AI және жаңартылатын энергия: базалық қуат мифі

Энергетика нарығы бір нәрсені қайта-қайта қате бағалайды: жаңартылатын энергияның экономикалық әсері “жай ғана экология” туралы емес, ол нарықтық тәртіпті өзгертеді. OilPrice.com келтірген қысқа шолудағы негізгі ой — АҚШ электр нарықтары жаңартылатын көздердің (күн мен жел) бағаға, қуат теңгеріміне және инвестициялық логикаға ықпалын әлі де толық есептемей отыр. Ал неміс зерттеушілері одан да өткір тезис ұсынады: болашақ жүйеде “базалық генерация” міндетті емес.

Бұл Қазақстанға тікелей қатысты. Бізде электр жүйесі көмірге, жылуға (ЖЭО), газға және ірі генерацияға сүйеніп келеді, ал жаңартылатын энергетика үлесі өсіп жатыр. Қыс мезгілі ұзақ, жел коридорлары күшті, оңтүстікте күн ресурсы жақсы — демек, ЖЭК кеңейеді. Бірақ кеңейту үшін бір нәрсе шешуші болады: жүйені ақылды басқару. Сол жерде жасанды интеллект (AI) ойынға кіреді.

Менің ұстанымым қарапайым: Қазақстанда ЖЭК-тің негізгі тежегіші панель не турбина емес — диспетчерлеу, икемділік және дерек сапасы. Оны AI арқылы жүйелі түрде жақсартуға болады.

Нарық неге жаңартылатын энергияның әсерін жиі “кемітіп” көреді?

Жауабы қысқа: нарық ережелері мен қаржылық модельдер әдетте кешігіп жаңарады. Күн мен желдің шекті өндірістік шығыны (marginal cost) төмен болған сайын, олар көтерме бағаны жиі төмендетеді. Бұл құбылысты Еуропада да, АҚШ-та да көрдік: жаңартылатын генерация артқан сайын, жүйеде “баға құлауы” (price cannibalization) күшейеді.

“Базалық қуат” ұғымы неге әлсіреп барады?

Классикалық логика былай еді:

• тұрақты сұранысты (base load) тұрақты станциялар (көмір, атом, ірі газ) жабады;
• қалғанын маневрлік қуаттар реттейді.

Ал жаңартылатын генерация көп болған жүйеде негізгі “тапсырма” өзгереді: сағат сайынғы теңгерім, қысқа мерзімді болжам және желі шектеулерін басқару алдыңғы қатарға шығады. Неміс зерттеуінің (Weidlich және әріптестері, 2025, Cell Reports Physical Sciences) бергісі келген сигнал осы: егер сенде жеткілікті икемділік, сақтау, желі өткізу қабілеті, сұраныс жағының басқаруы және дұрыс жоспарлау болса, “міндетті түрде тұрақты базалық станция” концепциясы әлсірейді.

Инвесторлар қай жерде қателеседі?

Көп модельдер:

• энергия бағасын біркелкі немесе “орташа” деп қарайды;
• теңгерім құнын, желі шектеулерін, реттеу нарығын бөлек есептемейді;
• ауа райы тәуекелін жеткілікті дәлдікпен модельдемейді.

Нәтижесінде, жаңартылатын энергия үлесі артқанда ақша қай жерде жасалатыны өзгереді: таза кВт·сағ өндіруден гөрі, икемділік қызметтері (баланстау, резерв, жедел реттеу, сұранысты басқару) құндырақ бола береді.

Неміс зерттеуі не дейді және ол Қазақстанға не береді?

Негізгі тезис: декарбонизацияны жоспарлағанда базалық станция “шарт” емес, құралдың бірі ғана. Бұл ойдың Қазақстанға пайдалы жағы — бізде жаңа қуаттарға сұраныс бар, бірақ оны тек “тағы бір ірі станция салу” логикасымен жабу қымбатқа түсуі мүмкін.

Қазақстандағы контекст: қыстың пики, жылу және желі

Қазақстанда ерекше үш фактор бар:

1. Қысқы ең жоғары жүктеме: электр ғана емес, жылу сұранысы да жүйені қысады.
2. ЖЭО-ның рөлі: көптеген қалаларда жылумен бірге электр өндіріледі, демек “электрді ғана” оңтайландыру жеткіліксіз.
3. Желі географиясы: генерация мен тұтыну нүктелері алшақ, кей аймақта өткізу қабілеті шектеулі.

Дәл осы жерде “базалық қуат керек пе?” деген сұрақ “иә/жоқ” емес, портфель мәселесіне айналады: қандай комбинация ең арзан әрі сенімді?

Сенімділік енді тек үлкен станциямен өлшенбейді. Сенімділік — бұл болжам, икемділік және желі шектеулерін басқару қабілеті.

AI жаңартылатын энергияны жүйеге “сыйдырудың” басты құралы

Жауабы нақты: AI жаңартылатын энергияны интеграциялауда үш жерде ең көп пайда береді — болжам, оңтайландыру, және тәуекелді басқару.

1) Жел мен күнді дәл болжау: ақша да, тұрақтылық та осыдан басталады

Жел/күн өндірісін 10–15% қателікпен болжау мен 3–5% деңгейіне жақындату — бұл жай “аналитика” емес, нақты ақша:

• теңгерім нарығында аз айыппұл;
• резервті аз ұстау;
• диспетчерлік бұйрықтарды аз өзгерту;
• жабдықтың тозуын азайту.

AI-модельдер (градиент бустинг, LSTM/Temporal CNN, hybrid weather-ML) метеодеректерді, тарихи SCADA, жергілікті микроклимат ерекшеліктерін қосып, сағаттық және 15 минуттық болжамды тұрақтандыра алады.

2) Жүйелік диспетчерлеу: “ең арзан кВт·сағ” емес, “ең жақсы шешім”

ЖЭК өскен сайын диспетчерлеу есебі күрделенеді: желі шектеуі, резерв талаптары, ЖЭО-ның жылулық графигі, су-энергетика режимдері, импорт-экспорт.

AI қолдайтын unit commitment және economic dispatch құралдары:

• мыңдаған сценарийді тез есептейді;
• ауа райы белгісіздігін ықтималдықпен кіргізеді;
• желі тармақтарындағы “тығынды” алдын ала көреді.

Қазақстан үшін бұл әсіресе маңызды, өйткені аймақтық желілер мен генерация құрылымы біркелкі емес.

3) Икемділікті нарыққа айналдыру: сақтау, сұраныс жағы, өнеркәсіп

ЖЭК-ке қарсы аргумент жиі біреу: “күн батса не істейміз?” Жауап: икемділікті сатып аламыз немесе құрамыз.

AI икемділікті үш бағытта іске қосады:

• BESS (батарея): заряд/разряд кестесін бағаға, жүктемеге, резервке қарай оңтайландыру.
• Demand Response: ірі тұтынушылардың (тау-кен, металлургия, мұнай-газ объектілері) жүктемесін келісіммен жылжыту.
• Газ турбиналары/қазандықтар: қысқа іске қосу, жиі маневр жасау режимін жабдыққа “жұмсақ” ету үшін болжамды қызмет көрсету (predictive maintenance).

Бұл Қазақстандағы мұнай-газ саласына да жақын: көптеген кен орындарында өзіндік генерация, компрессорлық станциялар, сорғылар, бу/жылу жүйелері бар. AI-мен басқарылатын жүктеме электр жүйесіне қосымша икемділік береді.

“Базалық станциялар керек емес” деген пікірдің шынайы шегі

Жауабы: кей жүйелерде базалық генерация көлемі азаюы мүмкін, бірақ оны бір күнде өшіру қауіпті. Қазақстанда қысқы шың, ЖЭО жылулық міндеті және желі шектеулері бар. Демек, дұрыс сұрақ — “базалық станция қажет пе?” емес, “базалық генерация үлесі қандай болғаны тиімді?”.

Қазақстан үшін прагматикалық жол картасы

Мына 6 қадам тым “теория” емес, практика:

1. Дерек инфрақұрылымы: SCADA/AMI деректерін бір стандартқа келтіру, сапасын бақылау.
2. Ауа райы + генерация болжамы: жел/күн фермалары үшін бірыңғай болжам платформасы.
3. Желі шектеулерінің цифрлық моделі: нақты уақыттағы жүктелу, N-1 қауіпсіздік талдауы.
4. Икемділік портфелі: батарея, DR келісімдері, маневрлік газ, ГЭС режимдері.
5. Нарықтық сигналдар: теңгерім және резерв қызметтерін әділ бағалайтын механизмдер.
6. Киберқауіпсіздік: AI басқаруы күшейген сайын қорғаныс та күшеюі керек.

Мұнай-газ және энергетика компаниялары үшін нақты “leads” деңгейіндегі мүмкіндік

Егер сіз Қазақстандағы энергия немесе мұнай-газ компаниясында шешім қабылдайтын адам болсаңыз, ең тез нәтиже беретін орындар әдетте мыналар:

• өндірістік объектілердің жүктеме профилін AI арқылы талдау (қай жерде DR мүмкін);
• энергия шығынын нақты уақыт бақылауы (аномалия детекциясы, шығын/ағып кету);
• жабдықтың тоқтап қалуын азайту (predictive maintenance);
• электр сатып алу стратегиясы (баға болжамы, келісімшарт құрылымы).

Мен көп жобада бір нәрсені көрдім: компаниялар AI-ды “бір үлкен платформа” ретінде сатып алғысы келеді. Ал дұрыс тәсіл — 1–2 нақты use case, айқын KPI, 8–12 апта пилот, содан кейін масштаб.

Қай бағытты таңдасаңыз да, бір принцип өзгермейді

Жаңартылатын энергияның экономикалық “дисрупциясы” туралы нарық жиі кеш түсінеді, өйткені ол тек генерацияны емес, жүйенің ережесін өзгертеді. Неміс зерттеуіндегі базалық қуат туралы дау — соның айқын белгісі: болашақта құн “тұрақты өндірісте” емес, икемділік пен басқаруда көбірек шоғырланады.

Қазақстан үшін бұл жаңалық емес, таңдау. Біз ЖЭК өсімін “қиындық” деп қабылдай аламыз немесе оны AI арқылы басқарылатын тиімді жүйеге айналдыра аламыз. Келесі 2–3 жылда жасалатын шешімдер (дерек, болжам, диспетчерлеу, икемділік) 2030-ға қарай электр бағасына да, сенімділікке де тікелей әсер етеді.

Сіз өз компанияңызда қай жерден бастайсыз: болжамды дәлдеуден бе, икемділікті ақшаға айналдырудан ба, әлде диспетчерлеуді автоматтандырудан ба?