Оценки параметров режима, полученные по критерию в задаче статического оценивания [1] являются случайными величинами, поскольку их значения зависят от реализации случайных величин, то есть измерений. Поэтому имеет смысл понятие их статистических свойств, то есть качества получаемых результатов. Задача оценивания в этом случае состоит не только в нахождении параметров модели, но и количественных характеристик их точности, надежности при обеспечении безопасности при функционировании систем теплоснабжения (СТС). Известно [2, 3], что нахождение полных статистических характеристик является сложной задачей, теоретически решенной при определенных допущениях лишь для линейных моделей.Для нелинейных моделей достаточно универсальным средством их решения является метод статистических испытаний или метод Монте-Карло. Этот метод позволяет определить любые статистические характеристики решений, включая: средние, дисперсии, ковариационные матрицы, смещение и т.д. при любой целевой функции и модели. Его применение дает возможность оценить влияние на точность решения уровня ошибок в исходных данных, ошибок задания модели экспериментальных условий (состава данных и привлекаемых режимов в случае динамического оценивания), степень согласия выборочного распределения теоретическим аппроксимациям и т.д. Однако реализация метода статистических испытаний предполагает слишком большой объем вычислений. Например [2], при заданной достоверности 0,95 и числе реализаций испытаний равным 100 (каждое из них является отдельным решением задачи оценивания), точность определения дисперсий составляет лишь 28%. Поэтому в практике оценивания параметров функционирования реальных систем для определения статистических характеристик решения обычно применяются хотя и приближенные, но приемлемые с вычислительной точки зрения аналитические выражения [2].