Оңтүстік-Шығыс Азия сабағы: Қазақстанға AI керек

Сандар бәрін айтады: Вьетнам, Индонезия және Филиппин ASEAN-ның электр сұранысы мен энергетика шығарындыларының шамамен 60%-ын береді. 2024 жылы осы үш ел $4.6 млрд таза энергия инвестициясын тартты, ал Вьетнам 2018–2023 аралығында күн мен жел қуатын нөлге жақын деңгейден 21 ГВт-тан жоғарыға көтерді. Бұл — жылдам өсудің дәлелі. Бірақ бір мезгілде көмірге тәуелділік сақталып, энергия ауысуы «біркелкі емес» болып отыр.

Қазақстан үшін бұл оқиға таныс: сұраныс өседі, инфрақұрылым ескіреді, көмір мен газдың рөлі бірден жоғалмайды, ал жаңартылатын энергияға инвестиция тарту үшін саясат, желі және жобаның экономикасы қатар жүруі керек. Менің көзқарасым нақты: Қазақстан «не көмір, не ЖЭК» деген жалған таңдаудан шығуы тиіс. Дұрыс сұрақ — «екі жүйені бірге қалай тиімді басқарамыз?» Осы жерде жасанды интеллект (AI) және цифрлық құралдар нақты пайда әкеледі: жоспарлау, жүктемені болжау, жөндеуді оңтайландыру, қауіпсіздік, шығын мен эмиссияны бір уақытта қысқарту.

Бұл жазба біздің серияның контекстінде — «Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласын жасанды интеллект қалай түрлендіріп жатыр» — Оңтүстік-Шығыс Азия тәжірибесін салыстырмалы кейс ретінде алып, Қазақстанға арналған практикалық сабақтарды және AI арқылы іске асырудың жол картасын ұсынады.

Неге Оңтүстік-Шығыс Азияда энергия ауысуы «біркелкі емес»?

Негізгі себеп біреу: электр сұранысы өте тез өсіп жатыр, ал жүйе сенімділігі бірінші орында. Осындай жағдайда елдер көмір мен газды қысқарта отырып, бір мезгілде жаңа қуат көздерін қосуға мәжбүр. Нәтижесінде саясатта да, инвестицияда да әртүрлі қарқын пайда болады.

Үш елдің қысқа профилі (мақсаттары мен шынайылығы)

• Филиппин: 2024 жылы электр өндірісінің 21%-ы төмен көміртекті көздерден. Геотермал — 8.3%, гидро — 8%, күн+жел — 3.8%. Соңғы 20 жылда көмірге тәуелділік күшейіп, энергетика эмиссиясы 3 есе артқан. Мақсат: 2030 жылы 35% ЖЭК, 2040 жылы 50%.
• Индонезия: электрдің шамамен 20%-ы ЖЭК-тен, бірақ құрылымы теңгерімсіз: гидро ~8%, ал күн мен жел бар болғаны 0.2%. Соңғы екі онжылдықта сұраныс 3 еседен көп өскен, сондықтан көмір мен газ негізгі «қамтамасыз етуші» болып қалды. 2023 жылы ел $20 млрд көлеміндегі JETP қаржыландыруын алды; жоспар: 2030 жылы кемі 44% ЖЭК.
• Вьетнам: 2024 жылы төмен көміртекті электр 44% (глобал орташа 41% деңгейінен жоғары). Гидро — 31%, күн+жел — 13%. Мақсат: 2030 жылы 47% ЖЭК.

Бұл деректердің астарында бір үлкен заңдылық бар: мақсат қою жеткіліксіз. Желі өткізу қабілеті, диспетчерлеу, тарифтік ынталандыру, жер телімі, қосылу ережелері, қаржыландыру құны — бәрі бірге жұмыс істемесе, «жоспарланған ЖЭК» қағазда қалады.

Қазақстан үшін 3 сабақ: саясаттан маңыздысы — орындау жүйесі

Оңтүстік-Шығыс Азиядағы кейс Қазақстанға үш практикалық сабақ береді. Мен бұл жерде «жалпы ақыл» айтпаймын; әр сабақтың жанында AI-мен қалай бекітуге болатынын көрсетемін.

1) ЖЭК-ті өсірудің ең үлкен тежегіші — желі және болжам

Вьетнам күн мен желді тез қосты, бірақ мұндай жылдамдық көбіне желілік тар жерлерді (congestion), теңгерімдеу қиындықтарын, төлем/есеп айырысу дауларын күшейтеді. ЖЭК көп болған сайын болжам дәлдігі жүйе құнына тікелей әсер етеді: қате болжам → қосымша резерв → қымбат теңгерімдеу.

Қазақстанда да дәл осы мәселе бар: желі географиясы кең, ауа райы құбылмалы, генерация әртүрлі. Сондықтан AI-негізді жүктеме және генерация болжамы (күн/жел forecast) — «әдемі инновация» емес, нақты экономикалық құрал.

AI қолдануға болатын нақты орындар:

• сағаттық/тәуліктік жүктеме болжамы (қала, өңір, торап деңгейі);
• жел/күн станциялары үшін nowcasting (0–6 сағат) және қысқа мерзімді болжам;
• желі бойынша шектеулерді алдын ала көру (congestion prediction) және қайта конфигурация ұсыныстары;
• жоспарланған жөндеу мен авариялық жөндеуді біріктіретін asset performance management.

2) Инвестиция келеді, егер тәуекел «өлшенетін» болса

2024 жылы үш ел $4.6 млрд тартты, Brookfield сияқты ірі инвесторлар портфель жинап жатыр. Мұндай капитал «идеяға» емес, болжамды тәуекелге ақша салады: өндіру профилі, қолжетімділік (availability), қосылу шарттары, есеп айырысу тәртібі анық болуы керек.

Қазақстан үшін мықты тезис: AI — инвесторға түсінікті тіл. Неге? Өйткені AI көмегімен тәуекелді санға айналдырып, келісімшартқа енгізуге болады.

Мысалға:

• ЖЭК жобасы бойынша өндірудің ықтималдық үлестірімі (P50/P90) және ауа райы сценарийлері;
• батарея/сақтау жүйесіне оптималды пайдалану стратегиясы (arbitrage + frequency response);
• көмір/газ станцияларына жоспардан тыс тоқтауды (unplanned outage) азайтатын болжамды жөндеу.

Инвесторға ең ұнайтын сөз — «қайталанатын процесс». AI дәл соны береді: деректер → модель → мониторинг → аудит ізі.

3) Көмірден шығу жоспары адамдарға да, жүйеге де әділ болуы керек

Индонезиядағы JETP сияқты пакеттердің мәні — «таза энергия» ғана емес, әлеуметтік және өндірістік ауысуды басқару. Қазақстанда да көмір өңірлері, станция қызметкерлері, мердігерлер, логистика бар. Егер саясат «жабамыз» деген деңгейде қалса, сенімділік пен әлеуметтік тәуекел өседі.

AI мұнда қалай көмектеседі?

• кадрларды қайта даярлауды жоспарлау үшін еңбек нарығын модельдеу (қай өңірде қандай дағды керек);
• станцияларды кезең-кезеңімен шығару үшін unit commitment + emissions optimization (қай блок қашан, қандай жүктемеде тиімді);
• «жабу» емес, repowering сценарийлері: газға көшу, биомасса қоспасы, қазандық тиімділігін арттыру.

Қазақстанда AI энергия мен мұнай-газды қалай бірге теңестіреді?

Қазақстанның артықшылығы — энергетика мен мұнай-газдың экожүйесі үлкен, дерек көзі көп: SCADA, DCS, AMI, өндірістік датчиктер, жөндеу журналдары, геологиялық деректер. Кемшілігі — дерек жиі «аралдарда» сақталады.

Мен тиімді тәсілді былай бөлемін: 3 қабат, 90 күндік нәтижелер.

1-қабат: «Көрінетін» операциялық AI (1–3 ай)

Мақсат — тез әсер беретін кейстер.

• Predictive maintenance: сорғы, компрессор, турбина, трансформатор.
• Қауіпсіздік аналитикасы: бейнебақылаудан PPE, қауіпті аймақ, көлік қозғалысы.
• Отын тиімділігі: қазандық/турбина режимдерін ML арқылы оңтайландыру.

Нәтиже KPI-лары:

• жоспардан тыс тоқтау сағаты;
• жөндеу шығыны;
• жарақат тәуекелі көрсеткіштері;
• нақты отын шығыны (specific fuel consumption).

2-қабат: Жүйелік деңгейдегі AI (3–9 ай)

Мақсат — электр жүйесінің құнын төмендету.

• жүктеме және ЖЭК генерациясын бір модельдік контурда болжау;
• резерв пен теңгерімдеуді динамикалық жоспарлау;
• желілік шектеулерді ескеретін dispatch ұсыныстары.

Бұл қабат ЖЭК-тің «көп болса қиын» деген мифін бұзады: қиындық — басқаруда. Басқару — дерек пен модель.

3-қабат: Стратегиялық «digital twin» (9–18 ай)

Мақсат — саясат пен инвестицияға ортақ тіл беру.

• өңірлік сценарийлер: сұраныс өсімі, жаңа өнеркәсіп, дата-орталықтар, электрлендіру;
• көмірді қысқарту траекториясы мен жүйе сенімділігінің trade-off-ы;
• CAPEX/OPEX және эмиссияны бірге есептейтін жоспарлау.

Бір сөйлеммен: Digital twin — бұл Excel емес, үнемі жаңарып тұратын шешім қабылдау жүйесі.

Жиі қойылатын сұрақтар (қысқа жауаптар)

AI енгізу үшін міндетті түрде үлкен дерекқор керек пе?

Жоқ. Көп жағдайда ең пайдалысы — «үлкен дерек» емес, дұрыс таңбаланған (labeled) оқиғалар: тоқтау себептері, жөндеу актілері, режим өзгерістері. Аз дерекпен де baseline жасауға болады.

AI ЖЭК-тің тұрақсыздығын «жоя» ала ма?

Жоя алмайды, бірақ құнын төмендетеді: дәлірек болжам, дұрыс резерв, сақтау жүйесін тиімді басқару арқылы тұрақсыздықтың жүйелік әсері азаяды.

Мұнай-газ компаниясына бұл неге керек?

Өйткені энергия шығыны — өндірістің үлкен бөлігі, ал эмиссия қысымы өсіп келеді. AI көмегімен энергия тиімділігі, компрессорлық станциялар режимі, факел жағуды азайту сияқты бағыттарда нақты үнем шығады.

Қазақстанға арналған қысқа чек-лист: 6 қадам

1. Бір мақсат таңдаңыз: сенімділік пе, шығын ба, эмиссия ма? Дұрысы — бірін басым етіп, қалғанын шектеу ретінде қою.
2. Деректер картасын жасаңыз: SCADA/AMI/жөндеу/ауа райы/коммерциялық есеп.
3. 2–3 пилот кейс таңдаңыз: 90 күнде өлшенетін нәтиже беретін.
4. Модель емес, процесс құрыңыз: мониторинг, қайта оқыту, жауапты адамдар.
5. Киберқауіпсіздікті басынан қосыңыз: OT желісі, қолжетімділік құқықтары.
6. Жүйелік масштабқа жоспарлаңыз: пилоттан кейін бірден grid/portfolio деңгейіне өтетін архитектура.

Қай бағыт дұрыс: «жылдам ЖЭК» пе, әлде «жүйені дайындау» ма?

Оңтүстік-Шығыс Азия тәжірибесі көрсеткен ең маңызды ой: қуатты тез қосу оңай, жүйені соған лайық басқару қиынырақ. Қазақстан осы қатені қайталамауы керек. Менің ұстанымым — ЖЭК-ті өсірумен қатар, бір уақытта көмір/газ активтерін ақылды басқаруға көшкен жөн. Бұл өтпелі кезеңді арзан әрі қауіпсіз етеді.

Біздің серияның үлкен тақырыбы да осы: Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласында AI «демонстрация» үшін емес, операциялық тиімділік пен стратегиялық тепе-теңдік үшін қажет.

Егер сіз Қазақстанда энергия ауысуын жоспарлап жүрсеңіз, бір сұрақты өзіңізге қойыңыз: бізде ЖЭК жобаларының саны өсіп жатыр, ал жүйені басқару қабілеті де дәл сондай жылдамдықпен өсіп жатыр ма?