85 mlrd kVt-soat: AI elektr ta’minotini kuchaytiradi

2025 yilda Oʻzbekistonda elektr energiyasi ishlab chiqarish rekord daraja — 85 milliard kVt-soatga yetdi. Bu raqam chiroyli sarlavha uchun emas. Qishning oxirgi haftalarida yuklama oshadigan paytda (ayniqsa dekabr–yanvar) bitta narsa hammaga birday seziladi: elektr barqarorligi uy xoʻjaligi, biznes va butun iqtisodiyotning asab tizimi.

Men bu rekordni faqat “koʻproq ishlab chiqardik” degan gap sifatida emas, balki boshqaruv sifati oshgani va energetika infratuzilmasiga kiritilgan sarmoyalar tobora ko‘proq natija bera boshlaganining belgisi deb koʻraman. Eng muhim tomoni: bu natijani mustahkamlash va keyingi bosqichga olib chiqish uchun Oʻzbekistonda energiya va tabiiy resurslar sektorini o‘zgartirayotgan kuchlardan biri — sun’iy intellekt (AI), raqamlashtirish va avtomatlashtirish.

Quyida 85 mlrd kVt-soat rekordi nimani anglatishi, uni ushlab turish uchun qanday “ko‘rinmas” texnologiyalar kerakligi va energetika rahbarlari bugunoq qaysi AI tashabbuslarini boshlashi mumkinligini aniq misollar bilan ochib beraman.

85 mlrd kVt-soat rekordi nimani anglatadi?

Javob qisqa: bu ko‘proq quvvat, yaxshiroq rejalashtirish va tizim barqarorligi uchun boshqaruv intizomi kuchayganini bildiradi. Elektr ishlab chiqarishdagi rekord — energetika zanjirining hamma bo‘g‘inlari (ishlab chiqarish, uzatish, taqsimlash, hisob-kitob, iste’mol) bir-biriga mos ishlaganida yuzaga chiqadi.

Energetika rekordi ko‘pincha 3 ta savolni keltirib chiqaradi:

1. Qanday hisobiga? (yangi stansiyalar, modernizatsiya, yoqilg‘i ta’minoti, samaradorlik)
2. Barqarormi? (pik yuklama, avariya, uzilishlar, yo‘qotishlar)
3. Narxi qanday? (yoqilg‘i sarfi, texnik xizmat, tarmoq yo‘qotishlari)

Aynan shu uchlikda AI foydasi eng tez ko‘rinadi: u “ko‘proq ishlab chiqarish” emas, kamroq yo‘qotish, kamroq avariya, aniq prognoz orqali real natija beradi.

Energetikada AI ning eng yaxshi ishlatiladigan joyi — “ko‘proq sensor + yaxshiroq prognoz + tezroq qaror”. Shu oddiy formula ishlab chiqarish hajmini ham, barqarorlikni ham oshiradi.

Rekord ortidagi “ko‘rinmas” qatlam: raqamlashtirish va avtomatlashtirish

Javob aniq: rekordlar ko‘pincha yangi temir (quvvat) bilan birga raqamli boshqaruv hisobiga ham keladi. Energetika tizimida katta foyda beradigan “ko‘rinmas” qatlamlar bor.

SCADA/EMS/DMS: tizimni real vaqtda ko‘rish

Elektr tarmog‘ida real vaqt ma’lumotlari bo‘lmasa, dispetcherlik “ko‘zboʻyamachi” bo‘lib qoladi. SCADA (nazorat va ma’lumot yig‘ish), EMS (energiya boshqaruvi), DMS (taqsimlash boshqaruvi) kabi tizimlar:

• yuklamani monitoring qiladi,
• avariya zonasini tez aniqlaydi,
• tarmoq konfiguratsiyasini optimallashtiradi,
• reaktiv quvvat, kuchlanish profilini boshqaradi.

AI bu yerda “ustiga qo‘shiladigan” qatlam: u operatorga tavsiya beradi, risklarni oldindan ko‘rsatadi, favqulodda holatlarni klassifikatsiya qiladi.

Smart metering va yo‘qotishlarni kamaytirish

Ko‘p kompaniyalar yo‘qotishlarni faqat “texnik muammo” deb ko‘radi. Amalda yo‘qotishlar ikki tur:

• Texnik yo‘qotishlar (tarmoq, transformatorlar, yuklama notekisligi)
• Notexnik yo‘qotishlar (hisobga olishdagi xatolar, noqonuniy ulanishlar, manipulyatsiya)

AI aynan notexnik yo‘qotishlarda juda tez natija beradi: anomalya aniqlash (anomaly detection) yordamida iste’mol profillaridagi g‘ayritabiiy o‘zgarishlar topiladi, tekshiruvlar “tasodifiy” emas, risk asosida rejalashtiriladi.

Asset management: “ta’mirlash” emas, “oldini olish”

Energetikada eng qimmat narsa — avariya paytidagi yo‘qotilgan energiya va ijtimoiy zarar. AI asosidagi predictive maintenance (oldindan servis) yondashuvi:

• turbinadagi vibratsiya,
• podshipnik harorati,
• transformator moyi parametrlaridagi siljish,
• izolyatsiya holati

kabi signallar orqali “qachon buzilishi mumkin” degan savolga javob beradi.

Bu aynan rekord hajmni ushlab turishga xizmat qiladi: stansiya to‘xtashi kamayadi, rejalashtirilmagan ta’mirlar qisqaradi.

AI energetikada rekordlarni qanday “amaliy” qiladi?

Javob: AI rekordni uchta yo‘nalishda real foydaga aylantiradi — prognoz, optimallashtirish, ishonchlilik.

1) Yuklama prognozi: qishda eng kerakli texnologiya

Dekabr oxiri — energetika uchun nervli davr: sovuq, ishlab chiqarish sikllari, bayram oldi savdo va logistika. Yuklama prognozi yomon bo‘lsa:

• ortiqcha zahira yoqiladi (qimmat),
• yoki yetishmovchilik bo‘ladi (uzilish riski).

AI modellari (va vaqt qatorlari tahlili) quyidagilarni birlashtiradi:

• tarixiy iste’mol,
• ob-havo (harorat, shamol),
• hafta kuni/soat,
• yirik iste’molchilar rejimi.

Natija: stansiyalarni rejalashtirish aniqroq, yoqilg‘i sarfi boshqariladi, pik yuklamada xavf kamayadi.

2) Generatsiya optimallashtirish: yoqilg‘i va samaradorlik

Issiqlik stansiyalarida samaradorlik “bir marta sozlab qo‘yiladigan” narsa emas. U:

• yoqilg‘i sifati,
• agregat holati,
• tashqi harorat,
• operator sozlamalari

ga bog‘liq. AI yordamida:

• yonish jarayoni parametrlarini optimallashtirish,
• issiqlik sarfini pasaytirish,
• NOx/CO kabi emissiyalarni nazorat qilish

mumkin.

Bu yerda men qat’iy fikrdaman: AI eng avval “pul oqadigan joy”ga qo‘yilishi kerak. Energetikada bu — yoqilg‘i sarfi, yo‘qotishlar, avariyalar.

3) Tarmoq ishonchliligi: avariyani sekundlar ichida ajratish

Taqsimlash tarmog‘ida kichik nosozliklar zanjirli effekt beradi. AI quyidagi vazifalarda foydali:

• avariya turini aniqlash (masalan, yerga tutashuv, qisqa tutashuv),
• fault localization (qayerda ekanini topish),
• qayta ulash va yo‘naltirish (reconfiguration) bo‘yicha tavsiya.

Bu “bir tugma bilan hammasi tuzaladi” degani emas. Ammo ma’lumotlar to‘g‘ri bo‘lsa, AI operatorni keskin tezlashtiradi.

Energetika rahbarlari uchun 90 kunlik AI yo‘l xaritasi

Javob: eng tez natija beradigan yo‘l — katta platforma xarid qilish emas, balki 2–3 ta amaliy “use case”ni ishlab, keyin masshtablash.

Quyidagi rejani ko‘p jamoalarda ishlaganini ko‘rganman:

1–30 kun: ma’lumot auditini qiling

• Qaysi ma’lumotlar bor: SCADA, hisoblagichlar, CMMS, laboratoriya, meteorologiya.
• Ma’lumot sifati: yo‘q qiymatlar, kechikish, turli format.
• KPI: yo‘qotishlar, SAIDI/SAIFI (agar qo‘llansa), avariya soni, yoqilg‘i sarfi.

31–60 kun: bitta “tez yutuq” pilotini ishga tushiring

Eng ommabop pilotlar:

1. Notexnik yo‘qotishlarni aniqlash (anomalya modeli)
2. Transformator/uzel bo‘yicha predictive maintenance (sensor + model)
3. Yuklama prognozi (1–7 kun va 1–4 hafta horizon)

Pilot natijasi uchun oldindan mezon qo‘ying: masalan, tekshiruvlar aniqligi, avariyani oldindan topish ulushi, prognoz xatosi (%).

61–90 kun: integratsiya va operatsionlashtirish

AI modeli ishlashi uchun u “PowerPoint”da qolmasligi kerak.

• Dispetcher paneliga chiqishi,
• servis buyurtmalariga ulanib ketishi,
• tekshiruv rejasini avtomatik taklif qilishi,
• xavfsizlik va ruxsatlar (role-based access) bilan boshqarilishi kerak.

Shu bosqichda kadrlar ham muhim: energetika muhandisi + data mutaxassis + IT xavfsizlik uchligi bo‘lmasa, natija sust bo‘ladi.

“Elektr ko‘paydi” — lekin suv va infratuzilma bilan bog‘liqlik qayerda?

Javob: energetika rekordi infratuzilmaning boshqa qatlamlarini ham ko‘taradi, ayniqsa suv ta’minoti va irrigatsiya kabi energiya talab qiladigan tizimlarda.

2025 yilda suv ta’minotini yaxshilash va ayrim hududlarda sug‘orish imkoniyatlari kengaygani haqida ham qayd etildi. Bularning barchasi elektrga bog‘liq:

• nasos stansiyalari,
• suvni tozalash,
• bosimni ushlab turish,
• masofaviy monitoring.

Energiya yetarli bo‘lsa, suv tizimi ham barqaror ishlaydi. Aksincha, suv infratuzilmasi elektr yuklamasini shakllantiradi. Shuning uchun energetika + suv integratsiyasi uchun AI juda mos keladi: yuklama prognozi, nasoslarni jadval asosida boshqarish, energiya sarfini pasaytirish.

Bu blog seriyamiz (“Oʻzbekistonda Energetika va Tabiiy Resurslar Sektorini Sun’iy Intellekt Qanday Oʻzgartirmoqda”) kontekstida muhim fikr: AI faqat elektr stansiyada emas, butun resurslar zanjirida qiymat yaratadi.

Ko‘p uchraydigan savollar (va qisqa javoblar)

AI energetikada ish o‘rinlarini kamaytiradimi?

AI ko‘proq xavfli va takroriy ishlarni avtomatlashtiradi. Eng katta ehtiyoj — operator, dispetcher, servis muhandislarini “AI bilan ishlaydigan” formatga o‘tkazish. Ya’ni kasblar yo‘qolmaydi, malaka talabi o‘zgaradi.

Eng katta xato nima?

Eng katta xato — “avval hamma ma’lumotni yig‘amiz, keyin o‘ylaymiz” yondashuvi. To‘g‘risi: bitta aniq muammo → bitta model → bitta integratsiya.

Xavfsizlikchi-chi?

Energetikada OT (operational technology) bor, IT bor. AI qo‘shilganda xavf ham ortadi. Shuning uchun segmentatsiya, jurnal yuritish, modelga kirish nazorati, ma’lumotlarni maskalash — bular “keyin” emas, boshidan.

Rekorddan keyingi bosqich: barqarorlikni AI bilan mustahkamlash

85 milliard kVt-soat — yaxshi yangilik. Lekin rekordlar o‘tkinchi bo‘lishi mumkin, agar tizim samaradorlik va ishonchlilik bo‘yicha bir xil tezlikda o‘smase. Mening pozitsiyam oddiy: Oʻzbekistonda energetika va tabiiy resurslar sektori AI’ni “eksperiment” sifatida emas, operatsion standart sifatida joriy qilsa, rekordlar tasodif emas, me’yor bo‘lib qoladi.

Agar siz energetika kompaniyasi, sanoat korxonasi yoki infratuzilma loyihasida mas’ul bo‘lsangiz, 2026 yilga kirish oldidan o‘zingizga bitta savol bering: bizning tarmoq va generatsiyada qaysi 2 ta qaror bugun taxmin bilan, ertaga esa AI prognozi bilan qabul qilinishi kerak?