Электр желісі монополиясы әлсіресе, AI не істейді?

Электр энергиясын тарату монополияларының (distribution companies, discos) «мәңгі» екеніне көпшілік әлі де сенеді. Бірақ АҚШ-тағы телеком тарихы бұл сенімнің қаншалықты қауіпті екенін көрсетті: 1980-жылдары Bell System бөлінгенде, жергілікті телефон желісі реттелетін, бұзылмайтын монополия сияқты көрінді. Ал интернет пен ұялы байланыс пайда болғаннан кейін, жергілікті стационарлық желіні қолданатындар үлесі күрт қысқарды — OilPrice.com келтірген мысалда бүгін шамамен 30% ғана.

Энергетикада да ұқсас «тыныш ыдырау» жүріп жатыр: тұтынушы мінез-құлқы өзгерді, бөлінген генерация (күн панельдері, шағын станциялар), батарея, икемді сұраныс (demand response), электр көліктері, деректер орталықтары, динамикалық тарифтер — бұлардың бәрі дәстүрлі тарату бизнесінің экономикасын қайта есептетеді.

Ал Қазақстан үшін бұл тақырып теория емес. Біз бір жағынан — жүйенің сенімділігі, өндірістік қауіпсіздік, тарифтік тұрақтылық сияқты міндеттерді арқалап отырмыз. Екінші жағынан — нарық цифрланып, активтер ескіреді, техникалық және коммерциялық шығындар қысым жасайды, кадр тапшылығы сезіледі. Осы серияның негізгі идеясы — жасанды интеллект Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласын өндірістен бастап басқаруға дейін нақты құралдар арқылы түрлендіріп жатыр. Электр желісіндегі монополия әлсірей бастағанда, дәл осы AI «қорған емес», күнделікті операциондық артықшылық береді.

Монополия неге «тыныш» түрде әлсірейді?

Жауап қысқа: монополияны көбіне заң емес, экономика ұстап тұрады. Экономика өзгерсе, бұрын «бір ғана дұрыс модель» болған нәрсе біртіндеп бірнеше модельге бөлінеді.

OilPrice.com мақаласының өзегіндегі ой — телекомдағыдай, энергетикадағы «жергілікті желі» де технология әсерінен бұрынғыдай қорғалмауы мүмкін. Бұл бір күнде болмайды. Ол жылдар бойы тарифтер, тұтыну профилі және капитал салымдарының тиімділігі арқылы байқалмай жиналады.

Қысым жасайтын 4 күш

1. Бөлінген энергия көздері: кәсіпорындар мен тұрғын үйлер күн панельдерін, газ-поршеньді генераторларды, шағын ЖЭО-ларды орнатады. Олар желіден алынатын кВт·сағ көлемін азайтады, бірақ желіге «дайын тұру» қажеттілігі қалады.
2. Тұтынудың «жаңа» профилі: электр көлігі, дата-орталықтар, жылыту электрленуі. Жүктеме күннің басқа сағаттарына жылжиды, пиктер өзгереді.
3. Реттеу және тарифтік дискуссия: желінің шығынын кім төлейді? Тариф құрылымы өзгермесе, «көп тұтынатындар азайған сайын қалғандарға ауырлық түседі» деген спираль пайда болады.
4. Сенімділікке талап өседі: өнеркәсіп тоқтап қалса — шығын үлкен. Ал апаттық тәуекел климат, жабдықтың қартаюы, киберқауіпсіздік арқылы көбейеді.

Монополия әлсірейді деген сөз — желі керек емес деген сөз емес. Керісінше, желі бұрынғыдан да маңызды болады, тек оны басқару тәсілі өзгермесе, ақша «жоғалады».

Қазақстандағы энергия компаниялары үшін бұл нені білдіреді?

Жауап бірінші кезекте қаржылық: тарату компаниясының құны активтің көлемімен емес, активтің қалай басқарылатынымен өлшенетін кезең келе жатыр.

Қазақстан контекстінде үш нәрсе қатар жүреді:

• Активтердің қартаюы: қосалқы станциялар, релелік қорғаныс, әуе желілері — жоспарлы жөндеу мен нақты диагностика арасында алшақтық болса, авария тәуекелі өседі.
• Техникалық және коммерциялық шығындар (losses) қысымы: есепке алу, баланс, заңсыз қосылу, өлшеу дәлдігі — бұлардың бәрі EBITDA-ға тікелей әсер етеді.
• Өнеркәсіптік тұтынушылардың талаптары: мұнай-газ, тау-кен, металлургия үздіксіз қуатты қалайды. Бір сағаттық үзілістің құны кейде миллиондаған теңге.

Осы жерде AI «әдемі презентация» емес, нақты құралға айналады: ағымдағы шығынды азайту, аварияны алдын ала көру, жүктемені жоспарлау, инвестицияны дәлдеу.

AI тарату компаниясын қалай «болашаққа бейімдейді»?

Жауап: AI желіні басқаруды үш деңгейде күшейтеді — көріну (visibility), болжау (prediction), оңтайландыру (optimization).

1) Predictive maintenance: апатты «жөндеуге» емес, алдын алуға көшу

Дәстүрлі тәсіл: регламент бойынша тексеру, авариядан кейін жөндеу. Нәтиже: кей жабдық ерте ауысады, кей жабдық кеш ауысады.

AI тәсілі: датчиктер, SCADA, DGA (трансформатор майы анализі), термография, ішінара разряд (partial discharge) сияқты деректерден модель құрып:

• істен шығу ықтималдығын есептейді,
• қай фидер/трансформатор «әлсіз буын» екенін көрсетеді,
• жөндеуді өндірістік жоспармен сәйкестендіреді.

Менің тәжірибемде (кез келген инфрақұрылымда) ең үлкен пайда — «қымбат апатты» азайту ғана емес, жөндеу бригадаларының уақытын дұрыс бөлу. Бірдей бюджетпен көбірек нүктені қамтуға болады.

2) Losses analytics: шығынды нақты картаға түсіру

Жауап: AI техникалық шығын мен коммерциялық шығынды бөлуге көмектеседі.

Көп компанияда «шығын бар» деген факт белгілі, бірақ нақты қай жерде, қандай режимде, қандай себептен екені көмескі. AI/ML:

• смарт-есептегіш деректерін,
• фидерлік өлшеулерді,
• жүктеме профилін,
• ауа райы мен маусымдылықты

біріктіріп, аномалияны табады: күдікті тораптар, өлшеу қателігі, мүмкін заңсыз тұтыну, фазалардың теңгерімсіздігі.

Практикалық нәтиже:

• шығынды қысқарту бойынша іс-шаралар «жалпы ауданға» емес, нақты 10-20 фокус-торапқа бағытталады;
• CAPEX сұрауы басқармаға «сезіммен» емес, санмен дәлелденеді.

3) Load forecasting: желі экономикасын қайта есептеу

Жауап: дәл болжам тариф, инвестиция және сенімділік үшін бірден үш мәселені шешеді.

Қазақстанда қыс айларында жүктеме күрт өседі, кей өңірлерде өндіріс профилі ерекше. Ал жаңа жүктемелер (EV зарядтау, жаңа өндірістер) болжамды қиындатады.

AI көмегімен:

• қысқа мерзімді (сағат/күн) болжам — диспетчерлеу мен апаттық резерв;
• орта мерзімді (ай/маусым) — жөндеу кампаниясы;
• ұзақ мерзімді (жылдар) — қосалқы станцияларды кеңейту, кабель/әуе желісін ауыстыру

дәлірек болады.

4) DER және микрогридтер: «қарсылас» емес, басқарылатын ресурс

Жауап: бөлінген генерацияны тыйыммен емес, интеграциямен басқарған ұтады.

Егер күн панельдері мен батареялар көбейсе, желіде кернеу, кері қуат ағыны, қорғаныс релесінің жұмысы сияқты мәселелер туады. AI негізіндегі distribution management system және optimal power flow есептері:

• кернеуді реттеуді,
• реактив қуатты басқаруды,
• қайта конфигурациялауды (network reconfiguration)

автоматты түрде ұсына алады.

Бұл әсіресе мұнай-газ объектілеріне қызық: алыстағы кен орындары үшін микрогрид — дизель шығынын азайту, сенімділікті арттыру, ал желіге қосылғанда — пикті «жұмсарту» мүмкіндігі.

«Көрсетілім» емес: Қазақстанға лайық AI жол картасы

Жауап: алдымен деректер тәртібі, содан кейін 2–3 тез нәтиже беретін қолдану, ең соңында масштаб.

Көп ұйым бірден «үлкен AI платформадан» бастайды да, кейін SCADA тегтері, актив паспорты, өлшеу сапасы мәселесіне тіреледі. Төмендегі реттілік тиімді:

1. Деректер инвентаризациясы (4–8 апта)
   • SCADA/EMS/DMS, есепке алу (AMI), EAM/CMMS, GIS, авария журналы
   • дерек сапасы: толықтық, дәлдік, уақыт синхрондау
2. Бірінші 90 күндік use case
   • losses analytics немесе predictive maintenance (жылдам ROI)
3. Операцияға енгізу
   • диспетчердің/жөндеу қызметінің күнделікті процесіне кіріктіру
   • KPI: SAIDI/SAIFI, losses %, авария саны, бригада уақыты
4. Масштаб және реттеу
   • модель тәуекелі, киберқауіпсіздік, дерек қолжетімділігі
   • тариф/инвестициялық бағдарламамен байланыстыру

AI жобасының тағдырын модель емес, операциялық процесс шешеді. Егер ұсыныс шешім қабылдайтын адамның экранына түспесе — ол жоқпен тең.

Жиі қойылатын сұрақтар (қысқа әрі нақты)

AI енгізу тарифті көтере ме?

Жауап: дұрыс қойылса, шығынды қысқарту және апат санын азайту арқылы тарифтік қысымды төмендетеді. Бірақ бастапқы инвестицияны CAPEX/OPEX ретінде дұрыс құрылымдау керек.

Дерек аз болса, бастауға бола ма?

Жауап: болады. Алғашқы модельдер үшін толық AMI міндетті емес. Авария журналы, жөндеу тарихы, фидерлік өлшеулердің өзі пайдалы.

Бұл тек электрге ме, әлде мұнай-газға да қатысты ма?

Жауап: серияның логикасы бойынша бұл ортақ. Мұнай-газда да актив сенімділігі, шығын, жоспарлау, қауіпсіздік — бәрі дерекке сүйенеді. Электр желісі тұрақсыз болса, кен орны да, компрессор станциясы да тәуекелде.

Неге дәл қазір әрекет ету керек?

Жауап: 2026 жылы энергетикадағы бәсеке «генерация кімде» емес, икемділік кімде деген сұраққа ауысып жатыр. Икемділік — жүктемені басқару, аварияны алдын алу, шығынды қысқарту, тұтынушыға қызмет сапасын дәл өлшеу.

OilPrice.com көтерген «тарату монополиясының қаржылық өміршеңдігі» мәселесі Қазақстанға да ой салады: егер кВт·сағ сатылымының өсуі баяуласа, ал сенімділікке талап өссе, бұрынғы модельдің маржасы қысқарады. Мұндайда ең дұрыс ставка — AI арқылы операцияны нақты, өлшенетін тиімділікке келтіру.

Егер сіз энергетика немесе мұнай-газ компаниясында трансформацияға жауапты болсаңыз, бастайтын ең жақсы қадам — бір «үлкен стратегия» емес, бір нақты учаскеде өлшенетін нәтиже. Losses картасын жасаңыз. Трансформаторлар тәуекел рейтингін шығарыңыз. Диспетчерге ертең қолданатын болжам беріңіз.

Ал сіздің ұйымыңызда қайсысы көбірек ауырады: авария ма, шығын ба, әлде жүктеме жоспарлау ма?