EV avtokredit 12–16%: AI bilan energiya yuki boshqaruvi

2025-yil 26-dekabr kuni e’lon qilingan yangi siyosat bitta raqam bilan esda qoladi: elektromobillar uchun avtokredit stavkalari 12–16% bo‘ladi. Mahalliy elektrokarlarga — 12%, import elektromobillarga — 16%. Bu oddiy “avtomobil bozori yangiligi” emas. Bu — O‘zbekistonda energetika va tabiiy resurslar sektorini (va u bilan bog‘liq infratuzilmani) raqamli boshqarishga majbur qiladigan signal.

Menimcha, eng katta xato shundaki, elektromobilni faqat “transport” deb ko‘ramiz. Aslida, elektromobil — elektr tarmog‘iga ulangan mobil iste’molchi, ya’ni har bir yangi EV bilan tizimga yangi yuk (load) qo‘shiladi. Shuning uchun bu postda kredit stavkalari ortidagi “katta rasm”ni ochamiz: EV moliyalashtirish + zaryad infratuzilmasi + smart-transport uchligini AI (sun’iy intellekt) qanday qilib barqaror va iqtisodiy samarali qiladi.

Yangi imtiyozlar nimani anglatadi (va nimani talab qiladi)

Javob qisqa: past stavkali avtokreditlar EV talabini oshiradi, talab esa elektr tarmog‘i, zaryadlash stansiyalari va tarif siyosatiga bosim beradi.

Davlat rahbari besh yillik dastur doirasida quyidagilarni e’lon qildi:

• Avtokredit stavkalari: mahalliy EV — 12%, import EV — 16% (banklardagi avtokreditlar 2025-yil yozida 22,5–33% diapazonda bo‘lgan fonida bu sezilarli pasayish).
• Zaryad infratuzilmasi uchun biznesga: 10% imtiyozli kreditlar va yer maydonlarini auksion orqali bozor narxining yarmiga yaqin shartlarda olish imkoniyati.
• Elektr energiyasi kompensatsiyasi: EV zaryadlashda 1 kVt·soat narxi 300 so‘mdan oshgan qismining bir qismi budjetdan qoplanadi.
• Eski mashinani almashtirish va emissiyani kamaytirish: foiz stavkasining bir qismini kompensatsiya qilish, filtrlash kabi choralarga subsidiyalar, maxsus fond.
• Tirbandlik va ekologiya: 2026-yildan ekologik stikerlar va yuqori emissiyali avtomobillarning yirik shaharlarga kirishini cheklash.
• Smart shahar infratuzilmasi: Toshkent, Samarqand, Namangan — intellektual svetoforlar.

Bularning barchasi bitta xulosaga olib keladi: EV’lar ko‘payadi. Statistik fon ham shuni ko‘rsatadi: 2025-yil yanvar–noyabrda import avtomobillar qiymat jihatidan 14% ga qisqargan bo‘lsa-da, dona hisobida 4,5% o‘sgan; eng muhim nuqta — import elektromobillar soni 2,3 baravar oshib, 22 220 tadan 51 856 taga yetgan, importdagi EV ulushi esa 72,4% bo‘lgan.

Bu raqamlar “zaryadlash navbati” bilan tugamaydi. Bu — energiya ishlab chiqarish, uzatish va taqsimlash tizimida yukni prognozlash, yo‘qotishlarni kamaytirish, tarif va subsidiyani aniq nishonlash degani.

EV ko‘payganda energiya tizimida qaysi muammo birinchi bo‘lib chiqadi?

Birinchi muammo — pik yuk (peak load). Odamlar odatda kechqurun uyga kelib, mashinani zaryadga qo‘yadi. Agar minglab haydovchilar bir vaqtda shunday qilsa, mahalla transformatori, tuman podstansiyasi yoki butun shahar tarmog‘ida pik yuk keskin oshadi.

Pik yukni AI bilan boshqarish: “qachon zaryadlasam arzon va xavfsiz?”

AI bu yerda sehr emas, lekin juda amaliy:

• Yukni prognozlash (load forecasting): ob-havo, kun/hafta modeli, bayramlar (2026-yil dam olish kunlari taqvimi kabi), transport oqimi va tarixiy iste’molga qarab ertangi yukni oldindan aytadi.
• Smart charging: stansiya yoki uy zaryad qurilmasi uchun tavsiya (yoki avtomatik jadval): “22:30–02:00 oralig‘ida zaryadla — tarmoq bo‘sh, narx past”.
• Dinamik tariflar: kechasi arzon, pik paytda qimmat. Bu ham haydovchini, ham tarmoqni himoya qiladi.

Agar davlat 300 so‘mdan yuqori qismni kompensatsiya qilsa, AI yordamida kompensatsiyani “hamma uchun bir xil” emas, tarmoq foydasi eng katta bo‘lgan paytlar va hududlarga yo‘naltirish mumkin. Bu budjetga ham yengil.

Zaryadlash infratuzilmasi qayerda yetishmaydi?

Ikkinchi muammo — noto‘g‘ri joylashuv. Stansiyalar ko‘payishi mumkin, lekin ular noto‘g‘ri nuqtalarga qo‘yilsa:

• kun bo‘yi bo‘sh turadi;
• ayrim hududlarda navbat va tirbandlik kuchayadi;
• tarmoqni kuchaytirish (cable/transformator) xarajatlari ortadi.

AI yondashuvi bu yerda ham sodda: geospatial analytics (xarita bo‘yicha tahlil) va talab prognozi.

• taksi yo‘nalishlari, savdo markazlari, uy-joy massivlari, ish joylari klasterlari;
• tarmoq quvvati xaritasi (qayerda transformator zaxirasi bor/yo‘q);
• real vaqtda bandlik.

Natija: stansiyalar “ko‘proq” bo‘lgani uchun emas, to‘g‘ri joyga qo‘yilgani uchun ishlaydi.

EV siyosati nega “energetika + resurslar” mavzusiga kiradi?

EV — elektr ishlab chiqarish va resurs boshqaruvining iste’mol tomoni. Bizning seriyamiz (“Oʻzbekistonda Energetika va Tabiiy Resurslar Sektorini Sun’iy Intellekt Qanday Oʻzgartirmoqda”) ko‘proq neft, gaz, konchilikdagi AI haqida. Lekin aynan EV’lar bozorida bitta narsa yaqqol ko‘rinadi: energiya tizimi endi transport bilan birga rejalashtiriladi.

Energetika kompaniyalari uchun 3 ta amaliy AI use-case

1. Taqsimot tarmog‘ida yo‘qotishlarni aniqlash

• EV zaryadlash hisoblagichlari va stansiya telemetriyasi ko‘paygani sari, tarmoqdagi noqonuniy ulanish, yuqori yo‘qotish zonalari tezroq ko‘rinadi.
• ML modellari “normal profil”dan og‘ishni topadi.

1. Asset health: transformator va kabel monitoringi

• Pik yuk oshsa, aktivlar tezroq eskiradi.
• AI sensor ma’lumotlari asosida nosozlikni oldindan ko‘rsatadi: qizib ketish, kuchlanish tebranishlari, ortiqcha yuklanish.

1. Balanslash va dispetcherlik qarorlari

• Zaryadlash talabi prognozi ishlab chiqarish rejasi va import/eksport rejimlariga ta’sir qiladi.
• AI dispetcherga “qaysi hududda qaysi soatda quvvat cheklovi xavfi bor”ni oldindan aytadi.

Bu use-case’lar neft-gaz yoki konchilikdagi AI tajribasiga juda o‘xshaydi: sensordan ma’lumot keladi, model riskni hisoblaydi, operatsion qaror optimallashtiriladi.

Smart svetoforlar va EV: bitta ekotizim

Intellektual svetoforlar tirbandlikni kamaytirsa, energiya va emissiya ham kamayadi. Bu bog‘lanish ko‘pincha e’tibordan chetda qoladi.

• Tirbandlik kamaysa, taksilar “bo‘sh aylanish”ni kamaytiradi.
• EV taksi bo‘lsa, zaryadlash rejasi ham o‘zgaradi: tez-tez, qisqa zaryadlar (opportunity charging) paydo bo‘ladi.
• Demak, zaryad stansiyalari yuklamasi ham “transport oqimi” bilan bog‘lanadi.

AI bu yerda ikkita tizimni birlashtiradi: transport modeli + energiya modeli. Shahar boshqaruvi uchun bu juda katta farq: svetofor optimizatsiyasi endi faqat “o‘rtacha tezlik” emas, balki zaryadlash talabining tarqalishi va tarmoq xavfsizligi bilan ham hisoblashadi.

“Odamlar uchun” foyda: kredit stavkasi pasaydi, endi nima?

Oddiy haydovchi uchun eng katta savol — oylik to‘lov va ekspluatatsiya xarajati. Kredit stavkasi 12–16% bo‘lsa, ko‘pchilik birinchi marta EV’ni real variant sifatida ko‘radi. Lekin men bitta tavsiyani qat’iy aytaman: EV tanlashda faqat kreditga qaramang, zaryadlash odatingizni ham hisoblang.

EV olmoqchi bo‘lganlarga 7 bandli tekshiruv ro‘yxati

1. Uyda zaryad imkoniyati bormi? (parking, elektr liniyasi, hisoblagich masalasi)
2. Kunlik yurish masofangiz — 30 kmmi yoki 150 kmmi?
3. Qaysi vaqtda zaryadlaysiz? Pik paytmi, tunmi?
4. Yaqin atrofdagi stansiyalar bandligi (hafta kunlari/vaqtlar bo‘yicha).
5. Qishda real yurish zaxirasi (sovuqda masofa pasayishini inobatga oling).
6. Servis va ehtiyot qismlar (mahalliy bozor yetukligi).
7. Agar taksi bo‘lsangiz: kunlik “downtime” (zaryad vaqtida ishlamaslik)ni hisoblang.

Bu ro‘yxat “AI mavzusi” emasdek tuyuladi. Aslida, shahar miqyosida shu savollarning agregati — talab modeli. Talab modeli bo‘lsa, infratuzilma ham, tarmoq ham to‘g‘ri rejalashtiriladi.

Biznes va davlat uchun: AI qayerdan boshlanadi?

Eng tez natija beradigan start — ma’lumotni tartibga keltirish. EV siyosati ishlashi uchun uchta oqim bir-birini ko‘rishi kerak:

• zaryad stansiyalari telemetriyasi (sessiya, quvvat, vaqt, bandlik);
• elektr tarmog‘i ma’lumotlari (podstansiya yuklamasi, avariya, kuchlanish);
• transport ma’lumotlari (oqim, tirbandlik, taksi zonalari).

Minimal “pilot” ssenariy (90 kun)

1. 20–50 ta zaryad stansiyasini tanlab, real vaqt monitoringini yoqing.

2. Shu hududdagi tarmoq yuklamasi bilan bog‘lang.

3. Oddiy ML bilan uchta natijani o‘lchang:

• pik paytni oldindan aytish aniqligi;
• navbat (queue) ehtimoli;
• tarmoqda ortiqcha yuklanish xavfi.

1. Keyin bitta amaliy o‘zgarish kiriting: masalan, “pik paytda 10% arzonlashtirish emas, tun paytida rag‘bat” yoki aksincha — tarmoq holatiga qarab.

Men ko‘rgan loyihalarda aynan shu bosqich “hamma narsa katta platformadan boshlanadi” degan fikrni sindiradi. Katta platforma keyin ham bo‘ladi. Avval isbot.

Bu yo‘l qiyin, lekin hisob-kitobli bo‘lsa ishlaydi

Elektromobillar uchun 12–16% avtokredit — O‘zbekistonda yashil transportga o‘tishning tezlashtirgichi. Lekin tezlashtirgichning narxi bor: zaryadlash infratuzilmasi, tarmoq quvvati, subsidiyani adolatli va samarali taqsimlash. Bu masalalar “qo‘l bilan” boshqarilsa, navbat, avariya va budjet bosimi tez chiqadi.

AI esa bu jarayonni tartibga soladigan amaliy mexanizm: qachon zaryadlash kerak, qayerga stansiya qo‘yish kerak, qaysi podstansiyani qachon kuchaytirish kerak, qaysi subsidiya eng ko‘p foyda beradi — bularning hammasi hisoblanadigan masalalar.

Agar siz energetika, zaryad infratuzilmasi, konchilik yoki neft-gazda ishlasangiz, men bitta savolni o‘rtaga tashlayman: EV talabi oshayotgan bir paytda sizning operatsion ma’lumotlaringiz AI qarorlariga tayyormi — yo‘qmi?