ЖЭК базалық қуатты қалай ығыстырады: AI не істейді?

2025 жылы Германиядағы зерттеу тобының бір тезисі энергетикадағы «қасиетті сиырды» шын мәнінде шайқалтты: болашақ электр жүйелерінде базалық қуат станциялары (көмір, кей газ, кей АЭС режимі) міндетті түрде “өзек” болуы шарт емес. Бұл ой көпшілікке әлі де оғаш естіледі, өйткені нарық ұзақ уақыт бойы тұрақтылықтың жалғыз кепілі – тәулік бойы бірқалыпты өндіріс деп қабылдап келді.

Ал ЖЭК (жел және күн) экономикасы өзгеріп жатыр: панельдер мен турбиналардың құны төмендеп, жаңа желілер, сақтау жүйелері және икемді сұраныс (demand response) қатар дамуда. Нәтижесінде электрдің бағасы ғана емес, жүйені басқару логикасы да ауысады. Қазақстан үшін бұл жай теория емес: елде жел потенциалы жоғары, күн генерациясы да өсіп келеді, ал өнеркәсіптің үлесі үлкен. Бір қате жоспар – артық CAPEX, қымбат теңгерімдеу, немесе сенімділік дағдарысы.

Осы пост «Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласын жасанды интеллект қалай түрлендіріп жатыр» сериясының контекстінде бір нәрсені ашық айтады: ЖЭК-тің “нарықты бұзатын” әсерін дұрыс басқарудың ең қысқа жолы – жасанды интеллектке негізделген жоспарлау мен операциялық басқару. AI – сән үшін емес, жүйелік күрделілікті арзанырақ әрі жылдамырақ басқару құралы.

Нарық ЖЭК туралы қай жерде қателеседі?

Нарықтың негізгі қателігі – ЖЭК-ті «қосымша қуат» ретінде көруі. Шындықта, ЖЭК жүйенің шекті шығынын (marginal cost) нөлге жақындатып, баға қалыптасуын түбегейлі өзгертеді. Бұл өзгеріс базалық генерацияға да, инвестиция логикасына да соққы береді.

ЖЭК көп болған жүйеде баға жиі «төмен» немесе «нөлге жақын» кезеңдерге кетеді. Классикалық базалық станциялар (әсіресе көмір) мұндай профильде ақша табуды қиындатады, себебі олардың:

• іске қосу/тоқтату шығындары жоғары;
• маневр мүмкіндігі шектеулі;
• ұзақ мерзімді отын және жөндеу циклі бар;
• кейде экологиялық талаптарға байланысты айыппұл тәуекелі өседі.

«Базалық қуатсыз болмайды» деген миф қалай бұзылады?

Германиядағы 2025 жылғы зерттеудің (Weidlich және т.б.) басты ишарасы: жүйенің сенімділігі міндетті түрде “әрдайым бірдей өндіретін” станцияларға тірелмейді. Сенімділік басқа құралдар комбинациясымен құралады:

1. Әртүрлі географиядағы жел/күн портфелі (корреляцияны азайтады)
2. Желі және интерконнект (электрді тасымалдау мүмкіндігі)
3. Жинақтау (батарея, ГАЭС, жылулық сақтау)
4. Икемді генерация (жылдам газ турбиналары, ГПА/поршеньді қондырғылар)
5. Икемді сұраныс (өндірістік жүктемені жылжыту)

Қазақстанда бұл құралдардың бәрі бірдей жылдам іске аспайды. Бірақ ең маңыздысы: қай жерде қандай комбинация арзан және сенімді екенін табу. Бұл жерде AI нақты пайда береді.

ЖЭК көп болғанда ең ауыр мәселе – басқару күрделілігі

ЖЭК үлесі артқан сайын негізгі түйін «электр жеткілікті ме?» дегеннен «электрді қашан, қайда, қандай бағамен теңгереміз?» дегенге ауысады. Бұл – жоспарлау, диспетчерлеу, активтерді пайдалану және тәуекелді басқарудың бір мезетте қиындауы.

Қазақстанның энергожүйесінде үш практикалық қысым бар:

• Маусымдық және тәуліктік теңгерім: қыста жылу жүктемесі өседі, ал кей өңірлерде жел профилі күрт құбылады.
• Желі шектеулері: генерация мен жүктеменің географиясы әрдайым сәйкес емес.
• Өнеркәсіптік жүктеменің үлесі: тау-кен, металлургия, мұнай-газ объектілері үлкен тұтынушы әрі көбіне үздіксіз режимде жұмыс істейді.

Неге дәл AI керек, жай SCADA/EMS жеткіліксіз бе?

Классикалық EMS/SCADA нақты уақытты бақылайды, бірақ көп сценарийлі болжау, активтер портфелін оңтайландыру және нарықтық бағамен байланыстырылған шешімдерді толық деңгейде автоматтандырып бере алмайды.

AI мына жерде күшті:

• қысқа мерзімді болжам: жел/күн генерациясы, жүктеме, теңгерім бағасы;
• ұсыныс–сұранысты бірлесіп оңтайландыру: «өндіріс + сақтау + сұраныс икемділігі»;
• аномалияны ерте табу: желі шығындары, жабдық деградациясы;
• диспетчерлік шешімдерді симуляциялау: «егер жел 30% төмен түссе, бізде қандай опциялар бар?».

Сенімділік енді “бір станцияның тұрақтылығы” емес, “жүйенің ақылды икемділігі”.

Қазақстанда AI қай жерден нақты әсер береді?

AI-ды “барлығына бірдей” деп сатудың қажеті жоқ. Мен көрген ең нәтижелі тәсіл – пайдасы тез шығатын 3–4 use case-тен бастау.

###[1] ЖЭК генерациясын дәл болжау (wind/solar forecasting)

Жауап бірден: дәл болжам теңгерімдеу шығынын төмендетеді және желіге қысымды азайтады.

Көп компания ЖЭК-ті қосқанда тек орнатылған МВт-қа қарайды. Бірақ ақша көбіне қателік құнында: болжам қате болса, жүйе қымбат резервті қосады немесе шектеу (curtailment) жасайды.

Практикада ML модельдері (градиент бустинг, LSTM/Transformer тәрізді уақыттық модельдер) метеодеректерді, тарихи өндірісті және жергілікті микроклиматты біріктіріп, дәлірек нәтиже береді. Нәтиже KPI-ларымен өлшенеді:

• MAPE / RMSE төмендеуі
• теңгерімдеу энергиясы көлемінің азаюы
• curtailment қысқаруы

###[2] Батарея мен жинақтауды интеллектуалды диспетчерлеу

Жауап бірден: жинақтаудың пайдасы – «бар болуында» емес, дұрыс уақытта заряд/разряд жасауда.

Батареяны «қосып қойсақ болды» деген көзқарас қымбатқа түседі. AI баға сигналын, желі шектеулерін, резерв талаптарын және деградацияны ескеріп, нақты режим ұсынады:

• арзан сағатта зарядтау
• шың сағатта разряд
• жиілік реттеу/резерв қызметтері
• батарея өмірін қысқартпайтын циклдау

Қазақстанда бұл әсіресе желі әлсіз учаскелерінде және өндірістік тұтынушылар жанында тиімді: батарея желі жаңғыртуын толық алмастырмайды, бірақ кей жерде оны бірнеше жылға кейінге шегеруі мүмкін.

###[3] Икемді сұраныс: өнеркәсіп пен мұнай-газдағы «жасырын аккумулятор»

Жауап бірден: ең арзан теңгерімдеу – тұтынуды уақытқа жылжыту.

Мұнай-газда және өңдеуші өнеркәсіпте басқарылатын жүктемелер көп:

• сорғылар, компрессорлар, су айдау
• электрқазандық/жылулық сақтау контурлары
• ұсату, байыту, көмекші цехтар

AI мұнда не істейді? Ол өндірістік шектеулерді бұзбай, жүктеме графигін қайта құрады:

1. жоспарланған өндіріс көлемі сақталады
2. шекті қуат/қысым/температура лимиттері бұзылмайды
3. электр тарифі мен жүйелік сигналдарға бейімделеді

Бұл – «электрді азайту» емес, электрді ақылды пайдалану.

###[4] Базалық активтерді “икемді активке” айналдыру: predictive maintenance

Жауап бірден: базалық станциялардың өзі жаңа шындыққа бейімделуі керек, әйтпесе экономикасы нашарлайды.

Көмір немесе газ блоктары жиі старт-стоп режиміне көшсе, тозу артады. AI негізіндегі predictive maintenance (вибрация, температура, май талдауы, DCS логтары) мынаны береді:

• жоспардан тыс тоқтауларды азайту
• жөндеуді нақты күйіне қарай жоспарлау
• маневр режиміндегі тәуекелді төмендету

Қазақстандағы ЖЭО/ГТҚ паркі үшін бұл әсіресе өзекті: сенімділік те, өзіндік құн да осы жерден шешіледі.

“Тек ЖЭК” сценарийі: Қазақстанға тура көшірілмейді, бірақ сабақ көп

Германия секілді экономика “20 жылда толық декарбонизация” деген сценарийді модельдесе, бұл Қазақстанға бірден көшірілетін рецепт емес. Себебі бастапқы шарттар бөлек: экспорттық құрылым, өнеркәсіп профилі, желі топологиясы, климат, көмір үлесі.

Бірақ сабақ айқын:

• Базалық генерацияның қаржылық моделі өзгереді: тұрақты жүктеме азаяды, икемділік бағаланады.
• Жүйе сенімділігі көп компонентті оптимизацияға айналады.
• AI – дәл осы оптимизацияның “қозғалтқышы”.

Менің ұстанымым: Қазақстан үшін ең тиімді жол — «бір үлкен секіріс» емес, деректерді реттеп, AI-ды жоспарлау мен операцияға жүйелі енгізу. Сонда ЖЭК өсімін де, мұнай-газдағы электрлендіруді де (электр сорғылар, компрессия) ауыртпалыққа айналдырмайсыз.

Қазақстан компаниялары бастау үшін 90 күндік практикалық жоспар

Жауап бірден: алдымен дерек, кейін пилот, содан соң масштаб.

1. Дерек аудиті (2–3 апта)

• SCADA/EMS/DCS деректері қайда?
• метеодерек, жөндеу журналдары, коммерциялық есеп қай деңгейде?
• дерек сапасы: бос мәндер, уақыт синхроны, сенсор дрейфі

1. 1–2 жоғары ROI use case таңдау (1 апта)

• ЖЭК болжам ба, әлде батарея диспетчерлеу ме?
• өнеркәсіптік demand response па?

1. Пилот және KPI (6–8 апта)

• нақты метрикалар: болжам қатесі, теңгерім құны, тоқтау саны
• “до/после” салыстыру

1. Өндірістік енгізу (4–8 апта)

• киберқауіпсіздік, қолжетімділік, жауапкершілік
• модель мониторингі: drift, қайта оқыту кестесі

Бұл тәсіл LEADS үшін де жұмыс істейді: компаниялар «AI керек» деп емес, “мына шығынды мына пайызға азайтқымыз келеді” деп сөйлегенде, шешім тез табылады.

ЖЭК өсімі басталғанда, сұрақ біреу-ақ: жүйені кім жақсы басқарады?

ЖЭК базалық қуатты ығыстырады деген пікір эмоция емес, экономика мен жүйелік басқарудың логикалық салдары. Бірақ бұл автоматты түрде «сенімсіз жүйе» дегенді білдірмейді. Сенімділік енді темірдің массасына емес, дерекке, болжамға, оптимизацияға және жылдам шешім қабылдауға тәуелді.

Осы серияның негізгі ойы да осы: Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласы AI-ды енгізсе, ол тек есепті әдемілеу үшін емес, жүйені арзанырақ, қауіпсізірек және икемдірек басқару үшін керек.

Егер сіздің компанияңызда ЖЭК портфелі өсіп келе жатса, не желі шектеуі күшейсе, не электр шығыны бәсекеге қабілеттілікті жеп қойса — бір сұраққа жауап беріңіз: теңгерімді “қосымша станциямен” шешесіз бе, әлде “ақылды басқарумен” бе?