ИИ и межрегиональные сети: надёжность ниже, выбросы меньше

Когда энергосистема «сыпется» в мороз или жару, выясняется неприятная правда: дефицит мощности — не единственная проблема. Часто критичнее другое — невозможность быстро перебросить электроэнергию туда, где она нужна прямо сейчас. Именно поэтому свежие результаты исследования по США (опубликовано 18.12.2025) звучат так убедительно: расширение межрегиональной передачи электроэнергии одновременно повышает надёжность и снижает затраты и выбросы.

Для серии «Искусственный интеллект в энергетике и электроэнергетике» это почти учебниковый кейс. Передача — это не просто «построить линию». Это задача оптимизации в условиях неопределённости: где строить, сколько, под какие сценарии спроса, ВИЭ, аварий и погодных экстремумов. И здесь ИИ и математическое моделирование — не модная надстройка, а практический инструмент принятия решений.

Что на самом деле решает межрегиональная передача

Короткий ответ: межрегиональные связи дают энергосистеме “пространственный резерв” — возможность компенсировать локальный провал генерации импортом из соседних регионов.

Когда случается экстремальное событие (уровня зимнего шторма), проваливается не только выработка — ломается логистика мощности: топливо, доступность оборудования, ограничения по сети. Если регионы хорошо связаны, система ведёт себя как «единый организм»: где-то избыток — где-то дефицит — и поток мощности выравнивает ситуацию.

Практический эффект, показанный в исследовании, измерим в понятных метриках:

• Надёжность: при единых требованиях к межрегиональной пропускной способности среднее сокращение отключений по регионам — на 39%.
• Экономика: при таком подходе суммарные системные затраты снижаются примерно на 480 млн долларов в год.
• Выбросы: сокращение выбросов CO₂ — порядка 43 млн тонн.

Эти числа важны не только для США. Логика универсальна: передача — это мультипликатор эффекта от генерации, особенно от ВИЭ, которые часто расположены далеко от центров потребления.

Два подхода к политике передачи: «единая норма» vs «точечная оптимизация»

Короткий ответ: единая норма лучше “размазывает” выигрыш по системе, а точечная оптимизация даёт больше экономии и декарбонизации, но не всем регионам.

Исследование сравнивает две схемы формирования межрегиональной пропускной способности (transfer capability):

1) Единое требование для всех регионов

Сценарий: всем регионам задаётся одинаковая планка межрегиональной «связности» — например, 30%.

Что это даёт:

• строительство линий распределяется более равномерно;
• повышается способность «перетекания» энергии между соседями;
• надёжность растёт по всей карте, а не только там, где «выгодно строить».

С точки зрения управляемости политики это выглядит привлекательно: простая проверяемая норма, меньше споров «почему им построили, а нам нет».

2) Региональные требования, оптимизированные по стоимости

Сценарий: общий объём строительства линий такой же, но модель выбирает, где именно строить, чтобы минимизировать суммарные затраты.

Результат сильнее по двум KPI:

• экономия может достигать 2 млрд долларов в год;
• выбросы сокращаются до 71 млн тонн CO₂.

Но есть нюанс, который часто игнорируют в публичных дискуссиях: надёжность улучшается не везде. Линии концентрируются там, где дешёвая генерация и “вкусная” экономика перетоков (например, центральные регионы). А отдельные зоны могут получить слабый эффект — или даже ухудшение надёжности, если локально не строится ни сеть, ни генерация.

Простой вывод: если цель — равномерная устойчивость системы к экстремальным событиям, единый норматив выглядит честнее. Если цель — максимальная экономия и снижение выбросов, оптимизация «по стоимости» даёт больше, но потребует продуманного механизма справедливого распределения эффектов.

Где в этой истории ИИ: от “плана линий” к управлению риском

Короткий ответ: межрегиональная передача — это задача оптимизации под неопределённостью, и ИИ помогает принимать решения, когда простые правила дают перекосы.

Исследование опирается на оптимизационное моделирование энергосистемы 2035 года, где алгоритм решает, что выводить из эксплуатации, что строить и где добавлять сети при заданных правилах. Это близко к тому, как в реальности должен работать цифровой контур планирования.

Но в реальных энергосистемах неопределённостей больше, чем в любой статье:

• траектория спроса (электрификация транспорта, тепла, дата-центры);
• профиль ВИЭ (ветер/солнце по регионам и сезонам);
• доступность топлива и логистики;
• частота и «география» экстремальных погодных событий;
• регуляторные ограничения и сроки строительства.

ИИ-подход здесь не магия. Он полезен там, где нужно:

1. Считать тысячи сценариев (погода, аварии, цены топлива) и находить решения, которые устойчивы не в одном «среднем» будущем, а в широком диапазоне.
2. Оптимизировать портфель решений: линии + накопители + гибкость спроса + резерв + модернизация генерации.
3. Переводить надежность в экономику: сколько стоит недоотпуск энергии в конкретном регионе и почему.

ИИ как «компромиссный движок» между надёжностью, ценой и CO₂

В этой теме большинство компаний ошибаются одинаково: выбирают один KPI и строят вокруг него всё остальное.

• Если гнаться только за минимумом CAPEX/OPEX, сеть «находит» выгодные перетоки, но оставляет острова риска.
• Если гнаться только за надёжностью, можно получить дорогую избыточность.
• Если гнаться только за CO₂, легко упереться в ограничения сети и получить «зелёную генерацию без возможности вывоза».

Правильнее задавать задачу так, как думает хороший ИИ-оптимизатор: многокритериально — и с понятными весами/ограничениями.

Почему рост ВИЭ делает межрегиональные линии ещё выгоднее

Короткий ответ: у ВИЭ почти нулевые переменные затраты, поэтому каждая дополнительная возможность передать их энергию вытесняет более дорогую и углеродную генерацию.

В исследовании прямо отмечено: при сценарии с углеродными ограничениями (то есть с большей долей ВИЭ) выгоды от передачи становятся выше — и по стоимости, и по выбросам.

Это легко объяснить на бытовом уровне. Представьте, что у вас есть источник «дешёвой энергии» (ветер ночью, солнце днём), но он появляется не там и не тогда, где потребление. Тогда сеть становится тем самым механизмом, который превращает потенциальную дешевизну в реальную.

Что это означает для стратегии энергокомпаний и сетевых организаций:

• “Сеть под ВИЭ” — это не лозунг, а экономика.
• Чем выше доля ВИЭ, тем важнее:
  • межрегиональные перетоки,
  • прогнозирование генерации и нагрузки (ML/AI),
  • управление ограничениями (congestion management),
  • гибкость спроса и накопители.

Практический чек-лист: как применить выводы у себя (и не попасть в ловушку)

Короткий ответ: закладывайте надёжность как измеримую цель, считайте справедливость распределения эффектов и используйте ИИ для сценарного планирования.

Если вы отвечаете за развитие сети, устойчивость энергосистемы или инвестиционную программу, вот что реально работает.

1) Сформулируйте надёжность в цифрах

Надёжность — это не «чтобы было хорошо». Вводите метрики:

• ожидаемая недоотпущенная энергия (MWh/GWh);
• частота/длительность отключений (в вашей терминологии);
• стоимость недоотпуска (руб/кВт·ч или руб/МВт·ч) по сегментам потребителей;
• устойчивость к экстремальным событиям (stress-test).

2) Сравнивайте политики, а не проекты “по одному”

Линия передачи сама по себе не «хорошая» и не «плохая». Она хороша в наборе условий: генерация, спрос, ограничения, ремонтные кампании, ввод ВИЭ.

Подход из исследования полезен как шаблон:

• задаём простое правило (например, минимальный уровень межрегиональной связности),
• считаем систему,
• затем разрешаем модели перераспределить строительство при тех же объёмах,
• сравниваем надёжность/стоимость/CO₂.

3) Учитывайте “кто платит и кто выигрывает”

Регионально оптимизированная передача часто упирается в социально-политическую проблему: выгоды в одном месте, затраты — в другом.

Практика, которая снижает конфликтность:

• прозрачная методика распределения эффектов;
• механизм компенсаций/тарифных корректировок;
• приоритизация проектов, дающих системную надёжность, даже если «чистая экономика» слабее.

4) Подключайте ИИ там, где он приносит деньги

Самые окупаемые применения обычно такие:

• прогнозирование нагрузки и ВИЭ по погоде и календарю;
• выявление узких мест и оценка стоимости ограничений;
• оптимизация портфеля: сеть vs накопители vs управление спросом;
• цифровые двойники для стресс-тестов (включая “зимние/летние Ури”).

Что вынести из кейса США для нашей повестки по ИИ в энергетике

Главный вывод звучит жёстко, но честно: если межрегиональные связи не развивать системно, вы платите дважды — за резерв и за выбросы — и всё равно получаете риск отключений.

Исследование показывает развилку:

• единые требования к межрегиональной передаче дают широкий прирост устойчивости (в среднем –39% по отключениям), плюс экономию (~480 млн $/год) и снижение CO₂ (–43 млн т);
• точечная оптимизация по стоимости даёт более крупные эффекты по деньгам (~2 млрд $/год) и выбросам (–71 млн т), но может оставить отдельные регионы без улучшений по надёжности.

Для серии «Искусственный интеллект в энергетике и электроэнергетике» это хороший ориентир: ИИ нужен не ради “автоматизации всего”, а ради честного расчёта компромиссов. Где строить сеть, какую надёжность покупать, сколько CO₂ можно убрать за рубль, и кто получит результат.

Если вы сейчас планируете программу развития сети, интеграции ВИЭ или цифровой контур управления надёжностью — самое продуктивное действие на ближайший квартал: собрать стресс-сценарии, цифровать стоимость недоотпуска и прогнать многокритериальную оптимизацию. А дальше вопрос уже стратегический: вы хотите систему, которая выигрывает “в среднем”, или систему, которая держит удар в каждом регионе?