2026: Энергия қауіпсіздігі мұнайдан электрге ауысты

2026 жылы әлемдік энергия нарығында бір қарағанда түсініксіз көрінетін жағдай қалыптасты: мұнай мен газ жеткілікті сияқты, бірақ нағыз тар жер басқа жақтан шықты. Тапшылық енді «баррельде» емес, электронда — яғни сенімді электр қуатында, желі тұрақтылығында, қуатты дәл уақытында жеткізе білуде.

Мұның Қазақстанға қатысы тікелей. Біз әлі де көмірсутек экспортынан табыс табатын елміз, бірақ экономиканың қалған бөлігі (өнеркәсіп, көлік, қалалар, деректер орталықтары) барған сайын электрге тәуелді болып барады. Әсіресе қысқы пик жүктемелер, ескі инфрақұрылым, генерацияның әртүрлілігі, жаңартылатын энергия көздерінің (ЖЭК) үлесінің өсуі — бәрі бір сұрақты алға шығарады: электр жүйесін кім және қалай «ақылды» басқарады?

Менің көзқарасым анық: 2026-ның «энергетикалық қайшылығы» бізге бір нәрсені көрсетіп отыр — AI (жасанды интеллект) және деректер аналитикасы енді қосымша құрал емес, энергия қауіпсіздігі үшін негізгі қабатқа айналды. Қазақстандағы энергия және мұнай-газ компаниялары үшін бұл әсіресе маңызды, өйткені бізде бір мезетте үш міндет бар: сенімділік, тиімділік және көміртек ізіне қысым.

«Баррельден» «электронға» ауысу нені білдіреді?

Негізгі ой қысқа: бұрын энергия қауіпсіздігі көбіне мұнай жеткізілімімен өлшенсе, қазір ол электр жүйесінің тұрақтылығымен өлшенеді. Мұнайды сақтау, тасымалдау, саудаға шығару — таныс логистика. Ал электрдің табиғаты басқа: оны үлкен көлемде ұзақ уақыт сақтап қою қиын; сұраныс пен өндіріс әр секундта теңесіп тұруы керек.

2026 жылғы қайшылық осыдан туады: әлемде көмірсутек ұсынысы «бұрынғыдай қорқынышты емес», бірақ электр желілері, қуат жеткізу, баланс, резерв бұрынғыдан да қиын. ЖЭК (жел, күн) үлесі артқан сайын өндіріс құбылмалы болады. Электромобильдер, жылу сорғылары, өнеркәсіптік электрлендіру — сұранысты өсіреді. Нәтижесінде «электрон тапшылығы» деген ұғым пайда болды: бұл генерация жетіспеуі ғана емес, дұрыс жерде, дұрыс уақытта, дұрыс сапада электр жеткізе алмау.

Қазақстан контекстінде бұл мынадай көрініс табады:

• Қысқы пик кезінде тұтыну күрт өседі, ал кей өңірлерде желі шектеуі сезіледі.
• Генерацияның елеулі бөлігі тозған активтерге сүйенеді, авариялық тоқтаулар тәуекелі бар.
• ЖЭК өсіп келеді, бірақ оны жүйеге «жұмсақ» қосу үшін диспетчерлеу, болжам, резерв қажет.

Бұл жерде AI-дың рөлі «әдемі презентация» деңгейінде қалмауы тиіс. Ол нақты операциялық мәселелерді шешеді.

Неге дәл қазір AI электр желілері үшін шешуші фактор?

Жауап қарапайым: қазіргі желі — бұл нақты уақыттағы күрделі жүйе, ал оны «қолмен» басқару қымбат әрі баяу. AI артықшылық беретін үш қабат бар: болжам, оңтайландыру, алдын ала әрекет ету.

1) Нақты уақыттағы баланс және диспетчерлеу

Электр жүйесінде ең қымбат нәрсе — қателік. Бір дұрыс емес болжам резервті шамадан тыс ұстауға немесе керісінше қуат жетіспеуіне әкеледі. AI/ML модельдері:

• қысқа мерзімді (минут-сағат) жүктеме болжамын жақсартады;
• жел/күн өндірісінің өндіріс болжамын нақтылайды;
• желідегі шектеулерді ескере отырып, генерацияны оңтайлы жоспарлауға көмектеседі.

Практикалық нәтиже: жүйеде «артық сақтық» азайса, отын шығыны мен төлемдер төмендейді, ал сенімділік артады.

2) Құрылғылар мен активтер: predictive maintenance

Қазақстанның энергетикалық активтерінің бір бөлігіне ортақ проблема — тозу және жоспардан тыс тоқтау. AI бұл жерде ең тез ROI беретін бағыттардың бірі:

• турбина, трансформатор, сорғы, компрессор датчиктерінен (вибрация, температура, ток, қысым) келген сигналдарды талдайды;
• ақаудың «алғашқы әлсіз сигналдарын» тауып, жоспарлы жөндеуді уақытында ұсынады;
• қосалқы бөлшектер логистикасын дұрыс жоспарлауға мүмкіндік береді.

Мен көрген жобаларда басты пайда бір жерде: «үлкен апаттың» алдын алу ғана емес, жөндеу терезесін дұрыс таңдаудан өндірістің жоғалуы азаяды.

3) ЖЭК интеграциясы және желі тұрақтылығы

Жел мен күннің үлесі артқанда, жиілік пен кернеу тұрақтылығын ұстап тұру күрделенеді. AI:

• генерацияның құбылуын алдын ала болжап;
• сақтау жүйелерін (BESS), икемді генерацияны, сұраныс жағын басқаруды (demand response) бір жүйеге келтіріп;
• «қай жерде шектеу болады» дегенді ерте көрсетеді.

Мұнда бір «ауыратын» жер бар: тек модель жеткіліксіз. Дерек сапасы, SCADA/EMS интеграциясы, киберқауіпсіздік, процестік тәртіп қажет.

Қазақстандағы мұнай-газ үшін «электрон» проблемасы неге маңызды?

Жауап бірінші қарағанда күтпеген: мұнай-газдың өзі де барған сайын электрге тәуелді. Кен орындарында электрлендірілген сораптар, компрессорлар, су айдау, газды дайындау, цифрлық кен орны, қауіпсіздік жүйелері — бәрі тұрақты энергияны қажет етеді.

Электр сенімділігі = өндіріс сенімділігі

Мұнай-газда бір сағаттық тоқтау құны өте жоғары болуы мүмкін: өндірістің жоғалуы, қауіпсіздік тәуекелі, жабдықтың қайта іске қосылу циклі. Сондықтан AI-ды тек «IT эксперимент» емес, өндірістік тәуекелді төмендету құралы деп қарау дұрыс.

Энергия тиімділігі және декарбонизация

2026 жылы әлемдік нарықтағы қысым екі жақтан келеді: бағалық құбылмалылық және көміртек ізіне талап. AI:

• қазандық/турбина режимдерін оңтайландырып, отын шығынын азайтады;
• алауда жағуды (flaring) төмендетуге көмектесетін операциялық ұсыныстар береді;
• электр тұтынуды басқару арқылы Scope 2 эмиссиясын қысқартады.

Қазақстан компаниялары үшін бұл «ESG үшін ғана» емес: энергия шығыны төмендесе, өзіндік құн төмендейді.

2026 жылы іске қосуға болатын 5 практикалық AI қолдану сценарийі

Жауап-алғаш форматында айтайын: төмендегі сценарийлердің әрқайсысы 6–16 аптада пилотқа келетіндей (дерек қолжетімді болса) және бизнеске түсінікті KPI береді.

1. Жүктеме және баға болжамы (күн алда/сағат алда)

   • KPI: болжам қатесі (%), теңгерімсіздік төлемдері, резерв құны.

2. ЖЭК өндірісін қысқа мерзімді болжау

   • KPI: curtailment төмендеуі, баланс сапасы, диспетчерлеу дәлдігі.

3. Трансформатор/қосалқы станция predictive maintenance

   • KPI: жоспардан тыс ажыратулар саны, жөндеу құны, SAIDI/SAIFI жақсаруы (бар жерде).

4. Кен орнындағы электр жабдықтарына ақау ерте ескерту (ESP, компрессор)

   • KPI: тоқтау уақыты, авариялық жөндеу үлесі, өндіріс жоғалтуы.

5. Энергия тиімділігі: көппараметрлі режимді оңтайландыру

   • KPI: кВт·сағ/тонна, отын шығыны, эмиссия қарқындылығы.

Нақты ұстаным: «бірден үлкен платформа» сатып алудан бастамаңыз. Алдымен 1–2 жоғары әсерлі use case, анық KPI, кейін масштаб.

«AI енгіземіз» дегенде компаниялар жиі қателесетін 4 нәрсе

Бұл бөлімді қатаң айтамын, өйткені көп жерде бірдей сценарийді көрдім.

1) Дерек дайын емес күйде модель күту

SCADA, historian, ERP, CMMS деректерін біріктірмей тұрып «нейрожелі жасаймыз» деу — уақыт жоғалту. Алдымен:

• өлшем бірліктерін стандарттау;
• уақыт белгісін (timestamp) сәйкестендіру;
• датчиктердің сенімділігін бағалау керек.

2) KPI жоқ пилот

«Дәлдік жақсы сияқты» деген жеткіліксіз. KPI ақшамен немесе тәуекелмен өлшенуі тиіс: тоқтау сағаты, теңгерімсіздік төлемі, отын шығыны.

3) OT/IT арасында көпір жоқ

Энергетика мен мұнай-газда AI көбіне OT аймағына кіреді. Киберқауіпсіздік, рұқсаттар, модельдің өндірісте жұмыс істеуі (MLOps) — міндетті.

4) Адам факторын елемеу

Диспетчер, инженер, жөндеу бригадасы сенбесе — модель қағазда қалады. Сондықтан ұсыныстар:

• «неге осылай айтты?» түсіндірмесі бар модельдер;
• операторға ыңғайлы интерфейс;
• регламентке енгізу.

Қазақстан компанияларына қысқа жол картасы

Жауап: 2026 жылы ең дұрыс тәсіл — жүйелі түрде, бірақ жылдам қозғалу.

1. Энергия қауіпсіздігіне әсер ететін тәуекелдерді тізімдеңіз: қысқы пик, тар желі учаскелері, авария жиілігі, өндірістік тоқтаулар.
2. Дерек картасын жасаңыз: қайда қандай датчик, қай жүйеде қандай журнал, қандай жиілік.
3. 2 use case таңдаңыз: бірі — «жылдам жеңіс» (maintenance), бірі — «жүйелік әсер» (болжам/диспетчерлеу).
4. Пилот → өндірістік контур: MLOps, мониторинг, дрейф бақылау, киберқауіпсіздік.
5. Масштаб: сәтті сценарийді өңірлерге/активтерге тарату.

Бұл пост біздің “Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласын жасанды интеллект қалай түрлендіріп жатыр” сериясының логикасына дәл келеді: алдымен нақты операциялық ауырсыну, кейін дерек пен AI арқылы өлшенетін нәтижеге шығу.

Алдағы бірнеше жылға көзқарас

2026 жылғы «үлкен қайшылық» бір нәрсені айқын етті: мұнай нарығы қанша құбылса да, энергия қауіпсіздігінің жаңа өзегі — электр жүйесінің интеллекті. Электронды басқару қиындаған сайын, шешім де көбірек дерекке, көбірек автоматтандыруға сүйенеді.

Қазақстан үшін бұл таңдауды кешіктіруге болмайды. Желі мен активтерге қысым өсіп жатыр, ал кадр мен капитал әрдайым шектеулі. Сондықтан ең ұтымды жол — AI-ды сән үшін емес, сенімділік пен тиімділік үшін енгізу.

Егер сіз энергетикада немесе мұнай-газда жауапты рөлдесіз, бір сұрақты өзіңізге қойыңыз: бізде электрон тапшылығы басталғанда, оны дерекпен басқара аламыз ба, әлде қолмен “өрт сөндіреміз” бе?