Management and Future Technologies | Volume 2, Issue 4 | № 008

Yuqoridagi ilmiy tahlillarga tayangan holda, O‘zbekiston ta’lim tizimi uchun quyidagi amaliy tavsiyalar taklif etiladi: 1. Ta’limda sun’iy intellektdan foydalanishni tartibga soluvchi alohida normativ hujjatlarni ishlab chiqish, ularda shaxsiy ma’lumotlar himoyasi, avtomatlashtirilgan baholashning shaffofligi hamda javobgarlik mexanizmlarini aniq belgilash zarur. 2. O‘qituvchilarni tayyorlash va malakasini oshirish dasturlariga “Sun’iy intellekt asoslari”, “Sun’iy intellekt etikasi” va “Raqamli pedagogika” modullarini bosqichma-bosqich joriy etish maqsadga muvofiq. 3. Ta’lim muassasalarida sun’iy intellekt asosidagi platformalarni majburiy etik ekspertizadan o‘tkazish va ularning xavflarini doimiy monitoring qilish mexanizmlarini yaratish zarur. 4. Ta’lim dasturlariga o‘quvchilarda tanqidiy fikrlash, algoritmik xatolarga ongli yondashish va raqamli xavfsizlik ko‘nikmalarini shakllantirishga qaratilgan mavzularni kiritish lozim. 5. Qishloq va chekka hududlardagi ta’lim muassasalari uchun sun’iy intellekt texnologiyalariga teng kirish imkoniyatlarini yaratish bo‘yicha infratuzilmaviy va tashkiliy choralarni kuchaytirish zarur. Xalqaro tajriba shuni ko‘rsatadiki, ta’lim tizimida sun’iy intellektdan foydalanish faqat texnologik modernizatsiya emas, balki etik, huquqiy va pedagogik mas’uliyatni talab qiluvchi murakkab jarayon hisoblanadi. Xulosa Mazkur tadqiqot doirasida sun’iy intellekt etikasi bo‘yicha yetakchi xalqaro me’yorlar, jumladan, UNESCO, OECD va Yevropa Ittifoqi tomonidan ishlab chiqilgan konsepsiyalar tizimli tahlil qilindi. Tahlillar shuni ko‘rsatdiki, bugungi kunda sun’iy intellekt etikasi global miqyosda inson huquqlari, adolat, shaffoflik, xavfsizlik, inson nazorati va javobgarlik tamoyillariga tayangan yagona konseptual tizim sifatida shakllanib bormoqda. Sun’iy intellekt texnologiyalarining ta’lim tizimiga joriy etilishi o‘quv jarayonini individuallashtirish, baholash va monitoringni avtomatlashtirish, pedagogik samaradorlikni oshirish kabi muhim ijobiy imkoniyatlarni yaratmoqda. Shu bilan birga, algoritmik xatoliklar, shaxsiy ma’lumotlar maxfiyligi, javobgarlikning noaniqligi, inson nazoratining pasayishi, akademik halollik bilan bog‘liq muammolar hamda raqamli tengsizlik kabi jiddiy etik xavflar ham yuzaga kelmoqda. Bu esa sun’iy intellektdan foydalanishni faqat texnologik jarayon sifatida emas, balki axloqiy, huquqiy va pedagogik mas’uliyatli tizim sifatida yondashishni taqozo etadi. Xalqaro yondashuvlarning uyg‘un integratsiyasi ta’lim tizimida “Mas’uliyatli sun’iy intellekt” konsepsiyasini samarali joriy etish uchun mustahkam metodologik asos bo‘lib xizmat qilishi aniqlandi. Ushbu model sun’iy intellektni pedagog o‘rnini bosuvchi emas, balki pedagog faoliyatini qo‘llab-quvvatlovchi yordamchi vosita sifatida qo‘llash, yakuniy qarorlarning esa doimo inson tomonidan qabul qilinishini ta’minlash zarurligini belgilaydi. Umuman olganda, sun’iy intellekt etikasi ta’lim tizimida texnologik taraqqiyot bilan insonparvarlik, huquqiy tartib va pedagogik mas’uliyat o‘rtasidagi muvozanatni ta’minlovchi asosiy konseptual poydevor sifatida namoyon bo‘lmoqda. 100

Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati 1. UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: UNESCO, 2021. 2. OECD. OECD Principles on Artificial Intelligence. Paris: OECD Publishing, 2019 (Revised 2024). 3. European Commission. Ethics Guidelines for Trustworthy AI. Brussels, 2019. 4. Floridi, L., Cowls, J. A Unified Framework of Five Principles for AI in Society. Harvard Data Science Review, 2019, Vol. 1(1), pp. 1–15. 5. Russell, S., Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th ed. Pearson, 2021. 6. Jobin, A., Ienca, M., Vayena, E. The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 2019, Vol. 1, pp. 389–399. 7. IEEE. IEEE 7010-2020: Recommended Practice for Assessing the Impact of Autonomous and Intelligent Systems on Human Well-being. IEEE Standards Association, 2020. 8. UNESCO. AI and Education: Guidance for Policy-makers. Paris, 2021. 9. Zawacki-Richter, O., et al. Systematic Review of Research on Artificial Intelligence Applications in Higher Education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 2019, Vol. 16(39), pp. 1–27. 10. Holmes, W., Bialik, M., Fadel, C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019. 11. Williamson, B., Eynon, R., Potter, J. Pandemic politics, pedagogies and practices: digital technologies and distance education during the coronavirus emergency. Learning, Media and Technology, 2020, Vol. 45(2), pp. 107–114. 12. Selwyn, N. Should Robots Replace Teachers? AI and the Future of Education. Cambridge: Polity Press, 2019. 13. Friedman, B., Hendry, D. Value Sensitive Design: Shaping Technology with Moral Imagination. MIT Press, 2019. 14. Ng, A. Artificial Intelligence for Everyone. Coursera Lecture Series, 2020. 15. Kearns, M., Roth, A. The Ethical Algorithm. Oxford: Oxford University Press, 2019. 16. UNESCO. Global Education Monitoring Report: Technology in Education. Paris, 2023. 17. World Economic Forum. Shaping the Future of AI and Machine Learning. Geneva, 2022. 18. Stahl, B. Ethical Issues of AI in Education. AI & Society, 2021, Vol. 36, pp. 1–8. 19. European Parliament. Artificial Intelligence Act (AI Act) Proposal. Brussels, 2023. 20. Holmes, W., Tuomi, I. State of the Art in AI and Education Ethics. Computers & Education: Artificial Intelligence, 2022, Vol. 3, pp. 100–115. 101

SMART GRID TIZIMLARIDA ENHAT ASOSIDAGI KOMMUNIKATSION TEXNOLOGIYALARNI JORIY ETISH. Xusnidin Arzikulov; Zulfizar Orziqulova Andijon davlat texnika instituti, Andijon davlat chet tillari instituti arzikulovkhusnidin@gmail.com Annotatsiya. Ushbu maqolada zamonaviy elektr energetika tizimlarining raqamli transformatsiyasi jarayonida Smart Grid konsepsiyasining ahamiyati va uning tarkibiy qismi sifatida ENHAT (Energiya nazorati va hisobining avtomatlashtirilgan tizimi)ning o‘rni yoritiladi. ENHAT tizimi elektr energiyasini hisobga olish, monitoring qilish va boshqarishni avtomatlashtirish orqali iste’molchilar va ta’minotchilar o‘rtasida axborot almashinuvini ta’minlaydi. Smart Grid tizimlarida ENHAT asosidagi kommunikatsion texnologiyalar ma’lumotlarni real vaqt rejimida yig‘ish, uzatish va qayta ishlash imkonini berib, energiya samaradorligini oshirish, tijorat va texnik yo‘qotishlarni kamaytirish hamda xavfsizlikni ta’minlashga xizmat qiladi. Maqolada ushbu texnologiyalarning sanoat korxonalari va elektr ta’minoti tizimlarida qo‘llanish imkoniyatlari, kommunikatsion qurilmalar va ma’lumotlar almashish jarayonlari tahlil qilinadi. Kalit so‘zlar: Smart Grid, ENHAT, elektr tarmoqlari, kommunikatsion texnologiyalar, energiya nazorati, hisob tizimlari, ma’lumotlar almashinuvi, avtomatlashtirilgan boshqaruv. 1. Kirish. Hozirgi davrda elektr energetika tizimlari jadal raqamlashtirilmoqda va bu jarayonda Smart Grid – “aqlli elektr tarmoqlari” konsepsiyasi alohida o‘rin egallaydi. Smart Grid tizimlari elektr energiyasini ishlab chiqarish, uzatish, taqsimlash va iste’mol qilish jarayonlarini axborotkommunikatsion texnologiyalar asosida samarali boshqarishni ta’minlaydi. Bunday tizimlarning muhim tarkibiy qismlaridan biri bu – ENHAT (Energiya nazorati va hisobining avtomatlashtirilgan tizimi) bo‘lib, u iste’molchilarni elektr energiyasi bilan ta’minlashda hisob, monitoring va nazorat jarayonlarini avtomatlashtiradi. ENHAT va Smart Grid integratsiyasi orqali elektr tarmoqlarida ma’lumotlarni yig‘ish, uzatish va qayta ishlash imkoniyatlari kengayadi, bu esa energiya samaradorligini oshirish, yo‘qotishlarni kamaytirish va xavfsizlikni ta’minlashga xizmat qiladi. Shu bois “Smart Grid tizimlarida ENHAT asosidagi kommunikatsion texnologiyalarni joriy etish” mavzusi hozirgi energetika va tarmoq texnologiyalari rivojlanishida dolzarb hisoblanadi. 2. Materiallar va usullar Tadqiqotda elektr energiyasini nazorat qilish va hisobga olishning avtomatlashtirilgan tizimi (ENHAT) va uning Smart Grid konsepsiyasidagi kommunikatsion imkoniyatlari asosiy ob’ekt sifatida tanlandi. ENHAT tizimi uch darajali iyerarxik tuzilma asosida ko‘rib chiqildi: Birinchi daraja (O‘PO‘AK – o‘lchash punktining axborot kompleksi) – ko‘p funksiyali elektron hisoblagichlar, tok va kuchlanish o‘lchov transformatorlari yordamida elektr energiyasi parametrlarini real vaqt rejimida o‘lchash va ma’lumotlarni yig‘ish amalga oshirildi [1]. Ikkinchi daraja (EIAHK – elektr inshootining axborot-hisoblash kompleksi) – ma’lumotlarni yig‘ish va uzatish qurilmalari (MYUQ) orqali bir nechta o‘lchov punktlaridan axborotlar jamlanib, 102

markaziy tizimga uzatildi. Ushbu bosqichda konsentratorlar va kommutatorlar yordamida ma’lumotlarni birlashtirish va uzatish tahlil qilindi. Uchinchi daraja (AHM – axborot-hisoblash majmuasi) – serverlar, avtomatlashtirilgan ish joylari (AIJ), yagona vaqt tizimi (YVT) va dasturiy ta’minot orqali tizim ma’lumotlari qayta ishlanib, hisobot va monitoring jarayonlari tashkil etildi. Kommunikatsiya kanallari sifatida GSM/GPRS, PLC (elektr tarmog‘i orqali ma’lumot uzatish), Ethernet va simsiz aloqa protokollari ko‘rib chiqildi. Ushbu texnologiyalar ma’lumotlarni xavfsiz uzatish, energiya balanslarini aniqlash va tarmoqni real vaqt rejimida nazorat qilish imkoniyatlarini taqdim etdi. Tahlil qilishda mavjud sanoat korxonalarida qo‘llanilayotgan ENHAT tizimlari, ularning dasturiy va apparat vositalari, ma’lumot almashish topologiyalari va Smart Grid konsepsiyasiga mos integratsiya usullari o‘rganildi. 3. Natijalar O‘tkazilgan tahlillar shuni ko‘rsatdiki, Smart Grid tizimlarida ENHAT asosidagi kommunikatsion texnologiyalarni joriy etish elektr energetika sohasida bir qator ijobiy natijalarni beradi: Elektr energiyasi iste’moli parametrlarini elektron hisoblagichlar va sensorlar yordamida real vaqt rejimida qayd qilish natijasida tijorat va texnik yo‘qotishlar kamayadi. GSM/GPRS, PLC va Ethernet asosidagi kommunikatsiya kanallari yordamida ma’lumotlar markaziy serverlarga uzluksiz va tezkor yetkazib berildi. Olingan ma’lumotlarni dasturiy ta’minot orqali qayta ishlash energiya taqsimotini boshqarish, avariya holatlarini tezkor aniqlash va ularni bartaraf etishga sharoit yaratadi. Monitoring natijalariga ko‘ra, iste’molchilarda ortiqcha sarf va noratsional foydalanish holatlari aniqlanib, energiya tejamkorlik choralarini qo‘llash mumkinligi isbotlandi. Konsentrator va kommutatorlardan foydalanish natijasida ma’lumotlar oqimining samarali taqsimlanishi, tarmoq xavfsizligi va tezkorligi ta’minlandi. ENHAT tizimi Smart Grid konsepsiyasi bilan uyg‘unlashganda sanoat korxonalari va elektr ta’minoti tizimlari uchun yagona axborot maydoni shakllantirildi. Bu esa elektr energiyasi balanslarini aniq hisoblash, moliyaviy hisob-kitoblarni soddalashtirish va iste’molchilar bilan aloqalarni yaxshilash imkonini berdi. Umuman olganda, natijalar shuni ko‘rsatadiki, ENHAT tizimini Smart Grid kommunikatsion texnologiyalari asosida joriy etish elektr energetika tizimlarida raqamlashtirish jarayonini tezlashtirish, energiya samaradorligini oshirish va xavfsizlikni ta’minlashda muhim ahamiyat kasb etadi. 3.1 ENHATning strukurasi. Energiyasi nazorati va hisobining avtomatlashtirilgan tizimlari (ENHAT) - ko‘p sathli, iyerarxik avtomatlashgan tizim, mazkur tizim elektroenergiya miqdorini va parametrlari (tok, kuchlanish, quvvat va boshqalar) kattaligini o‘lchashni, o‘lchov natijalarini avtomatik tarzda yig‘ish va kommunikatsiya kanallari orqali yuqori sath (daraja)ga uzatish, keyinchalik uni saqlash va foydalanishni ta’minlaydi. Umumiy hisobda ENHAT uchta sath (daraja)dan tuziladi 1.1.-rasm. 103

1.1-rasm. ENHAT strukturasi. Birinchi sath o‘z ichiga ko‘p funksiyali elektroenergiya hisoblagichlari, tok va kuchlanish o‘lchov transformatorlari, ikkilamchi o‘lchov transformatorlarini oladi. Ushbu sath hisobga olish nuqtasida elektr iste’moli parametrlarini o‘lchashni bajaradi, yuz bergan hodisalarni qayd qiladi, ularni elektron hisoblagich xotirasida saqlash va raqamli shaklda axborotni aloqa kanallari orqali ikkinchi sath (daraja)ga chiqaradi. Birinchi sathga kiruvchi qurilmalar hisoblash nuqtasida o‘lchash punktining axborot kompleksi (O‘PO‘AK) deyiladi. Ikkinchi sath (daraja)ga ma’lumotlarni yig‘ish va uzatish qurilmalari kiradi (MYUQ) va kanal hosil qiluvchi uskunalar. Bu sath (daraja) bir nechta axborot va axborot tizimlaridan ma’lumotlarni yig‘ish va uchinchi darajaga uzatish imkonini beradi, to‘g‘ridan-to‘g‘ri o‘lchov va axborot kompleksi O‘PO‘AK ga yuqori darajadan oxirigacha kirish. Ushbu darajaga kiritilgan uskunalar majmuasi elektr inshootining axborot-hisoblash kompleksi (EIAHK) deb ataladi, masalan: EO‘AHK, GPP, RP, KTP yoki sanoat korxonasining ustaxonasi. ENHAT ning ba’zi versiyalarida ikkinchi daraja birinchi yoki bilan birlashtirilishi mumkin. Uchinchi sath (daraja). Bunday holda, bir nechta axborot manbalaridan ma’lumotlarni yig‘ish va uzatish, TU aloqa kanallarini birlashtirgan qurilmalar tomonidan amalga oshiriladi, konsentratorlar yoki kommutatorlar kabi. Uchinchi sath (daraja) o‘z ichiga ma’lumotlarni uzatish va qabul qilish texnik vositalari (kanal hosil qiluvchi appraratura) personal (xodimlar)ning avtomatlashtirilgan ishchi joylari (AIJ), yagona vaqt (xizmatini) ta’minlovchi sistema. Uchinchi darajaga ma’lumotlarni qabul qilish va uzatishning texnik vositalari (kanallarni shakllantirish uskunalari), xodimlarning avtomatlashtirilgan ish joylari (AIJ), yagona vaqt tizimi (YVT), dasturiy ta’minot (DT), ENHAT serverlari, mahalliy kompyuter tarmog‘ini tashkil qilish uchun texnik vositalar va axborot xavfsizligi vositalari kiradi. Bu daraja o‘lchov natijalarini avtomatik yig‘ish va saqlashni, holat diagnostikasini, hisobotlarni tayyorlashni, shuningdek ma’lumotlarni import va eksport qilishni ta’minlaydi. Darajaga kiritilgan uskunalar ─ bu maxsus xonada o‘rnatilgan tarmoqlarning axborot-hisoblash majmuasi (AHM) [2]. 104

Yagona vaqt tizimi (YVT) shakllantirilmoqda, yuqori darajali va vaqtni o‘lchash funksiyasini bajaradi, standartlashtirilgan metrologik xususiyatlarga ega va elektr energiyasini o‘lchashda vaqt sinxronizatsiyasini ta’minlaydi. Aniqlik ± 5,0 s/kun dan oshmaydi. YVT barcha o‘lchov vositalarini o‘z ichiga oladi vaqtni sinxronlashtirish uchun ishlatiladigan vaqt (elektr hisoblagichlar, ma’lumot uzatgichlar, aniq vaqt signalini qabul qiluvchilar), shuningdek, hisobga olinadi, ular orasidagi aloqa liniyalarining vaqt xususiyatlari (kechikishlari). YVT Bunga mos keladigan bitta kalendar vaqtiga «bog‘langan» ENHAT joylashgan vaqt zonasi. Tizim vaqtini sinxronlash qurilmasi (TVSQ) amalga oshiradi. TVSQ ─ bu avtomatik rejimda ishlaydigan ko‘p funksionalli qurilma bo‘lib, u tashqi etalon vaqt manbaidan foydalangan holda vaqt sinxronizatsiyasi va korreksiyasini amalga oshiradi, ENHATga kiruvchi dasturiy texnik vositalarda sistemali vaqtni «ushlab turadi» (o‘lchaydi) va sinxronizatsiyalaydi. 3.2. ENHATni yaratishdan maqsad va hal qilinuvchi masalalar ENHATni yaratishdan maqsadlar quyidagilar: Korxona energetik xo‘jaligining barcha boshqaruv sathlarida mijozlar va kontragentlarga operativ ravishda taqdim etish uchun elektr energiyani iste’mol qilish bo‘yicha axborotni yig‘ishni avtomatlashtirish va texnik, texnik-iqtisodiy va statistik masalalarni hal qilish uchun; elektr ta’minoti parametrlarini monitoring qilish va ob’yektlarning elektr ta’minotini boshqarish orqali favqulodda vaziyatlar sonini va ish parametrlarining korxona faoliyatida maqbul bo‘lganidan chetga chiqishlarini kamaytirish; energiya ta’minotini monitoring qilish va boshqarish orqali xarajatlarni optimallashtirish, elektr ta’minotini rejalashtirishning aniqligi va samaradorligini oshirish; rejimda o‘lchangan va hisoblangan ma’lumotlarni real vaqt rejimida operasion xodimlarga taqdim etish; xarajatlarni optimallashtirish uchun axborot ta’minoti; elektr energiyasi bozorlarida moliyaviy hisob-kitoblarni ta’minlash; tijorat yo‘qotishlarini kamaytirish; myehnatga haq to‘lashni kamaytirish va tarmoq bo‘linmalari uchun nazoratchilarni saqlash; ENHAT quyidagilarni ta’minlashi kerak: Turli korxonalarga tegishli elektr tarmoqlar balanslari chegarasida ishonchli va qonuniy, aniq va astronomik vaqtga bog‘langan axborotlar olish; belgilangan vaqt oraliqlarida faol elektr va reaktiv quvvatning ortishi (o‘sishi)ni davriy o‘lchash; belgilangan o‘lchash diskretligi bilan elektr energiyasining o‘sishi bo‘yicha o‘lchangan ma’lumotlarni davriy va so‘rov bo‘yicha avtomatik ravishda yig‘ish; hisoblagichlardan olingan ma’lumotlarni guruhlarga jamlash, hisobotlarni avtomatik ravishda olish, ixtiyoriy vaqt kesimida quvvatlar maksimumi bo‘yicha bir xil maksimumlarni topish, natijalarni tegishli grafiklar qurish bo‘yicha nashrga chiqarish [3]; axborot yo‘qolishi va ma’lumotlarni himoyalanganganlikning kuchaytirilgan maxsus ruxsatsiz tegish (o‘zgartirish) bo‘yicha o‘lchangan kattaliklar bo‘yicha ma’lumotlarni saqlash; 105

tizim buyurtmachisi tomonidan belgilangan formatlarda turli vaqtlar uchun elektr energiyasini hisobga olish bo‘yicha akt (dalolatnoma)lar, bayonotlar va boshqa hisobot hujjatlarini shakllantirish. o‘lchov sxemalari va hisobga olish asboblari, dasturiy ta’minot va ma’lumotlarning muhrlash orqali apparat darajasida, shuningdek dasturiy ta’minot darajasida ruxsatsiz kirishdan himoyalanishini ta’minlash; diagnostika, monitoring va ENHAT texnik vositalarining funksiyalaridagi xatolar statistikasini jamlash; AHK (axborot - hisoblash kompleksi) darajasida hodisalar jurnaliga kirishni ta'minlagan holda barcha darajadagi ENHAT voqealarini ro‘yxatga olish, monitoring qilish (hisoblagich hodisalari, xodimlarning muntazam harakatlari, axborot xavfsizligi tizimidagi buzilishlar, nosozliklar va boshqalar); elektr energiyasi bozori sub’yektlari bilan elektr energiyasi va quvvatlari uchun moliyaviy hisob-kitoblarni amalga oshirish; yetkazib berish punktlarida elektr energiyasi balanslarini hisoblash; elektr energiyasi va energiyani uzatish va taqsimlash xarajatlari va xarajatlarini aniqlash. 3.3. Tеxnik asosida hisobga olish tizimida elеktr enеrgiya istе'molini hisobga olish. Vazifasi bo‘yicha sanoat korxonalarining ENHAT lari tijorat va texnik asosida hisobga olish tizimlariga bo‘linadi. Tijorat asosida hisobga olishtizimi deb, iste’mol qilingan elektr energiyaga to‘lovni amalga oshirish uchun foydalaniladigan hamda energiyani hisobga olish tizimiga aytiladi (mos ravishda tijorat asosida hisobga olish tizimi uchun ishlatiladigan asboblar tijorat hisobga olish asboblari deyiladi). Texnik yoki nazorat qilish orqali hisobga olish tizimi deb, korxona ichida uning bo‘limlari va ob’yektlarida texnologik jarayonlarini nazorat qilish uchun hisobga olishga aytiladi. Texnik asosidagi hisobga olish tizimi tijorat tizimining asosini tashkil etadi [4]. Texnik hisobga olish elektr energiyadan foydalanishni joriy boshqarish, rejalashtirish, me’yorlashtirish va tahlil qilish funksiyalarini bajarilishi uchun axborot bazasini tashkil etadi. Sanoat korxonalarida elektr energiyani texnik hisobga olishning olib borilishi quyidagilarga imkon beradi: sexlarda elektr energiyadan noratsional foydalanishni aniqlash; elektr energiyani tejash bo‘yicha rag‘batlantiradigan iqtisodiy omillarni kiritish; energiya resurslarini tejash va maxsulot birligiga to‘g‘ri keladigan elektr energiya sarfi miqdorini kamaytirish. Texnik hisobga olish tizimining vazifasi katta o‘lchamligi va murakkabligi bilan ajralib turadi. Hozirgi vaqtda texnik hisobga olish tizimi taqsimlash va transformator podstansiyalari pog‘onasida amalga oshirilmoqda. Bu tizimdagi hisoblagichlar u yoki bu sex tomonidan sarflangan elektr energiyani to‘g‘ridan-to‘g‘ri qayd eta olmaydi, chunki har bir sex elektr ta’minotini bir necha transformator podstansiyalaridan (yoki taqsimlash podstansiyalaridan) oladi, ular har biri esa, o‘z navbatida, bir necha sexlarni ta’minlaydi. Masalan, 1.2-rasmda tasvirlangan korxona sxemasi uchun 2-sex elektr ta’minoti Wh2 hisoblagich bo‘yicha aniqlanadi. 1-sex 1-TP dan (Wh1 hisoblagich)va 2TP dan (Wh3 va Wh2 hisoblagichlar ko‘rsatkichlari ayirmasi) ta’minlanadi. Shunday qilib, 1-sexning elektr iste’molini 1-sex = Wh1 +(Wh3 - Wh2) ifoda bo‘yicha aniqlash mumkin. Wh3 hisoblagich ko‘pincha TP da emas, bosh pasaytiruvchi podstansiya (BPP) da, ya’ni ta’minot kabeli oxirida o‘rnatiladi. 106

1.2 – rasm. Texnik hisobga olish tizimida elektr energiya iste’molini hisobga olish:TP – transformator podstansiyasi; Wh – elektr energiya hisoblagichlari. Odatda sexlar va texnologik uskunalar bo‘yicha elektr energiya iste’molini hisobga olishni ajratishni amalga oshirish uchun qo‘shimcha hisoblagichlar o‘rnatilishi, qayta ulanishlarni amalga oshirish va podstansiyalarni tartiblashtirish zarur. Bozor munosabatlarining rivojlanishi, korxonalarni qayta modernizatsiya qilish, ularning alohida bo‘linmalarini texnologik jarayonlarga bog‘liq ravishda ajratish va tijorat tomonidan mustaqil, lekin ishlab chiqarishni energiya ta’minoti umumiy sxemasi orqali bog‘langan – tijorat va texnik asosida hisobga olish subabonentlari bir tizim doirasida birlashadi. Mos ravishda tijorat va texnik hisobga olish tizimi ENHAT lari alohida hamda yagona tizim sifatida ishlatilishi mumkin. Ikki turdagi tijorat va texnik hisobga olish tizimi o‘ziga xos xususiyatlarga ega. Tijorat asosida hisobga olish tizimi konservativ (mutaasib) tizim bo‘lib, u o‘rnatilgan energiya ta’minoti sxemasiga ega. Bu tizim uchun yuqori aniqlikdagi hisoblash asboblarini o‘rnatilishi talab qiladigan uncha katta bo‘lmagan iste’mol nuqtalarining bo‘lishi xarakterli, past va o‘rta pog‘ona ENHATlari vositalarining o‘zi esa O‘z Standart agentligining o‘lchash vositalari reestridan tanlanishi kerak. Bundan tashqari, tijorat asosida hisobga olish tizimlari majburiy tartibda muhrlanadi, bu korxona xodimi tomonidan nazarda tutilmagan operativ o‘zgartirishlarni kiritilishi mumkinligini cheklaydi. Texnik hisobga olish tizimi aksincha, ishlab chiqarishga o‘zgarayotgan talablarni aks ettirish bilan dinamik va doimo rivojlanmoqda. Texnik hisob asosida nazorat qilish tizimi O‘z Standart o‘lchash vositalari reestriga kiritilmagan asboblardan foydalanishga ruxsat etadi, lekin bunda tijorat va texnik hisobga olish tizimlaridan energiya resurslaridan foydalanish bo‘yicha ma’lumotlar nobalansi sabablarini aniqlashtirilishiga bog‘liq muammolar vujudga kelishi mumkin. Energiya ta’minoti tashkilotlari hisoblagichlarida muxrlashning bo‘lmasligi korxona bosh energetigi xizmatiga energiya resurslarini texnik nazorat qilish va korxona energiya ta’minoti sxemasiga kiritilgan joriy o‘zgartirishlar, hisoblagichlari ko‘rsatkichlariga o‘zgartirishlarni kiritish imkoniyatini beradi. Tijorat va texnik hisobga olish tizimlarining bu kabi o‘ziga xos xususiyatlarini hisobga olib, sanoat korxonalarida ENHATni qurish va uni ishlatish bilan iqtisodiy sarf harajatlar narxini optimallashtirish lozim. Energiya iste’molini hisobga olishning maqsadlari. 107

Texnik vositalarga bog‘liq bo‘lmagan energiya resurslari iste’molini nazorat qilish va hisobga olish yordamida quyidagi ikki maqsadga erishish mumkin: 1. Energiya iste’molini real hajmiga muvofiq energiya resurslariga bo‘lgan talabni ta’minlash; 2. Energiya resurslarini ishlab chiqarish va ular bilan bog‘liq boshqa harajatlarni minimallashtirish. Bu maqsadlarga erishishnig turli yo‘llari mavjudligi sababli energiya resurslariga harajatlarni minimallashtirish masalasini energiya resurslaridan foydalanish hajmini kamaytirmasdan hamda ulardan foydalanish hajmini kamaytirish hisobiga amalga oshirish mumkin. Nazorat qilish va hisobga olish tizimlarining vazifalari. Nazorat qilish va hisobga olish tizimlarining vazifalari quyidagilardan iborat: energiya resurslari iste’molini real hajmiga va ularni ishlab chiqarishga bog‘liq bo‘lmagan harajatlarini minimallashtirishga muvofiq, xususan, aniqlilik darajasi yuqori bo‘lgan o‘lchash asboblaridan foydalanish yoki birlamchi ma’lumotlarni yig‘ish uzviyligi hisobiga energiya resurslariga hisoblashlarni ta’minlash maqsadida energiya resurslari iste’moli parametrlarini aniq o‘lchash; energiya ta’minoti korxonalari subabonentlari bilan moliyaviy hisoblashlar va boshqarish yechimlarini qabul qilish uchun ishlatiladigan ma’lumotlar ishonchliligini oshirish hisobiga ulardan foydalanishni real hajmiga bog‘liq ravishda energiya resurslari iste’moli hisobini ta’minlash maqsadida ma’lumotlar to‘liqligini tahlil qilish; energiya resurslarini ishlab chiqarish bilan bog‘liq va bog‘liq bo‘lmagan harajatlarni minimallashtirish maqsadida amaldagi tariflar tizimiga asosan korxona, uning ob’ektlari va sexlari bo‘yicha energiya resurslarini kompleks avtomatlashtirilgan tijorat va texnik hisobga olish tizimi yordamida iste’molni nazorat qilish; energiya resurslari harajatlarini minimallashtirish va energiya ta’minoti xavfsizligini ta’minlash maqsadida berilgan limitlarga nisbatan berilgan vaqt intervallarida (5, 30 minut, zonalar, smenalar, sutkalar, dekadalar, oylar, kvartallar va yillar) quvvat, sarf va haroratni rejimli va texnologik jarayonlar hisobga olish nuqtalarida va ob’yektlarida energiyadan foydalanishni nazorat qilish; energiya resurslariga harajatlarni minimallashtirish va energiya resurslari nazorat qilinadigan parametrlarining ruxsat etilgan chegaralardan chiqishi tufayli ishlab chiqarish jarayonlarining buzilishidan keyin ularni qayta tiklash maqsadida ham energiyadan foydalanishni va ishlab chiqarish jarayonlarini tahlil qilish uchun energiya resurslari nazorat qilinadigan parametrlarining og‘ishlarini qayd etish, ularni absolyut va nisbiy birliklarda baholash; operativ yechimlarni qabul qilish hisobiga energiya resurslari ishlab chiqarish harajatlarini minimallashtirish maqsadida nazorat qilinadigan kattaliklarni ruxsat etiladigan qiymatlar oralig‘idan og‘ishlari haqida habar berish (rang, tovush bilan); energiyadan foydalanishni rejalashtirish hisobiga energiya resurslariga ishlab chiqarish harajatlarini minimallashtirish maqsadida energiyani hisobga olish kattaliklarining parametrlarini oldindan bashorat qilish (qisqa, o‘rta va uzoq muddatili); inson ishtirokini minimumga keltirish va boshqarish sifatini ta’minlash hisobiga energiya resurslariga ishlab chiqarish harajatlarini minimallashtirish maqsadida ma’lum mezonlar va iste’molchilar-rostlagichlarni ulash/uzish funksiyalarida prioritet sxemalar asosida energiya iste’molini avtomatik boshqarish; 108

sinxron o‘lchashlarni ta’minlash hisobiga energiya resurslari ishlab chiqarish bilan bog‘liq bo‘lmagan harajatlarni minimallashtirish maqsadida yagona tizim vaqtini ushlab turish. Ishlab chiqarish korxonalarining ko‘plab amaldagi ENHAT o‘z tuzilmaviy va funksional cheklashlari tufayli ko‘rib chiqilgan masalalarni faqat bir qismini yechadi. 3.4. Elektr energiyani hisobga olish qurilmalari Elektr energiyasi hisoblagichi ─ aktiv (faol) va (yoki) reaktiv energiyani o‘lchovchi, vaqt bo‘yicha integrallovchi pribordir. Tarixiy jihatdan elektromagnit induksiya hisoblagichlari birinchi bo‘lib paydo bo‘lgan. Ularning asosiy komponentlari elektromagnitlar, ular orasidagi o‘qdagi alyuminiy disk, doimiy magnit va hisoblash mexanizmi edi. Bir elektromagnitning o‘ramldari tarmoq kuchlanishiga ulangan, ya’ni elektr qabul qiluvchi (iste’molchi)ga parallel (kuchlanish o‘ramlari) ulangan. Boshqa elektromagnitning o‘rami elektr qabul qilgich bilan ketma-ket ulanadi va to‘liq yuk oqimi u orqali o‘tadi (tok o‘rami). Elektromagnit hisoblagichlarning sezilarli kamchiliklari bor edi [5]: ko‘rsatkichlarning past boshlang‘ich aniqligi (pribor sinfi); ishqalanuvchi qismlarning borligi; aniqlikning tez pasayishi; ishqalanuvchi qismlarni almashtirish zarurati; elektr energiyasini o‘g‘irlashga urinishlar uchun zaiflik; tok va kuchlanish transformatorlari bilan hisobga olish (o‘lchash) birliklarida aniqlikning pastligi. Elektron texnologiyalarning rivojlanishi bilan elektron energiya iste’moli (raqamli) hisoblagichlari paydo bo‘ldi. Raqamli elektr energiyasini hisoblagichning strukturaviy diagrammasi 1.3-rasmda ko‘rsatilgan. Uning asosiy elementlari tok va kuchlanish datchiklari, analogdan raqamliga o‘tkazish yo‘li, mikrokompyuter, boshqaruv va axborot kiritish tugmalari, ma’lumotni ko‘rsatish uchun displey va xotira elementi. Raqamli elektr hisoblagichning ishlash prinsipini ko‘rib chiqaylik. 109

1.3-rasm. Raqamli elektr energiya hisoblagichining struktura sxemasi. Datchiklardan olingan signallar (tok va kuchlanish) analogdan raqamliga o‘tkazish yo‘liga kiradi. U multipleksor va haqiqiy analog-raqamli o‘zgartgichi (ARO‘) o‘z ichiga oladi. ARO‘ uzluksiz kirish signalining oniy qiymatini unga mutanosib raqamli qiymatga aylantiradi. Ushbu o‘zgarish jarayonini batafsil ko‘rib chiqaylik. Haqiqatan ham mavjud bo‘lgan barcha jismoniy jarayonlar vaqt o‘tishi bilan uzluksiz o‘zgarib turadigan va har qanday qiymatlarni (analog signallar) olishi mumkin bo‘lgan signallar bilan tavsiflanadi. Diskret (raqamli) signal faqat cheklangan qiymatlar toplamini va faqat ma’lum bir vaqtning o‘zida qabul qilishi mumkin [6]. Analog signaldan diskretga o‘tish jarayoni signalni tanlash yoki kvantlash deb ataladi. Kirish signali daraja (vertikal koordinata o‘qi) va vaqt (gorizontal koordinata o‘qi) bo‘yicha ma’lum bir interval bilan namuna olinadi, ya’ni, uzluksiz signal intervallariga bo‘linadi va ma’lum bir qiymat uzatiladi, ya’ni 𝛥A va 𝛥t orqali har bir nuqtadagi qiymat (1.4-rasm). Shunday qilib, uzluksiz signaldan diskretga o‘tish jarayoni ma’lum miqdordagi ma’lumotni yo‘qotish bilan sodir bo‘ladi. 1.4.rasm. Analogli kirish signalining o‘zgartirilishi ARO‘ning xarakteristikalari uning bit sig‘imi va vaqt bo‘yicha konvertatsiya qilish oralig‘i 𝛥t yoki tanlash chastotasi ft=1/𝛥t, yoki agar davriy signallar haqida gapiradigan bo‘lsak, N= ftT davridagi namunalar soni. Birlamchi signalni diskret tasviridan yetarlicha aniqlik bilan qayta qurish uchun namunalar olish tezligi kirish signalining eng yuqori chastotali garmonik komponentidan ikki baravar ko‘p bo‘lishi kerak, ya’ni ft ≥ 2fmax yoki N ≥ 2fmaxT bu yerda ft – namuna olish chastotasi; fmax – eng yuqori garmonik komponentning chastotasi. Shuningdek, analog-raqamli konvertatsiya paytida kvantlash chastotasidan yuqori chastotali barcha garmonikalar kirish signalidan chiqarib tashlanishi kerak. ARO‘ sig‘imi ─ bu ma’lum bir vaqtda analog signalning qiymatiga teng bo‘lgan ikkilik raqam paydo bo‘ladigan raqamli chiqishlar soni. Bu raqam ikkita mumkin bo‘lgan darajali ikkilik signallar ko‘rinishiga ega bo‘lib, ular shartli ravishda 0 va 1 sifatida belgilanadi. p - bitli ARO‘ holatida signalning m=2p pastki diapazonlaridan 110

birida ekanligini aniqlash mumkin (1.5-rasm). Shunday qilib, ARO‘ bit sig‘imi oshgani sayin, o‘lchov aniqligi ham ortadi. 1.5.rasm. Ikki razryadli (a) va p-razryadli (b) ARO‘larning pastki diapazonlari Ikki bitli (a) va p-bit (b) ARO‘ning pastki diapazonlari. Konvertatsiya tugagandan so‘ng, raqamli signallar, ya’ni tok va kuchlanish mikrokompyuterga yuboriladi. Ushbu qurilma ularni ko‘paytiradi va quvvat sarfining oniy qiymatini oladi. Vaqt bo‘yicha quvvatni integrallash bizga energiya miqdori haqidagi axborotni beradi. Iste’mol qilingan energiya qiymati displeyda (ekranda) ko‘rsatiladi va xotira elementida qayd etiladi [7]. Elektron hisoblagichlarning asosiy afzalliklari quyidagilardan iborat: o‘qishning yuqori aniqligi; ko‘p funksiyalilik (tarif zonalari, oldindan to‘lov, arxivlash, kalendar va boshqalar); chidamlilik; energiya hisobining avtomatlashtirilgan tizimlariga moslashishi. 3.5 Konsentratorlar. Tarmoq konsentratori (hub) ─ (Xab o‘qiladi) bir nechta aqlli (intellektual) qurilmalarning umumiy segmentiga, ya’ni realizatsiyalanuvchi protokol (bajariladigan operatsiyalar ketma-ketligi) tipiga bog‘liq bo‘lmagan ajraladigan bo‘linuvchi muhitga birlashtirilishi. Uning ishlash prinsipi shundayki, uning bitta port (maxsus ulash razyomi)iga kirgan axborot paketlari boshqa barcha portlarga ham translyasiya qilinadi (1.6-rasm). Shunday qilib, tarmoqqa tushgan paket tarmoqning boshqa qurilmalariga yuboriladi [8]. 1.6-rasm. Konsentrator bilan ishlaydigan tarmoqqa misol 111

Konsentrator axborot paketlari mazmuni yoki ularning mundarijasini tahlil qilmaydi, balki ulardan shunday nusxa oladi. Uning asosiy vazifasi ─ yangi qurilmalarni tarmoqqa ulash va uning topologiyasini tuzish. Konsentratorning asosiy fazilati realizatsiyasining oddiyligi. Biroq, u o‘zining barcha portlariga axborot paketlarini ko‘chirganligi sababli tarmoqda tarmoqda kolliziya yuzaga kelish ehtimoli ortadi, ya’ni axborot kadrlarini uzatuvchilardan ikkita va undan ko‘p uzatilayotgan material bir vaqtning o‘zida jamoaviy kommunikatsiya tarmog‘ining kirish qismiga (portga) uzatishga urinadi. Bu esa paketlarni yetkazib berish vaqti va uzatish tezligining pasayishiga olib keladi. 3.6. Kommutatorlar Tarmoq kommutatori (switch) ─ bir yoki bir nechta tarmoq segmentlarida kompyuter tarmog‘ining bir nechta tugunlari (uzellari)ni ulash uchun mo‘ljallangan qurilma. Kommutatorlar ko‘priklar texnologiyasidan foydalangan holda ishlab chiqilgan va ko‘pincha ko‘p portli ko‘priklar sifatida qabul qilinadi. Konsentratordan farqli o‘laroq, kommutator ma’lumotlarni faqat to‘g‘ridan-to‘g‘ri qabul qiluvchiga uzatadi (istisno barcha tarmoq tugunlariga translyasiya qilingan trafik va chiquvchi kommutator porti noma’lum bo‘lgan qurilmalar uchun trafikdir). Bu tarmoqning ishlashi va xavfsizligini yaxshilaydi, tarmoqning boshqa segmentlarini ular uchun mo‘ljallanmagan ma’lumotlarni qayta ishlash zaruratidan (va imkoniyatidan) xalos qiladi [9]. Kommutator xotirada (assosiativ xotira) kommutatsiya jadvalini saqlaydi, qaysiki xotiradagi jadvalda tarmoq manzili (MAC manzili) kommutator porti manziliga mos kelishini ko‘rsatadi. Agar kommutator portlaridan biri MAC manzili allaqachon jadvalda bo‘lgan tugun (uzel) uchun mo‘ljallangan kadr (ma’lumot paketi)ni qabul qilsa, u holda bu kadr (ma’lumot paketi) faqat jadvalda ko‘rsatilgan port orqali uzatiladi. Agar qabul qiluvchi tugunning MAC manzili hech qanday kommutator porti bilan assosiyalanmagan bo‘lsa, u holda kadr (ma’lumot paketi) qabul qilingan portdan tashqari barcha portlarga yuboriladi. Vaqt o‘tishi bilan kalit barcha faol MAC manzillari uchun jadval tuzadi, natijada mahalliylashtirilgan trafik paydo bo‘ladi. Interfeysning har bir portida yuqori uzatish tezligi va kechikishning pastligini alohida ko‘rsatib o‘tamiz. Kadr (ma’lumot paket)larini vaqtincha saqlash va keyin ularni kerakli manzilga yuborish uchun kommutator buferlashdan foydalanishi mumkin (foydalanadi). Yuborilayotgan port band bo‘lsa, buferlash foydalanilishi mumkin. Kommutatorning uzatilayotgan ma’lumotlari saqlanadigan xotira sohasi bufer deb aytiladi. 4. Muhokama. Tahlil natijalari shuni ko‘rsatadiki, Smart Grid tizimlarida ENHAT asosidagi kommunikatsion texnologiyalarni joriy etish nafaqat energiya hisobini aniqlashtirish, balki butun elektr tarmoqlarini raqamlashtirish jarayonida ham muhim o‘rin egallaydi. ENHAT tizimining uch bosqichli tuzilmasi – o‘lchash qurilmalari, ma’lumot yig‘ish va uzatish komplekslari hamda markaziy axborot-hisoblash majmuasi – Smart Grid konsepsiyasining asosiy talablariga mos keladi. Muhokama jarayonida aniqlanishicha, kommunikatsion texnologiyalar (GSM/GPRS, PLC, Ethernet va simsiz aloqa protokollari) ma’lumotlarni real vaqt rejimida uzatish imkonini bersa-da, ularning samaradorligi foydalanilayotgan hududning infratuzilmasiga, aloqa sifatiga va xavfsizlik darajasiga bog‘liq. Shuningdek, konsentrator va kommutatorlardan foydalanish ma’lumot 112

almashinuvida yuqori tezlikni ta’minlasa-da, ularning noto‘g‘ri konfiguratsiyasi tarmoqda tiqilinch va uzilishlarga olib kelishi mumkin. Amaliyotda kuzatilishicha, ENHAT tizimlarini Smart Grid konsepsiyasiga integratsiya qilish sanoat korxonalarida energiya samaradorligini oshirishga xizmat qiladi, biroq bu jarayon dastlabki bosqichda yuqori moddiy xarajatlarni talab etadi. Shu bilan birga, texnik hisob va tijorat hisob tizimlarining uyg‘unlashtirilishi iste’molchilarning ham, ta’minotchilarning ham manfaatlarini himoya qilishga yordam beradi. Muhokama shuni ko‘rsatadiki, kelgusida ENHAT asosidagi Smart Grid tizimlarida sun’iy intellekt, internet narsalari va katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qilish (Big Data Analytics) texnologiyalarini qo‘llash orqali elektr tarmoqlarining samaradorligi va barqarorligini yanada oshirish mumkin. 5. Xulosa. Smart Grid tizimlarida ENHAT asosidagi kommunikatsion texnologiyalarni joriy etish elektr energiyasi tizimlarida samaradorlikni oshirish, yo‘qotishlarni kamaytirish va xavfsizlikni ta’minlashda muhim ahamiyat kasb etadi. ENHATning uch darajali tuzilmasi (o‘lchash nuqtalari, ma’lumot yig‘ish va uzatish qurilmalari, markaziy axborot-hisoblash majmuasi) Smart Grid konsepsiyasining talablariga to‘liq javob beradi. Kommunikatsion texnologiyalar – GSM/GPRS, PLC, Ethernet va simsiz aloqa protokollari – yordamida ma’lumotlarni real vaqt rejimida yig‘ish va uzatish imkoniyati yaratiladi. Bu esa energiya balansini aniqlash, tijorat va texnik hisobni birlashtirish, shuningdek, iste’molchilar va ta’minotchilar o‘rtasida shaffof munosabatlarni yo‘lga qo‘yishga xizmat qiladi. Natijalardan kelib chiqib aytish mumkinki, ENHAT asosidagi Smart Grid tizimlarini sanoat korxonalari va elektr ta’minoti tarmoqlarida keng joriy etish energetika sohasining raqamli transformatsiyasini jadallashtiradi. Kelgusida bu tizimlarga sun’iy intellekt, internet narsalari va Big Data texnologiyalarini qo‘shish orqali energiya samaradorligini yanada oshirish, avariya holatlarining oldini olish va barqaror energiya ta’minotini ta’minlash mumkin. Foydalanilgan adabiyotlar. 1. F A. Xoshimov, A.D. Taslimov, I U. Raxmonov “Elektr ta’minoti tizimida energiya nazorati va hisobi” O‘quv qo‘llanma / -Т.: «Iqtisod-Moliya», 2015. - 120 b. 2. Гуртовцев А.Л. Избранные работы по АСКУЭ (1981-2009), Минск 2018. 3. I.X. Siddikov,[М.Т. Turdiev], M.I. Maxmudov, N.N. Mirzoyev, X.E. Xujamatov. “Elektr energiyani nazorati va hisoblashni avtomatlashtirilgan tizimlari”. -Т.: "ALOQACHI" 2018, 136 bet. 4. Raxmonov I.U., Sattorov X.A., Meliqo‘ziyev M.V. «Elektr ta’minoti tizimida elektr energiyasi nazorati va hisobining avtomatlashtirilgan tizimlari». Darslik. Toshkent: 2019, 226b. 5. Arzikulov Xusnidin. “ENHAT texnologiyalarida qo‘llaniladigan kommunikasion topologiyalarning tavsiflari” // Management and Future Technologies. June 2025. Volume 2, Issue 2. – C. 48 – 68. 6. Простые методы модуляции, реализуемые в УПС при работе по ТЧ // РЧЦ МО: АНО «Радиочастотный центр МО». 2014. [Электронный ресурс] - URL: http://www.rfcmd.ru 7. Smith, J. From One-Way to Two-Way: The Future of Electricity with Smart Grids. AltEnergyMag, 26 June 2024 113

8. АСКУЭ современного предприятия // ЭНЕРГОУЧЕТ: сайт предприятия по создания АСКУЭ. [Электронный ресурс] - URL: http://www.eu.sama.ru/askue.html 9. Кузнецов, Е.П. Организация и средства учета энергоносителей – учеб. пособие / Е.П. Кузнецов, Г.И. Сарпов – СПб., 2001. – 53 с. 114

AI-BASED PREDICTIVE CONTROL AND OPTIMIZATION OF INDUSTRIAL PUMPING STATIONS: A DATA-DRIVEN APPROACH Xaydarov Xumoyun Andijan state technical institute, Department of Electrical Engineering, humoyun1991@astiedu.uz PhD, Senior lecturer Astract: Industrial pumping stations are among the most energy-intensive components of water distribution, irrigation, and industrial processing systems. Traditional rule-based or PID-driven control strategies often fail to address the nonlinear, time-varying, and disturbance-prone nature of pump operation, leading to excessive energy consumption and reduced equipment longevity. This study proposes an integrated data-driven framework that combines multi-source operational data, hybrid machine learning models, and predictive optimization techniques to enhance the efficiency and reliability of pumping stations. The methodological approach includes a structured data acquisition and preprocessing pipeline, development of gradient boosting and LSTM-based predictive models augmented with physics-informed constraints, and implementation of a recedinghorizon control strategy that adjusts pump operation based on future performance forecasts. Experimental evaluation using real operational datasets demonstrates that the proposed framework significantly improves prediction accuracy for key variables such as power consumption, flow rate, pressure head, and vibration levels, with R² scores exceeding 0.93. The predictive control mechanism reduces energy consumption by 14–19%, lowers vibration-related mechanical stress, and enables early detection of anomalies up to 36 hours in advance. These results highlight the potential of AIdriven control to modernize pumping infrastructure, particularly in regions with aging equipment and fluctuating hydraulic demands. The study concludes that the integration of machine learning and predictive optimization provides a robust foundation for smarter, more sustainable pump management and offers a practical pathway toward digital transformation in industrial water systems. Key words: Artificial intelligence, Predictive control, Industrial pumping stations, Machine learning, Energy optimization, LSTM networks, Gradient boosting models, Physics-informed neural networks, SCADA systems, Data-driven modeling, Operational reliability, Industrial automation. 1. Introduction The operation of industrial pumping stations plays a crucial role in water supply, irrigation, district heating, oil transport, wastewater management, and numerous other sectors of modern infrastructure. The efficiency and reliability of these pumping systems directly influence both operational costs and the continuity of industrial processes. Globally, pumping stations account for nearly 20–30% of total electricity consumption in water-related facilities, making them among the most energy-intensive components in industrial systems. Traditional control structures—typically based on fixed schedules, PID regulators, or rule-based heuristics—have proven insufficient in handling the increasing complexity of hydraulic dynamics, equipment aging, demand fluctuations, and variable energy tariffs. Consequently, the integration of artificial intelligence (AI) into industrial pump management has emerged as a promising pathway toward predictive, adaptive, and energyefficient operation. 115

In recent years, rapid developments in machine learning, data analytics, and sensor-driven monitoring have opened new opportunities for intelligent automation. Data-driven models are now capable of identifying nonlinearities, predicting failures before they occur, and optimizing system behavior under diverse operating constraints. Various studies in Europe, East Asia, and North America demonstrate that AI-based predictive control can reduce energy consumption in pumping networks by up to 15–25%, while simultaneously improving equipment lifetime through smoother transitions and optimal load scheduling. These advancements illustrate a broader shift toward autonomous industrial management, in which operational decisions are no longer reactive but are instead guided by continuous learning from real-time data streams. While global research has shown significant progress, the regional context—particularly in developing economies—reveals a distinct set of challenges and opportunities. In Uzbekistan, for example, water distribution and irrigation pumping stations represent a substantial share of national electricity usage due to extensive agricultural demand and aging electromechanical infrastructure. Many stations still operate with outdated control panels, limited sensor availability, and manually adjusted flow regulation mechanisms. As a result, energy losses, over-pumping, cavitation, and maintenance delays frequently occur. Several energy audits conducted across industrial facilities in Uzbekistan indicate that pump efficiency often declines to 60–70% of nominal values, and operational regimes are seldom optimized with respect to real-time hydraulic demand or electricity tariff schedules. This situation underscores the urgent need for modernization strategies built around intelligent monitoring and predictive optimization. The convergence of global technological trends and local modernization requirements highlights the relevance of AI-based control methods for Uzbekistan’s pumping infrastructure. The emerging digitalization initiatives, including the adoption of IoT sensors, SCADA upgrades, and centralized monitoring platforms, create a technical foundation for the deployment of data-driven decision-making tools. However, the transition toward AI-assisted pump management is still in its early stages. Existing research in the region remains limited largely to conventional mathematical modeling or manual optimization practices, leaving substantial gaps in the implementation of advanced machine learning techniques, predictive maintenance models, and multi-objective control frameworks tailored to local operating conditions. A review of prior academic work reveals critical limitations that motivate the present study. First, many models consider only steady-state hydraulic relationships and fail to capture the timevarying nonlinear interactions between pump speed, pipeline characteristics, and fluctuating demand profiles. Second, most optimization schemes overlook real-world disturbances such as sediment accumulation, aging-related efficiency degradation, or seasonal irrigation loads—factors that significantly affect pump operation in Uzbekistan and similar regions. Third, the majority of previous studies lack integrated approaches that combine predictive modeling, anomaly detection, and energyefficient control within a unified analytical framework. These gaps demonstrate the need for a holistic data-driven methodology capable of learning from historical operational records, monitoring realtime conditions, predicting failures, and adjusting pump behavior dynamically. In response to these challenges, this paper proposes an AI-based predictive control and optimization framework for industrial pumping stations, designed to integrate machine learning models with real-time monitoring and operational decision support. The study presents a structured methodology for data preprocessing, feature engineering, model training, and intelligent control 116

strategy formulation. By examining both global research developments and region-specific operational constraints, the research aims to demonstrate how data-driven methods can significantly enhance efficiency, reliability, and sustainability in pumping systems. The findings of this study are intended to support industrial modernization initiatives in Uzbekistan while contributing to the broader international discourse on intelligent infrastructure management. 2. Methods and Materials The methodological foundation of this study begins with a systematic approach to data acquisition and preliminary system characterization, which together form the analytical substrate for developing an AI-based predictive control framework. Industrial pumping stations operate under diverse hydraulic, electrical, and environmental conditions; therefore, constructing a reliable datadriven model requires a comprehensive representation of these conditions. The methodology presented in this section integrates multi-source sensor data, SCADA logs, historical maintenance records, and contextual operational parameters to capture the full spectrum of system behavior. The approach is designed not only to support predictive modeling but also to ensure that the subsequent optimization algorithms are informed by an accurate and robust understanding of the station’s dynamic characteristics. Data Acquisition and Sensor Architecture The dataset for this research is derived from a combination of real-time measurements and archived operational logs commonly available in industrial pumping environments. Core variables include suction and discharge pressures, pump rotational speed, electrical power consumption, flow rate, motor temperature, vibration intensity, and valve position indicators. In stations equipped with modern SCADA systems, these data points are sampled at intervals of 1-5 seconds; older systems often provide 1-10minute resolution. To account for regional constraints particularly in Uzbekistan where some pump stations have limited sensor infrastructure, the proposed methodology employs a hybrid approach: (i) direct sensor data from existing monitoring systems, (ii) inferred variables derived through hydraulic equations, and (iii) surrogate features computed from electrical load curves. Table 1 illustrates typical parameters collected from a medium-capacity industrial pumping station, serving as a representative dataset for model development. Table 1. Sample Operational Variables Used for Predictive Modeling Parameter Unit Description Q (Flow rate) m³/h Volume of water transported per hour H (Head) m Pressure head across the pump N (Power) kW Instantaneous electrical consumption n (Speed) rpm Pump impeller rotational speed Tm (Motor temperature) °C Winding or casing temperature Vib (Vibration) mm/s RMS vibration velocity Vpos % Valve opening percentage EFF (Pump efficiency) % Calculated hydraulic efficiency 117

This multi-dimensional dataset provides a sufficiently rich basis for identifying nonlinear dependencies and for developing accurate predictive models. System Characterization and Operational Profiling Once raw data are collected, the pumping station is characterized through a combination of hydraulic analysis and electromechanical profiling. This step is critical because AI models require domain-informed contextualization to avoid misleading generalizations. The characterization includes: (i) identification of pump affinity relationships, (ii) estimation of system curve parameters, and (iii) establishing the link between hydraulic demand patterns and energy consumption. Operational profiling is conducted by segmenting data into steady-state, transient, and anomalyprone intervals. Steady-state intervals are identified using variance-based thresholds, ensuring that model training is not influenced by sporadic disturbances. Transient intervals such as pump start/stop sequences or sudden demand peaks are analyzed separately to capture dynamic system response. Anomaly-prone intervals (cavitation onset, motor overheating, declining efficiency) are flagged using rule-based heuristics to facilitate future supervised learning stages. Data Cleaning, Normalization, and Feature Structuring Data preprocessing follows a structured pipeline to ensure suitability for machine learning. Missing values are handled using a hybrid imputation strategy: linear interpolation for short gaps, and model-based imputation (k-nearest neighbors) for longer gaps. Noise filtering is performed using a low-pass Butterworth filter to smooth high-frequency fluctuations in pressure and vibration signals without distorting underlying trends. Normalization is achieved through min-max scaling and z-score standardization, depending on algorithmic requirements. Feature structuring includes the generation of derivative variables such as: Energy-per-unit-flow (kWh/m³), Efficiency deviation, Vibration slope, Load imbalance factor, Short-term autocorrelation coefficients, and Lagged features capturing temporal dependencies (1-10 step delays). These engineered features significantly enhance the predictive capability of the model by embedding physical insight into the data representation. Given the nonlinear and time-dependent characteristics of pumping station dynamics, the modeling strategy is based on a combination of supervised learning techniques, temporal sequence models, and hybrid physics-informed structures. This layered approach ensures that the resulting predictive models are not only statistically accurate but also aligned with real-world hydraulic and electromechanical principles. Model Selection Rationale The complexity of pump behavior - arising from variable-speed drives, fluctuating hydraulic loads, and nonlinear motor efficiency curves - requires models that can capture both immediate relationships and temporal dependencies. For this reason, the study adopts a multi-model strategy, consisting of: 1. Gradient Boosting Regression Trees (GBRT) for short-term performance prediction such as instantaneous power demand, efficiency estimation, and hydraulic head approximation. 118

2. Long Short-Term Memory (LSTM) Neural Networks for modeling sequential dependencies in flow, vibration, and temperature data. 3. Hybrid Physics-Informed Neural Networks (PINN) for maintaining physical consistency with pump affinity laws and system curve relationships. GBRT models are favored for their interpretability and robustness against noisy industrial data, making them suitable for real-time inference. LSTM models handle sequential behavior such as pressure oscillations and delayed thermal responses. The PINN layer anchors predictions to physical constraints, reducing the likelihood of physically implausible outputs – an important characteristic when integrating AI into critical infrastructure. Data Partitioning and Training Procedure The dataset is partitioned into training (70%), validation (15%), and testing (15%) subsets, ensuring that each operational mode-steady, transient, seasonal-appears in all segments. In regions like Uzbekistan where seasonal irrigation cycles significantly influence pumping loads, seasonally stratified sampling is used to preserve temporal representativeness. Model training occurs in three stages: Stage 1 – Baseline Learning: Initial models are trained on raw normalized features to establish baseline predictive capacity. GBRT hyperparameters (learning rate, max depth, number of estimators) are tuned using grid search. Stage 2 – Temporal Dependency Learning: LSTM models are trained using windowed timeseries segments. Window sizes of 10-30 time steps are tested to balance granularity and computational efficiency. Stage 3 – Physics-Guided Refinement: A PINN correction layer is integrated by embedding the pump affinity equations: 𝑄 𝑛 𝐻 𝑛 2 = , = ( ) , 𝑄0 𝑛0 𝐻0 𝑛0 𝑃 𝑛 3 = ( ) 𝑃0 𝑛0 These relationships are encoded as penalty terms within the loss function, ensuring that predictions conform to established pump laws even in sparse or noisy data regions. Model Evaluation Metrics and Validation To ensure robustness, the study employs a multi-criteria evaluation approach: Root Mean Square Error (RMSE) for quantitative accuracy Mean Absolute Percentage Error (MAPE) for operational interpretability R² score for overall model fit Physical Consistency Index (PCI) measuring how well predictions adhere to hydraulic equations Stability Assessment Index (SAI) evaluating temporal smoothness In addition to numerical metrics, visual validation tools are used, including predicted–actual curves, residual plots, and error histograms. These diagnostics reveal structural biases or underperformance during transients. 119