доступ лише до звітності по використанню енергоресурсів
по країні та за регіонами з деталізацією за напрямами використання [1].
Зміна формування і надання статистичної інформації потребувала внесення змін до математичної
моделі прогнозного попиту на енергоресурси та формування методичного підходу до залучення
доступних статистичних даних у розрахункову математичну модель.
Теоретичні основи прогнозних досліджень в енергетиці базуються на методах моделювання
систем енергетики з використанням імітаційних та оптимізаційних моделей для дослідження
внутрішніх та зовнішніх зв’язків паливно-енергетичного комплексу на різних ієрархічних рівнях
економіки. Створенням моделей енергетичних систем в Інституті загальної енергетики (ІЗЕ) НАН
Україні займались М.М. Кулик [2], М.І. Каплін, В.М. Макаров, Т.Р. Білан [3‒5], О.Є. Маляренко,
Н.Ю. Майстренко, В.В. Станиціна, В.В. Горський [2, 6‒8]. Моделями прогнозного попиту також
займались українські учені в Інституті економіки і прогнозування НАН України [9, 10] та в НТУУ
«Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» [11]. Чимало робіт іноземних дослідників
присвячені теоретичним та прикладним аспектам енергетичного моделювання. Літературний огляд
цих робіт, зокрема щодо прогнозування попиту на енергоресурси з урахуванням різних факторів
впливу, представлений у публікації [12].
Доцільно розглянути деякі моделі, що комплексно аналізують фактори впливу на
енергоспоживання. У роботі китайського науковця [13] використано регіональну модель для системи
електрозабезпечення Китаю. Математична емпірична модель індійських учених аналізує взаємозв’язок
інтенсивності викидів вуглецю у прогнозному році з енергоємністю, обсягами відновлюваних джерел
енергії, використаними природними ресурсами, економічним зростанням в Індії [14]. Модель
перспективного прогнозу довгострокових енергетичних систем (POLES) [15] Об’єднаного
дослідницького центру в Данії використовується більше двох десятиліть як аналітичний інструмент
для створення енергетичних сценаріїв, які інформують про компроміси енергетичної політики для
сталого енергетичного розвитку як на світовому рівні, так і на рівні ЄС. Нещодавно випущено версію
POLES-JRC — імітаційну модель, розроблену для аналізу енергетичної та кліматичної політики.
POLES-JRC моделює динаміку технології та дотримується парадигми моделювання дискретного
вибору в процесі прийняття рішень. Він визначає частки ринку (портфельний підхід) конкуруючих
варіантів (технологій, видів палива) на основі їх відносної вартості та ефективності, враховуючи
елементи, що не пов’язані з витратами, як-от переваги чи вибір політики. Дослідження німецьких
вчених (К. Ріпп, Ф. Штайнке) з Дармштадтського технічного університету [16] присвячено
моделюванню в часі викидів СО2 різними технологіями виробництва енергії в мультимодальних
енергетичних системах зі зберіганням енергії в накопичувачах та впливу змін в електроенергетичній
системі на ці викиди. Це дослідження стає дуже актуальним для України, особливо у воєнний період,
для розвитку нової системи генерації енергії.
Метою наукової статті є розвиток методів довгострокового прогнозування енергоспоживання та
формування методичного підходу до прогнозування споживання палива за умов обмеженого доступу
до статистичної інформації, необхідної для формування показників енергоефективності базового року.
Досягнення цієї мети потребувало оновлення існуючої математичної моделі прогнозування
споживання енергоресурсів для застосування доступної статистичної інформації.
2. Методи та матеріали
Економіко-математичні моделі прогнозування споживання палива використовувались в
Інституті загальної енергетики НАН України як багаторівневі математичні моделі (рівні країни, видів
економічної діяльності – дворівнева; рівні країни, регіонів, видів економічної діяльності в регіонах або
країни, регіонів, місцевого рівня (міст регіону) – трирівневі) [2, 6‒7], в яких прогнозування споживання
44 ISSN 2786-7633. Системні дослідження в енергетиці. 2026. 2(86)
енергоресурсів виконувалось нормативним методом на відповідному ієрархічному рівні за
показниками енергоємності валового внутрішнього продукту ‒ ВВП (верхній рівень), енергоємності
валової доданої вартості секції за КВЕД ‒ ВДВ або валового регіонального продукту регіону ‒ ВРП
(середній рівень), енергоємності ВДВ розділу класу у рамках секції або випуску продукції ‒ ВП
(нижній рівень) та відповідних прогнозів ВВП, ВДВ, ВРП, ВП, прогнозних оцінок щодо зміни
енергоспоживання за зміни структури економіки (потенціал енергозбереження за структурних змін),
щодо обсягів технологічного енергозбереження та обсягів заміщення одного виду дефіцитного чи
неекологічного палива (енергоресурсу, виробленого з палива) альтернативним видом. Отримані на
різних ієрархічних рівнях прогнози узгоджувались векторним методом [2]. Показники енергоємності
базового року обчислювались за формами статистичної звітності 11-МТП (електроємність ВВП та ВДВ
секцій економіки, теплоємність ВВП та ВДВ секцій економіки), 4-МТП (паливоємність, вуглеємність,
газоємність, нафтопродуктоємність ВВП та ВДВ секцій за КВЕД), а останнім часом за Енергетичним
балансом 2020 р. для рівня країни та за статистичними формами звітності за регіонами України.
Прогнозні обсяги споживання енергоресурсу для рівня країни у наукових працях ІЗЕ НАН
України визначались за рівнянням [2, 6, 7]:
𝐸𝑡𝑗
𝑇𝑂𝑃 = 𝑒б𝑗
ВВП ∙ 𝑉𝑡𝑗
ВВП ± 𝐸𝑡𝑗
стр𝑖
− ∑ ∆𝐸𝑡𝑗𝑛
техн ± ∑ 𝐸𝑡𝑗−𝑙
зам , (1)
де 𝐸𝑡𝑗
𝑇𝑂𝑃 – прогноз споживання j-виду палива у t році на TOP-рівні (країна або регіон), тис. т у.п. (тис.
т н.е.); 𝑒б𝑗
ВВП – енергоємність ВВП j-виду палива (енергоресурсу) у базовому році б на TOP-рівні, кг
у.п./грн (кг н.е./грн); 𝑉𝑡𝑗
ВВП – прогнозний обсяг ВВП країни у t році у постійних цінах (приведених до
цін базового року), тис. грн; ±𝐸𝑡𝑗
стр𝑖
– структурний потенціал енергозбереження: сумарне зниження або
збільшення споживання j-виду палива у t році шляхом зміни структури i-секцій економіки, тис. т у.п.
(тис. т н.е.); ∑ ∆𝐸𝑡𝑗𝑛
техн – технологічний потенціал енергозбереження: зниження споживання j-виду
палива у t році шляхом n технологічних змін, тис. т у.п. (тис. т н.е.); ∑ 𝐸𝑡𝑗−𝑙
зам – обсяги заміщення j-виду
палива іншими низьковуглецевими видами l-палива або відновлюваних джерел енергії (електричної,
теплової), що замістили вуглецеємне паливо у t році, тис. т у.п. (тис. т н.е.).
Для визначення обсягів прогнозного технологічного енергозбереження використовується
«Удосконалена комплексна оцінка заходів з енергозбереження» [2, 17]. Структурний потенціал
енергозбереження визначається за окремою методикою [2, 6]. Обидва види потенціалу
енергозбереження визначаються за алгоритмом розрахунку «знизу-вгору» за найбільш енергоємними
видами виробництва, що формують енергоспоживання за видом економічної діяльності згідно з КВЕД
[18]. Прогнозування обсягів нижнього рівня визначалось за методикою і математичною моделлю,
наведеною у працях [2, 6, 7]. Для населення – за методологією [8]. За видами економічної діяльності
країни статистичні дані доступні лише до 2020 р., тобто наразі не є релевантними.
Згідно з актуальними формами статистичної звітності після 2021 р. маємо дані за напрямами
витрат палива за ретроспективний період у розрізі інформації, що представлена фрагментом у табл. 1.
Ці дані є обмеженими загальними обсягами використання по країні та регіонах з розбивкою за
напрямами витрат.
Виходячи з наявних статистичних даних, що є у відкритому доступі, були внесені зміни у
розрахункову модель прогнозного попиту на паливо на верхньому рівні (країна).
Змінений методичний підхід до прогнозування попиту на паливо для рівня країни (𝐸𝑡
ТОР)
визначається за наступним алгоритмом:
𝐸𝑡
ТОР = 𝐸𝑡
перет
+ 𝐸𝑡
вл ен + 𝐸𝑡
неен + 𝐸𝑡
кін сп + 𝐸𝑡
втр
, (2)
де 𝐸𝑡
перет
– обсяги палива на перетворення в інші види палива (вугілля – у вугільні брикети, кокс,
коксовий газ; нафта і газовий конденсат – у моторні та котельні палива, мастила, нафтохімічні
ISSN 2786-7633. Системні дослідження в енергетиці. 2026. 2(86) 45
продукти; газ – у стиснений газ; торф – у торф’яні брикети; біопаливо – гранули, пелети, тріска; ін.);
𝐸𝑡
вл ен – власне споживання палива енергетичним сектором (на власні потреби енергетичних
підприємств); 𝐸𝑡
неен − неенергетичне використання палива як сировини і матеріалів; 𝐸𝑡
кін сп – кінцеве
споживання палива (спалювання у котельних установках та двигунах внутрішнього згоряння); 𝐸𝑡
втр
–
втрати палива при транспортуванні і зберіганні.
Таблиця 1. Фрагмент форми статистичних даних по використанню окремих видів палива
(без моторного) в Україні у 2023 р. [1]
Паливо та його види Використання
палива, од.
вим.
На перетворення
в інші види
палива та енергії
Кінцеве
споживання
Коефіцієнт
переводу в
т у.п.
% до палива
всього
Паливо-всього,
тис. т у.п.
54496,97 26897,16 23882,69 1 100
Вугілля кам’яне, тис. т 18107 16631,60 1310,88 0,87 28,91
Торф паливний, тис. т 297,48 288,02 Н. д. 0,41 0,23
Газ природний, млн м 3 21393,67 8065,44 11135,68 0,14 44,86
Нафта сира, тис. т 67,45 51,15 4,57 1,43 0,18
Газовий конденсат, тис. т 152,65 145,03 2,33 1,43 0,40
Мазут паливний, тис. т 247,52 241,76 4,05 1,38 0,63
Пропан і бутан скраплені, тис. т 122,54 0,64 121,32 1,57 0,35
Паливні брикети та гранули з
деревини, тис. т
361,55 272,84 88,55 0,59 0,39
Стружка і тріска деревні, тис. т 971,87 881,02 87,93 0,37 0,66
Дрова для опалення, тис. щільн. м 3 3149,59 1487,32 1645,85 0,36 2,08
Інше тверде біопаливо рослинного
походження, тис. т
2132,11 1917,06 213,84 0,8 3,13
Біогаз, млн м 3 340,19 330,63 Н. д. 0,71 0,44
Інші види палива (у т.ч. моторного
разом)
17,73
На основі статистичних даних, приклад яких наведено у табл. 1, аналізується структура
споживання палива за напрямами витрат. Виділяються ті напрями, сума яких становить 80-90 %,
наприклад: для вугілля – Перетворення становить 91,9 %, а Кінцеве споживання ‒ 7,2 %. Для
природного газу ‒ Перетворення ‒ 37,7 %, а Кінцеве споживання ‒ 52,1 %. Тобто тенденції споживання
палива дуже різні.
Прогнозні обсяги кінцевого споживання j-виду палива в i-секції економіки (𝐸𝑡
кінц сп 𝑖𝑗
) та
власного споживання енергетичним сектором (𝐸𝑡
вл ен𝐷𝑗
– є кінцевим споживанням для секції D
«Постачання електроенергії, газу, пари та кондиційованого повітря») становить споживання:
∑ 𝐸𝑖+𝐷 𝑡
спож𝑖+𝐷
, яке з урахуванням впливу структурних змін 𝐸𝑡
стр
визначається так:
∑ 𝐸𝑖+𝐷 𝑡
спож𝑖+𝐷,𝑗
= 𝐸𝑡
вл ен𝐷𝑗
+ 𝐸𝑡
кінц сп 𝑖𝑗
= 𝑒б
ВДВ𝑖𝑗
∙ 𝑉𝑡
ВДВ𝑖 ± 𝐸𝑡
стр𝑖𝑗
, (3)
де 𝑒б
ВДВ𝑖𝑗
– енергоємність ВДВ i-секції економіки за КВЕД за j-видом палива у базовому році
…𝑒б
ВДВ𝑖𝑗
=
𝐸б
ВДВ𝑖𝑗
𝑉б
ВДВ𝑖 , (4)
𝑉𝑡
ВДВ𝑖
– прогнозні обсяги ВДВ i-секції КВЕД; 𝐸𝑡
стр𝑖𝑗
– зміна обсягів споживання палива внаслідок
структурних змін в економіці визначається так:
𝐸𝑡
стр𝑖𝑗
= 𝑒б
ВДВ𝑖𝑗
(𝑉б
ВДВ𝑖 − 𝑉𝑡
ВДВ𝑖
). (5)
Енерговитрати на перетворення визначають наступним чином:
𝐸𝑡
перет
= 𝐸𝑡
пром
+ 𝐸𝑡
ен сек. (6)
46 ISSN 2786-7633. Системні дослідження в енергетиці. 2026. 2(86)
Споживання палива Промисловим сектором на перспективу визначається за формулою:
𝐸𝑡
пром
= 𝑒б
вир
𝑉𝑡
вир
− ∑ 𝐸𝑡𝑛
техн
𝑛 − ∑ 𝐸𝑡
зам
𝑙 , (7)
зокрема для металургійного виробництва [19]:
𝐸𝑡
мет = 𝑒𝑡𝑖
сталь (1 − 𝑘𝑡𝑖
брухт
) 𝑉𝑡
сталь𝑛𝑡𝑖.
Споживання палива Енергетичним сектором (секція D за КВЕД) на перспективу є оцінкою
можливих обсягів виробництва електроенергії на ТЕС / ТЕЦ чи теплової енергії в котельні / ТЕЦ за
визначеною (прийнятою) встановленою потужністю (ел/теп) та коефіцієнтом використання
встановленої потужності ‒ КВВП (приймається як ретроспективний або прогнозний показник, якого
бажано досягти).
Прогнозна оцінка можливого виробництва електроенергії на теплових електростанціях:
𝑊𝑡
ен = 𝑃б
вcтКВВП𝑡
ТЕС ∙ 8760, ГВт*год.
Прогнозна потреба у паливі для виробництва електроенергії на теплових електростанціях:
𝐸𝑡
пал = 𝑊𝑡
ен ∙ 3,6/𝜂ТЕС, ГДж.
Прогнозна оцінка можливого виробництва теплової енергії в котельнях:
𝑄𝑡
ен = 𝑃б
вcтКВВП𝑡
кот ∙ 8760, ГДж.
Прогнозна потреба у паливі для виробництва теплової енергії в котельнях:
𝐸𝑡
пал = 𝑄𝑡
ен/𝜂кот.
Як видно з табл. 1, на перетворення витрачається більша частина спожитого вугілля, торфу,
нафти сирої, газового конденсату, паливного мазуту, паливних брикетів і гранул з деревини, стружки
і тріски деревної, майже половина дров, іншого рослинного твердого біопалива, біогазу. Природного
газу на перетворення витрачається трохи більше третини від споживання. Решта палив в більшості
використовуються у секторі кінцевого споживання на приготування їжі, опалення приміщень, ін.
Моторне паливо (бензин, дизель, рідке біопаливо) зазвичай використовується як моторне паливо у
напрямі витрат кінцевого споживання. Структура спожитого палива розподіляється наступним чином:
вугілля – 29 %, природний газ – 45 %, нафтове паливо (для енергетики) – 1,6 %, тверде біопаливо –
6,3 %, біогаз – 0,4 %, інше паливо (у т. ч. моторне) – 17,7 %.
3. Результати моделювання
Розглянемо запропонований методичний підхід до обрахунку прогнозного споживання палива
на прикладі вугілля. Оновлений варіант математичної моделі прогнозування попиту враховує вплив
зміни структури економіки, обсяги впровадження технологічного потенціалу енергозбереження та
оцінку обсягів заміщення вуглецеємного палива (вугілля, важкі нафтопродукти) на менш вуглецеємне
або нейтральне (природний та очищені штучні горючі гази (біогаз, звалищний газ), тверде біопаливо).
Згідно з табл. 1 на перетворення використовується 91,85 % використаного вугілля для потреб
енергетики та чорної металургії. Для оцінки потреби у вугіллі теплових електростанцій було обрано
перелік електростанцій, які знаходяться на підконтрольній Україні території та працюють або можуть
ISSN 2786-7633. Системні дослідження в енергетиці. 2026. 2(86) 47
бути відновлені, враховуючи наявні ресурси вугілля у західній частині України. Екологічні питання і
відмова від вугільної генерації має розглядатись з урахуванням ресурсних, економічних та соціальних
факторів (робота для населення, забезпечення регіону місцевими видами палива) виживання під час
війни та для повоєнного відродження, тому не виключається можливість відновлення вугільних ТЕС
та їхня повільна заміна після 2035 р. З урахуванням цього були сформовані сценарії відродження
вугільних ТЕС за умови технічної можливості (перенесення типового обладнання з іншої країни,
незначні пошкодження, що не зачепили основного енергогенерувального обладнання, ін.). Оцінено і
прийнято для розрахунку, що наразі працює 4,12 ГВт встановленої потужності вугільних ТЕС і ТЕЦ.
Консервативний сценарій буде продовжувати розвивати тенденції, що вже склались, із певним
урахуванням екологічних зобов’язань. Оскільки в публікації заступника міністра енергетики
планувалось поступове закриття вугледобувних та суміжних підприємств, то можна передбачити, що
зі зруйнованих ТЕС відновлюватимуться лише газові [20], тобто приймаємо за консервативним
сценарієм, що вугільні енергетичні потужності відновлюватись не будуть. Сценарій помірного
відродження включає ТЕС консервативного сценарію (4120 МВт) та відновлення двох ТЕС західних
регіонів України, де є видобуток вугілля. Приймемо, що ці відновлені ТЕС будуть працювати на
газовому вугіллі з 10 % домішок біопалива. Сумарна потужність вугільних ТЕС за цим сценарієм може
становити до 7,0 ГВт.
За публічними даними за 2021 р. [21], усереднений коефіцієнт використання встановленої
потужності (КВВП) для ТЕС ГК становив 19,46 %. За даними міжнародної енергетичної
статистики [22], електрогенерація вугільними ТЕС у 2023 р. становила 21,6 ТВт*год. При цьому за цим
джерелом виробництво вугілля у 2023 р. становило 23,3 млн т (0,51 EJ), а споживання ‒ 22,4 млн т (0,49
EJ). За даними ж Держстату [1], використано у 2023 р. 18,1 млн т вугілля. Споживання вугілля у 2023 р.
оцінено як різниця між обсягами «Використано», за даними Держстату, та обсягами «Використано на
перетворення в інші види палива та енергії» й «Використано як сировина»:
В2023
= 18107 – 16631,6 – 7,2 = 1468,20 тис. т вугілля,
тобто 1468,20 тис. т вугілля спожито як кінцеве споживання та власні потреби енергетичного сектору.
За рівня ВВП 2023
= 4098,2 млрд грн (в цінах 2021 р.) і ВДВ 2023
= 3590 млрд грн вуглеємність
ВДВ визначена як
e 2023
ВДВ = В2023
/ ВДВ 2023
= 0,0004 т/млн грн.
За 2025 р. оцінено генерацію електроенергії з таких міркувань: 9 міс. працювало 7,0 ГВт
потужностей електрогенерації, 3 міс. – 4,12 ГВт потужності. КВВП приймаємо як у 2021 р. (для
пікового та напівпікового режимів). Сумарно за рік вироблено 10,7 ГВт*год електрики вугільною
електрогенерацією (оціночні дані).
У чорній металургії використовується кокс, вироблений коксохімічними заводами з коксівного
вугілля, та енергетичне вугілля, яким був раніше заміщений природний газ (пиловугільне вдування
палива) для його економії [19].
Згідно з методичним підходом приймемо прогнозні значення ВВП і ВДВ за різних структур
економіки відповідно до даних джерела [23] (табл. 2).
Таблиця 2. Фактична та прогнозна валова додана вартість у цінах 2021 р.
за різних структур економіки, млрд грн
Показники /Укрупнені ВЕД 2023 факт 2025 2025 2030 2030
Вид структури економіки базова базова прогноз базова прогноз
Сільське господарство 311,5 328,5 324,1 343,2 451,6
Промисловість-разом, у т.ч. 721,3 760,6 756,3 794,8 1029,7
Добувна промисловість 176,2 185,8 177,2 194,2 216,8
Переробна промисловість 340,1 358,7 367,4 374,8 623,2
Постачання електроенергії та ін. Водопостачання 204,9 216,1 211,8 225,8 189,7
Транспорт та ін. 180,3 190,2 203,1 198,7 316,1
Інші ВЕД 2389,2 2519,6 2433,2 2632,9 2081,9
ВДВ-разом 3602,3 3798,9 3716,8 3969,6 3879,3
% ВДВ до ВВП за різних структур 87,9 87,9 86 87,9 85,9
ВВП 4098,2 4321,8 4321,8 4516,1 4516,1
48 ISSN 2786-7633. Системні дослідження в енергетиці. 2026. 2(86)
За вуглеємністю базового 2023 р. e2023
ВДВ = 0,0004 т/млн грн та даними прогнозного ВДВ
обчислено прогноз споживання вугілля (без обсягів перетворення і споживання як сировини) без
урахування обсягів можливого заміщення вугілля альтернативними видами палива (табл. 3).
Таблиця 3. Прогноз споживання вугілля по країні (ТОР-рівень) за різних структур економіки без урахування
обсягів його заміщення та оцінка структурних змін (структурний потенціал енергозбереження), тис. т
Показники 2023 факт 2025 2030
за базовою структурою економіки 1468,2 1548,3 1617,9
за прогнозною структурою економіки 1468,2 1514,8 1581,1
Структурний потенціал енергозбереження в економіці – Еt
стр 0 33,5 36,8
Оскільки статистичних даних за видами економічної діяльності після 2020 р. не надавалось,
оцінити структурні зрушення за ВЕД неможливо. Тому у табл. 3 наведено оцінку структурного
потенціалу енергозбереження на рівні країни. Також неможливо обчислити прогнози споживання
вугілля за ВЕД, однак, згідно з Енергетичним балансом України за 2020 р., найбільшими споживачами
вугілля є енергетичний сектор (ТЕС – основний споживач і ТЕЦ – деякі електроцентралі) та чорна
металургія. Проведену оцінку потреби у вугіллі в цих напрямах витрат (перетворення в інші види
палива та енергії) представлено в табл. 4.
Таблиця 4. Прогноз використання вугілля на перетворення по країні (ТОР-рівень) без обсягів заміщення
альтернативними видами палива (консервативний сценарій) та із частковим заміщенням вугілля біопаливом за
сценаріями помірного відродження 1-2, тис. т
Сценарії / Показники 2023 факт 2025 оцінка 2030 прогноз
На електрогенерацію на ТЕС і ТЕЦ за сценаріями, у т.ч.
Консервативний: КВВП=19,46 %; η = 0,35 9478,3 4319,7 2833,9
Помірного відродження 1: КВВП=40 %; η = 0,37 9478,3 4319,7 5617,3
Помірного відродження 2: КВВП=40 %; η = 0,37 + кофайринг
(вугілля+10 % біопалива)
9478,3 4319,7 5055,5
На виробництво продукції чорної металургії, у т.ч.
2024 факт 2025 оцінка 2030 прогноз
Консервативний:
коксівне вугілля 3734,7 3734,7 3824,9
енергетичне вугілля 1215,9 1215,9 1215,9
Помірного відродження:
коксівне вугілля 3734,7 3734,7 3824,9
енергетичне вугілля 1215,9 1215,9 1215,9
Разом споживання по країні
Консервативний сценарій 14428,9 9270,3 7874,7
Сценарії Помірного відродження 1-2 14428,9 9270,3 10658-10096
4. Висновки
Оновлено методичний підхід щодо прогнозування попиту на паливо на основі доступної
статистичної інформації на рівні країни за напрямами витрат. Цей підхід, на відміну від існуючого (за
видами економічної діяльності або за видами виробництва), враховує реальні статистичні дані, що є у
відкритому доступі – використання палива та енергії за напрямами витрат. На прикладі прогнозування
потреби у вугіллі показано, як можна застосувати існуючу статистичну інформацію як вихідні дані для
прогнозування споживання ПЕР на рівні країни.
Для оцінки обсягів можливого використання вугілля застосовано сценарний підхід, який
ґрунтується в енергетичній сфері на припущеннях щодо можливого відродження вугільних ТЕС, які
не зазнали значних руйнувань, та з огляду на власний видобуток газового вугілля у західних регіонах
України; у металургійному виробництві – на аналізі реальної ситуації на металургійних підприємствах.
Відродження національної економіки потребуватиме значних енергетичних ресурсів та виробництва
металу. Після відновлення соціальної та виробничої сфер економіки доцільно розглядати заміщення
ISSN 2786-7633. Системні дослідження в енергетиці. 2026. 2(86) 49
вугілля в енергетиці іншими, більш екологічними, видами твердого палива або технологіями, що
зменшують викиди в атмосферу.
Фінансування роботи. Наукове дослідження здійснено в рамках виконання наукової роботи
«Розвиток системи математичних моделей довгострокового прогнозування споживання основних
видів паливно-енергетичних ресурсів в економіці країни з урахуванням діючих екологічних обмежень»
(ДР № РК0122U000178) у 2025 р. за бюджетним фінансуванням 1030.
Посилання
1. Використання палива за напрямами витрат в Україні. Статистичні дані за 2021–2023 рр.: офіц. сайт. URL:
https://www.ukrstat.gov.ua; https://www.ukrstat.gov.ua/operativ/operativ2021/energ/pve/vyk_pal_2023.xls (дата
звернення: 01.02.2026).
2. Кулик М.М., Маляренко О.Є., Майстренко Н.Ю., Станиціна В.В., Куц Г.О. Енергоефективність та
прогнозування енергоспоживання на різних ієрархічних рівнях економіки: методологія, прогнозні оцінки до
2040 року. Київ, «Наукова думка», 2021. 234 с. ISBN 978-966-00-1739-9.
3. Каплін М., Білан Т., Новицький І. Моделювання енергозабезпечення країни за структурою даних
продуктового енергетичного балансу в форматі міжнародної енергетичної агенції. Проблеми загальної
енергетики. 2022. Вип. 1-2(68-69). С. 58‒69. https://doi.org/10.15407/pge2022.01-02.058
4. Bilan T., Kaplin M., Makarov V., Perov M., Novitskii I., Zaporozhets A., Havrysh V., Nitsenko V. The Balance and
Optimization Model of Coal Supply in the Flow Representation of Domestic Production and Imports: The Ukrainian
Case Study. Energies. 2022. Vol. 15. Iss. 21. 8103. https://doi.org/10.3390/en15218103
5. Chernyavskyy M., Makarov V., Kaplin M., Bilan T., Yevtukhova T. Prospects for Coal-Fired Power Plants Fuel
Supply in Ukraine. In V. Babak, A. Zaporozhets (Eds.). Systems, Decision and Control in Energy VI. Studies in
Systems, Decision and Control. 2024. Vol. 561. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-68372-5_8
6. Майстренко Н.Ю., Маляренко О.Є., Горський В.В. Триетапний метод прогнозування рівнів
енергоспоживання в економіці з урахуванням регіональних потенціалів енергозбереження. Проблеми
загальної енергетики. 2020. Вип. 3(62). С. 37–45. https://doi.org/10.15407/pge2020.03.037
7. Horskyi V.V., Maliarenko O.Y., Maistrenko N.Y., Teslenko O.I., Kuts H.O. Modified three-stage model for
forecasting the demand for energy resources at various hierarchy levels of the economy. IOP Conference Series:
Earth and Environmental Science. 2022. Vol. 1049(1). 012054. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1049/1/012054
8. Горський В. Прогнозування обсягів електроспоживання в Україні з урахуванням міграції населення
внаслідок воєнних дій. Системні дослідження в енергетиці. 2024. №3(79). С. 35–45.
https://doi.org/10.15407/srenergy2024.03.035
9. Точилін В.О., Подолець Р.З., Дячук О.А., Олександренко Ю.А. Прикладна економіко-математична модель
«Times-Україна» для оптимізації енергетичних потоків та прогнозування енергетичного балансу України.
Наука та інновації. 2010. Т. 6. № 2. С. 48–66. URL: https://nasplib.isofts.kiev.ua/items/800ac0fd-feec-4a29-
b022-595cb8188001 (дата звернення: 05.02.2026).
10. Heyets V.М., Podolets R.Z., Diachuk O.A. Post-war economic recovery of Ukraine in the imperatives of low-carbon
development. Science and Innovation. 2022. Vol. 18. No. 6. P. 3–16. https://doi.org/10.15407/scine18.06.003
11. Сегеда І.В., Кривда Д.О., Кривда О.В. Система прогнозування споживання електроенергії неа основі
температурних даних. Вісник Херсонського національного технічного університету. 2025. №1(92). Ч. 2.
С. 194–203. https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.1.2.26
12. Maliarenko O., Maistrenko N., Matushkin D., Kobernyk V. Taking into Account Environmental Constraints in
Mathematical Models for Long-Term Energy Consumption Forecasting: Global Review of Recent Advances. In
V. Babak, A. Zaporozhets (Eds.). Systems, Decision and Control in Energy VII. Studies in Systems, Decision and
Control. Vol. 596. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-90462-2_5
13. Чао Л. Моделі прогнозування споживання електроенергії в КНР на довгострокову перспективу. Вісник ОНУ
імені І.І. Мечникова. 2016. Т. 21. Вип. 5(47). С. 26–32. URL: http://visnyk-onu.od.ua/journal/2016_21_5/06.pdf.
(дата звернення: 05.02.2026).
14. Oktay Ö., Obekpa H. O., Alola A. A. Examining the nexus of energy intensity, renewables, natural resources, and
carbon intensity in India. Energy & Environment. 2023. Vol. 36. Iss. 1.
https://doi.org/10.1177/0958305X231169706
15. Després J., Keramidas K., Schmitz A., Kitous A., Schade B., Diaz Vazquez A., Mima S., Russ H., Wiesenthal T.
POLES-JRC model documentation. EUR 29454 EN. Publications Office of the European Union, Luxembourg,
2018. https://doi.org/10.2760/814959
16. Ripp C., Steinke F. Modeling Time-dependent CO2 Intensities in Multi-modal Energy Systems with Storage. 2024.
URL: https://arxiv.org/pdf/1806.04003.pdf. (Last accessed: 01.02.2026).
17. Маляренко О.Є., Іваненко Н.П., Судариков О.А. Удосконалена комплексна оцінка заходів з
енергозбереження. Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір № 125029 від 25.03.2024 р.
18. Державна служба статистики України. Класифікація видів економічної діяльності (КВЕД-2010). URL:
https://kved.ukrstat.gov.ua/KVED2010/kv10_i.html (дата звернення: 01.02.2026).
http://www.ukrstat.gov.ua/
https://www.ukrstat.gov.ua/operativ/operativ2021/energ/pve/vyk_pal_2023.xls
file:///F:/The%20Balance%20and%20Optimization%20Model%20of%20Coal%20Supply%20in%20the%20Flow%20Representation%20of%20Domestic%20Production%20and%20Imports:%20The%20Ukrainian%20Case%20Study
file:///F:/The%20Balance%20and%20Optimization%20Model%20of%20Coal%20Supply%20in%20the%20Flow%20Representation%20of%20Domestic%20Production%20and%20Imports:%20The%20Ukrainian%20Case%20Study
file:///F:/The%20Balance%20and%20Optimization%20Model%20of%20Coal%20Supply%20in%20the%20Flow%20Representation%20of%20Domestic%20Production%20and%20Imports:%20The%20Ukrainian%20Case%20Study
https://doi.org/10.3390/en15218103
https://doi.org/10.15407/pge2020.03.037
https://doi.org/10.1088/1755-1315/1049/1/012054
https://doi.org/10.15407/srenergy2024.03.035
https://nasplib.isofts.kiev.ua/items/800ac0fd-feec-4a29-b022-595cb8188001
https://nasplib.isofts.kiev.ua/items/800ac0fd-feec-4a29-b022-595cb8188001
http://www.irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?I21DBN=LINK&P21DBN=UJRN&Z21ID=&S21REF=10&S21CNR=20&S21STN=1&S21FMT=ASP_meta&C21COM=S&2_S21P03=FILA=&2_S21STR=scinsinna_2022_18_6_3
http://www.irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?I21DBN=LINK&P21DBN=UJRN&Z21ID=&S21REF=10&S21CNR=20&S21STN=1&S21FMT=ASP_meta&C21COM=S&2_S21P03=FILA=&2_S21STR=scinsinna_2022_18_6_3
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.1.2.26
https://doi.org/10.1007/978-3-031-90462-2_5
https://doi.org/10.1177/0958305X231169706
file:///F:/POLES-JRC%20model%20documentation%20(2017)
https://kved.ukrstat.gov.ua/KVED2010/kv10_i.html
50 ISSN 2786-7633. Системні дослідження в енергетиці. 2026. 2(86)
19. Таранець К.В., Тесленко О.І. Вплив низьковуглецевої технологічної трансформації чорної металургії на
споживання електроенергії. Вісник Херсонського національного технічного університету. 2024. №4(91).
С. 153–159. https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2024.4.19
20. Офіс реформ Кабінету Міністрів України. Дайджест відновлення України. № 135. Щотижневий огляд медіа,
офіційних заяв та думок експертів на тему відновлення України. 14-20 жовтня 2024 року. URL:
https://rdo.in.ua/sites/default/files/pdf/digest135_ukr.pdf (дата звернення: 20.02.2026).
21. Всеукраїнська Енергетична Асамблея. КВВП в ОЕС України. URL: https://uaea.com.ua/dysp/icuf.html (дата
звернення: 01.02.2026).
22. World Energy Review 2024. 328 p. URL: https://share.google/fOKdxD3imVbW9VSlL (Last accessed:
01.02.2026).
23. Майстренко Н. Визначення прогнозних обсягів попиту на електроенергію у воєнний та повоєнний час в
Україні на базі макроекономічних факторів розвитку її економіки. Системні дослідження в енергетиці.
2026. № 1(85). С. 117–126. https://doi.org/10.15407/srenergy2026.01.117
References
1. Fuel use by expenditure areas in Ukraine. Statistical data for 2021–2023 [Official site]. Retrieved February 1, 2026,
from https://www.ukrstat.gov.ua; https://www.ukrstat.gov.ua/operativ/operativ2021/energ/pve/vyk_pal_2023.xls
[in Ukrainian].
2. Kulyk, M.M., Maliarenko, O.Ye., Maistrenko, N.Yu., Stanytsina, V.V. & Kuts, H.O. (2021). Energy efficiency and
forecasting of energy consumption at different hierarchical levels of the economy: methodology, forecast estimates
until 2040. Kyiv: «Naukova dumka». ISBN 978-966-00-173. [in Ukrainian].
3. Kaplin, M., Bilan, T. & Novytskyi I. (2022). Modeling of country energy supply by structure of product energy
balance data in the format of the international energy agency. The Problems of General Energy, 1-2(68-69), 58–69
[in Ukrainian]. doi.org/10.15407/pge2022.01-02.058
4. Bilan, T., Kaplin, M., Makarov, V., Perov, M., Novitskii, I., & Zaporozhets, A. (2022). The Balance and
Optimization Model of Coal Supply in the Flow Representation of Domestic Production and Imports: The Ukrainian
Case Study. Energies, 15(21), 8103. https://doi.org/10.3390/en15218103
5. Chernyavskyy, M., Makarov, V., Kaplin, M., Bilan, T., & Yevtukhova, T. (2024). Prospects for Coal-Fired Power
Plants Fuel Supply in Ukraine. In V. Babak, A. Zaporozhets (Eds.), Systems, Decision and Control in Energy VI.
Studies in Systems, Decision and Control, 561. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-68372-5_8
6. Maistrenko, N.Yu., Maliarenko, O.Ye. & Horskyi V.V. (2020). Three-stage method of forecasting energy
consumption levels in the economy with regard for regional energy saving potentials. The Problems of General
Energy, 3(62), 37–45 [in Ukrainian]. https://doi.org/10.15407/pge2020.03.037
7. Horskyi, V.V., Maliarenko, O.Y., Maistrenko, N.Y., Teslenko, O.I. & Kuts, H.O. (2022). Modified three-stage
model for forecasting the demand for energy resources at various hierarchy levels of the economy. IOP Conference
Series: Earth and Environmental Science, 1049(1), 012054. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1049/1/012054
8. Horskyi, V. (2024). Forecasting electricity consumption volumes in ukraine considering population migration due
to military actions. System Research in Energy, 3(79), 35–45 [in Ukrainian].
https://doi.org/10.15407/srenergy2024.03.035
9. Tochilin, V., Podolets, R., Diachuk, O., & Oleksandrenko, Yu. (2010). Application economic-mathematical model
«Tіmes-Ukraіne» for energy flow optimization and forecasting of energy balances of Ukraine. Science and
Innovation, 6(2), 48–66. Retrieved February 5, 2026, from https://nasplib.isofts.kiev.ua/items/800ac0fd-feec-4a29-
b022-595cb8188001 [in Ukrainian].
10. Heyets, V.М., Podolets, R.Z., & Diachuk, O.A. (2022). Post-war economic recovery of Ukraine in the imperatives
of low-carbon development. Science and Innovation, 18(6), 3–16. https://doi.org/10.15407/scine18.06.003
11. Seheda, I.V., Kryvda, D.O., & Kryvda, O.V. (2025). System for forecasting electricity consumption based on
temperature data. Visnyk of Kherson National Technical University, 2, 1(92), 194–203 [in Ukrainian].
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.1.2.26
12. Maliarenko, O., Maistrenko, N., Matushkin, D., & Kobernyk, V. (2024). Taking into Account Environmental
Constraints in Mathematical Models for Long-Term Energy Consumption Forecasting: Global Review of Recent
Advances. In V. Babak, A. Zaporozhets (Eds.), Systems, Decision and Control in Energy VII. Studies in Systems,
Decision and Control, 596. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-90462-2_5
13. Chao, L. (2016). Models of forecasting of electricity consumption in China for the long term. Odesa National
University Herald, 21, 5(47), 26–32. Retrieved February 5, 2026, from http://visnyk-
onu.od.ua/journal/2016_21_5/06.pdf. [in Ukrainian].
14. Oktay, Ö., Obekpa, H. O., & Alola, A. A. (2023). Examining the nexus of energy intensity, renewables, natural
resources, and carbon intensity in India. Energy & Environment, 36(1).
https://doi.org/10.1177/0958305X231169706
15. Després, J., Keramidas, K., Schmitz, A., Kitous, A., Schade, B., Diaz Vazquez, A., Mima, S., Russ, H., &
Wiesenthal, T. (2018). POLES-JRC model documentation. EUR 29454 EN. Publications Office of the European
Union, Luxembourg. https://doi.org/10.2760/814959
16. Ripp, C., & Steinke, F. (2019). Modeling Time-dependent CO2 Intensities in Multi-modal Energy Systems with
Storage. Retrieved February 1, 2026, from https://arxiv.org/pdf/1806.04003.pdf.
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2024.4.19
https://rdo.in.ua/sites/default/files/pdf/digest135_ukr.pdf
https://uaea.com.ua/dysp/icuf.html
https://share.google/fOKdxD3imVbW9VSlL
https://www.ukrstat.gov.ua/operativ/operativ2021/energ/pve/vyk_pal_2023.xls
https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=uk&user=EEQ0TGkAAAAJ&citation_for_view=EEQ0TGkAAAAJ:u_35RYKgDlwC
https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=uk&user=EEQ0TGkAAAAJ&citation_for_view=EEQ0TGkAAAAJ:u_35RYKgDlwC
https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=uk&user=EEQ0TGkAAAAJ&citation_for_view=EEQ0TGkAAAAJ:u_35RYKgDlwC
https://doi.org/10.3390/en15218103
https://doi.org/10.1007/978-3-031-68372-5_8
https://doi.org/10.15407/pge2020.03.037
https://doi.org/10.15407/srenergy2024.03.035
https://nasplib.isofts.kiev.ua/items/800ac0fd-feec-4a29-b022-595cb8188001
https://nasplib.isofts.kiev.ua/items/800ac0fd-feec-4a29-b022-595cb8188001
http://www.irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?I21DBN=LINK&P21DBN=UJRN&Z21ID=&S21REF=10&S21CNR=20&S21STN=1&S21FMT=ASP_meta&C21COM=S&2_S21P03=FILA=&2_S21STR=scinsinna_2022_18_6_3
http://www.irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?I21DBN=LINK&P21DBN=UJRN&Z21ID=&S21REF=10&S21CNR=20&S21STN=1&S21FMT=ASP_meta&C21COM=S&2_S21P03=FILA=&2_S21STR=scinsinna_2022_18_6_3
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.1.2.26
https://doi.org/10.1007/978-3-031-90462-2_5
https://doi.org/10.1177/0958305X231169706
file:///F:/POLES-JRC%20model%20documentation%20(2017)
https://arxiv.org/pdf/1806.04003.pdf
ISSN 2786-7633. Системні дослідження в енергетиці. 2026. 2(86) 51
17. Maliarenko, O.Ye., Ivanenko, N.P., & Sudarykov, O.A. (2024). Improved comprehensive assessment of energy
saving measures. Svidotstvo pro reiestratsiiu avtorskoho prava na tvir № 125029 vid 25.03.2024 r. [in Ukrainian].
18. State Statistics Service of Ukraine. Classification of economic activities (KVED-2010). Retrieved February 1, 2026,
from https://kved.ukrstat.gov.ua/KVED2010/kv10_i.html [in Ukrainian].
19. Taranets, K.V., & Teslenko, O.I. (2024). Impact of low-carbon technological transformation of ferrous metallurgy
on electricity consumption. Visnyk of Kherson National Technical University, 4(91), 153–159 [in Ukrainian].
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2024.4.19
20. Reforms Delivery Office of the Cabinet of Ministers of Ukraine. (2024, October 14–20). Ukraine Recovery Digest
No. 135. Weekly review of media, official statements, and expert opinions on the topic of Ukraine's recovery.
Retrieved February 20, 2026, from https://rdo.in.ua/sites/default/files/pdf/digest135_ukr.pdf. [in Ukrainian].
21. All-Ukrainian Energy Assembly. KVVP in the Unified Energy System of Ukraine. Retrieved February 1, 2026, from
https://uaea.com.ua/dysp/icuf.html [in Ukrainian].
22. World Energy Review (2024). Retrieved February 1, 2026, from https://share.google/fOKdxD3imVbW9VSlL
23. Maistrenko, N. (2026). Determination of forecasted demand for electricity in war and post-war times in Ukraine
based on macroeconomic factors of the development of its economy. System Research in Energy, 1(85), 117–126
[in Ukrainian]. https://doi.org/10.15407/srenergy2026.01.117
A METHODOLOGICAL APPROACH TO FORECASTING FUEL CONSUMPTION IN
THE COUNTRY UNDER CONDITIONS OF LIMITED ACCESS TO STATISTICAL
INFORMATION
Olena Maliarenko, PhD (Engin.), Senior Researcher Scientist,
https://orcid.org/ 0000-0001-5882-916X
General Energy Institute of NAS of Ukraine, 172, Antonovycha St., Kyiv, 03150, Ukraine
e-mail: malyarenlena@gmail.com
Abstract. The article proposes a methodological approach to forecasting energy consumption using
existing forms of statistical reporting on energy, which are used to form energy efficiency indicators for the
base year, for which the forecast is made. Methodological approaches to forecasting energy consumption
have changed more than once over the past thirty years. The availability of statistical reporting forms on
fuel and energy consumption by types of products produced and services provided allowed for energy
efficiency analysis and forecasting energy consumption at the level of production processes and services
provided. The transition after 2015 to a form of statistical reporting by classification by types of economic
activity forced researchers to change the methodological approach to forming energy efficiency indicators
for the base year and the calculation model: instead of specific fuel, electric and thermal energy
consumption per unit of output, they began to use energy intensity indicators of gross added value of
sections of the economy according to the classifier. The absence of this information from 2021 and the
formation of statistical observations on fuel and energy consumption by expenditure areas forced us to
once again review the methodology for calculating the forecast volumes of energy resource consumption.
The purpose of the article is to create a methodical approach to forming a calculation model for forecasting
fuel consumption (using the example of a coal consumption forecast), based on existing forms of statistical
reporting on energy. A calculation model for forecasting energy consumption by expenditure areas is
provided: transformation, final consumption, own consumption by the energy sector, non-energy
consumption, losses. The features of determining consumption for the energy and production sections of
the Industrial sector are highlighted. A coal forecast by expenditure areas is made for scenarios of the post-
war revival of Ukraine until 2030.
Keywords: forecast, consumption, fuel, coal, statistical observations, methodical approach.
Дата першого надходження статті до журналу: 10.03.2026
Дата прийняття статті до друку після рецензування: 27.05.2026
Дата публікації (оприлюднення): 30.05.2026
https://kved.ukrstat.gov.ua/KVED2010/kv10_i.html
https://rdo.in.ua/sites/default/files/pdf/digest135_ukr.pdf
https://uaea.com.ua/dysp/icuf.html
mailto:malyarenlena@gmail.com
|
| id | systemreorg-article-957 |
| institution | System Research in Energy |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-07-19T01:24:16Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | systemreorg/00/476b277c452df3da6bb748fd82f8ce00.pdf |
| spelling | systemreorg-article-9572026-07-18T12:57:51Z A METHODOLOGICAL APPROACH TO FORECASTING FUEL CONSUMPTION IN THE COUNTRY UNDER CONDITIONS OF LIMITED ACCESS TO STATISTICAL INFORMATION Методичний підхід до прогнозування споживання палива в країні за умови обмеженого доступу до статистичної інформації Maliarenko, Olena forecast, consumption, fuel, coal, statistical observations, methodical approach. прогноз, споживання, паливо, вугілля, статистичні спостереження, методичний підхід. The article proposes a methodological approach to forecasting energy consumption using existing forms of statistical reporting on energy, which are used to form energy efficiency indicators for the base year, for which the forecast is made. Methodological approaches to forecasting energy consumption have changed more than once over the past thirty years. The availability of statistical reporting forms on fuel and energy consumption by types of products produced and services provided allowed for energy efficiency analysis and forecasting energy consumption at the level of production processes and services provided. The transition after 2015 to a form of statistical reporting by classification by types of economic activity forced researchers to change the methodological approach to forming energy efficiency indicators for the base year and the calculation model: instead of specific fuel, electric and thermal energy consumption per unit of output, they began to use energy intensity indicators of gross added value of sections of the economy according to the classifier. The absence of this information from 2021 and the formation of statistical observations on fuel and energy consumption by expenditure areas forced us to once again review the methodology for calculating the forecast volumes of energy resource consumption. The purpose of the article is to create a methodical approach to forming a calculation model for forecasting fuel consumption (using the example of a coal consumption forecast), based on existing forms of statistical reporting on energy. A calculation model for forecasting energy consumption by expenditure areas is provided: transformation, final consumption, own consumption by the energy sector, non-energy consumption, losses. The features of determining consumption for the energy and production sections of the Industrial sector are highlighted. A coal forecast by expenditure areas is made for scenarios of the post-war revival of Ukraine until 2030. У статті запропоновано методичний підхід до прогнозування енергоспоживання з використанням існуючих форм статистичної звітності з енергетики, що застосовуються для формування показників енергетичної ефективності базового року, відносно якого здійснюється прогноз. Методологічні підходи до прогнозування енергоспоживання протягом тридцяти років змінювались неодноразово. Наявність форм статистичної звітності по споживанню палива та енергії за видами виробленої продукції та наданих послуг дозволяла здійснювати аналіз енергоефективності та прогнозувати енергоспоживання на рівні виробничих процесів та наданих послуг. Перехід після 2015 р. на форму статистичної звітності за класифікацією по видах економічної діяльності змусив дослідників змінити методичний підхід до формування показників енергетичної ефективності базового року та розрахункову модель: замість питомих витрат палива, електричної та теплової енергії на одиницю продукції почали використовувати показники енергоємності валової доданої вартості секцій економіки за класифікатором. Відсутність і цієї інформації з 2021 р. та формування статистичних спостережень зі споживання палива та енергії за напрямами витрат змусило ще раз переглянути методологію до обчислення прогнозних обсягів споживання енергетичних ресурсів. Метою статті є створення методичного підходу до формування розрахункової моделі прогнозування споживання палива (на прикладі прогнозу споживання вугілля), що ґрунтується на наявних формах статистичної звітності з енергетики. Надано розрахункову модель прогнозування енергоспоживання за напрямами витрат: перетворення, кінцеве споживання, власне споживання енергетичним сектором, неенергетичне споживання, втрати. Виділено особливості визначення споживання для енергетичних та виробничих секцій промислового сектору. Виконано прогноз вугілля за напрямами витрат для сценаріїв повоєнного відродження України до 2030 р. General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine 2026-05-30 Article Article application/pdf https://systemre.org/index.php/journal/article/view/957 10.15407/srenergy2026.02.042 System Research in Energy; No. 2 (86) (2026): System Research in Energy; 42-51 Системні дослідження в енергетиці; № 2 (86) (2026): Системні дослідження в енергетиці; 42-51 2786-7102 2786-7633 uk https://systemre.org/index.php/journal/article/view/957/842 Copyright (c) 2026 Olena Maliarenko https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 |
| spellingShingle | forecast consumption fuel coal statistical observations methodical approach. Maliarenko, Olena A METHODOLOGICAL APPROACH TO FORECASTING FUEL CONSUMPTION IN THE COUNTRY UNDER CONDITIONS OF LIMITED ACCESS TO STATISTICAL INFORMATION |
| title | A METHODOLOGICAL APPROACH TO FORECASTING FUEL CONSUMPTION IN THE COUNTRY UNDER CONDITIONS OF LIMITED ACCESS TO STATISTICAL INFORMATION |
| title_alt | Методичний підхід до прогнозування споживання палива в країні за умови обмеженого доступу до статистичної інформації |
| title_full | A METHODOLOGICAL APPROACH TO FORECASTING FUEL CONSUMPTION IN THE COUNTRY UNDER CONDITIONS OF LIMITED ACCESS TO STATISTICAL INFORMATION |
| title_fullStr | A METHODOLOGICAL APPROACH TO FORECASTING FUEL CONSUMPTION IN THE COUNTRY UNDER CONDITIONS OF LIMITED ACCESS TO STATISTICAL INFORMATION |
| title_full_unstemmed | A METHODOLOGICAL APPROACH TO FORECASTING FUEL CONSUMPTION IN THE COUNTRY UNDER CONDITIONS OF LIMITED ACCESS TO STATISTICAL INFORMATION |
| title_short | A METHODOLOGICAL APPROACH TO FORECASTING FUEL CONSUMPTION IN THE COUNTRY UNDER CONDITIONS OF LIMITED ACCESS TO STATISTICAL INFORMATION |
| title_sort | methodological approach to forecasting fuel consumption in the country under conditions of limited access to statistical information |
| topic | forecast consumption fuel coal statistical observations methodical approach. |
| topic_facet | forecast consumption fuel coal statistical observations methodical approach. прогноз споживання паливо вугілля статистичні спостереження методичний підхід. |
| url | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/957 |
| work_keys_str_mv | AT maliarenkoolena amethodologicalapproachtoforecastingfuelconsumptioninthecountryunderconditionsoflimitedaccesstostatisticalinformation AT maliarenkoolena metodičnijpídhíddoprognozuvannâspoživannâpalivavkraínízaumoviobmeženogodostupudostatističnoíínformacíí AT maliarenkoolena methodologicalapproachtoforecastingfuelconsumptioninthecountryunderconditionsoflimitedaccesstostatisticalinformation |