Sun‘iy neyron tarmoqlar yordamida elektr energiyasi iste‘molini prognozlash va energiya taqsimotini matematik optimallashtirish

Mazkur tezisda elektr energiyasi iste‘molini LSTM turidagi sun‘iy neyron tarmoq yordamida prognozlash va energiya manbalari o‘rtasidagi taqsimotni chiziqli dasturlash orqali optimallashtirish yondashuvi taklif etiladi. Soatlik talab prognozini energiya balansi, manbalarning mavjud imkoniyatlari va xarajatlar bilan bog‘lovchi matematik model shakllantiriladi. Prognoz aniqligini iqtisodiy samaradorlikdan farqlash, ma‘lumotlarni vaqt tartibida ajratish hamda noaniqlikni hisobga olish masalalari yoritiladi. Ish nazariy modellashtirishga asoslangan bo‘lib, empirik tajriba yoki tasdiqlangan tejamkorlik ko‘rsatkichlarini taqdim etmaydi. Taklif etilgan modelni real ma‘lumotlar asosida tekshirish va ekologik mezonlar bilan kengaytirish tavsiya qilinadi.

R E S E A RC H F O C US xalqaro ilmiy jurnali hamkorligida

QR-kod maqolaning DOI sahifasini ochadi SAHIFALAR TIL 791–794 O‘zbek

IQTIBOS UCHUN Kalimbetova Rayhan Yusupovna, Erimbatova Dilnoza Nurulla qizi. Sun’iy neyron tarmoqlar yordamida elektr energiyasi iste’molini prognozlash va energiya taqsimotini matematik optimallashtirish // «O‘zbekiston olima ayollarining mamlakat taraqqiyotiga qo‘shayotgan hissasi» mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya materiallari (Nukus, 2026- yil 9–10-oktyabr). – Nukus, 2026. – B. 791–794. – DOI: https://doi.org/ 10.66073/ReFocus-Conf/0910157

«O‘zbekiston olima ayollarining mamlakat taraqqiyotiga qo‘shayotgan hissasi» XALQARO ILMIY-AMALIY KONFERENSIYA NUKUS, 9–10-OKT YABR 2026

SUN’IY NEYRON TARMOQLAR YORDAMIDA ELEKTR ENERGIYASI ISTE’MOLINI PROGNOZLASH VA ENERGIYA TAQSIMOTINI MATEMATIK OPTIMALLASHTIRISH Kalimbetova Rayhan Yusupovna Berdaq nomidagi Qoraqalpoq davlat universiteti Fizikaviy va kolloid kimyo kafedrasi Katta o‘qituvchisi

Erimbatova Dilnoza Nurulla qizi Berdaq nomidagi Qoraqalpoq davlat universiteti Annotatsiya: Mazkur tezisda elektr energiyasi iste’molini LSTM turidagi sun’iy neyron tarmoq yordamida prognozlash va energiya manbalari o‘rtasidagi taqsimotni chiziqli dasturlash orqali optimallashtirish yondashuvi taklif etiladi. Soatlik talab prognozini energiya balansi, manbalarning mavjud imkoniyatlari va xarajatlar bilan bog‘lovchi matematik model shakllantiriladi. Prognoz aniqligini iqtisodiy samaradorlikdan farqlash, ma’lumotlarni vaqt tartibida ajratish hamda noaniqlikni hisobga olish masalalari yoritiladi. Ish nazariy modellashtirishga asoslangan bo‘lib, empirik tajriba yoki tasdiqlangan tejamkorlik ko‘rsatkichlarini taqdim etmaydi. Taklif etilgan modelni real ma’lumotlar asosida tekshirish va ekologik mezonlar bilan kengaytirish tavsiya qilinadi. Kalit so‘zlar: sun’iy neyron tarmoqlar, LSTM, elektr energiyasi iste’moli, yuklama prognozi, chiziqli dasturlash, energiya taqsimoti, matematik optimallashtirish, prognoz noaniqligi. Kirish (adabiyotlar sharhi). Elektr energiyasi iste’molining vaqt bo‘yicha o‘zgarishi ta’minotni rejalashtirish va mavjud quvvatlardan oqilona foydalanishni talab qiladi. Prognozdagi xatolar ortiqcha zaxira ajratilishi yoki talabni qoplashdagi qiyinchiliklarga olib kelishi mumkin. Hochreiter va Schmidhuber (1997) taklif etgan LSTM arxitekturasi ketma-ket ma’lumotlardagi bog‘lanishlarni o‘rganishga asos yaratgan. Kong va hammualliflar (2019) ushbu yondashuvni turar joy elektr yuklamasini qisqa muddatli prognozlashga qo‘llagan. Hong va Fan (2016) esa prognoz noaniqligini hisobga olish zarurligini yoritgan. Energiya iste’molini boshqarishda Mohsenian-Rad va hammualliflar (2010) iste’mol jadvalini optimallashtirish imkoniyatlarini ko‘rsatgan. Amos va Kolter (2017) neyron tarmoqlar bilan optimallashtirish masalalarini integratsiyalashning matematik yondashuvini ishlab chiqqan. Mazkur tezisda ushbu yo‘nalishlar asosida talab prognozini resurs taqsimoti bilan bog‘lovchi soddalashtirilgan model taklif etiladi. Asosiy maqsad LSTM prognozidan foydalanib, talab va mavjud quvvat cheklovlari doirasida energiya xarajatlarini minimallashtirish mexanizmini asoslashdir. Bunda model elektr tarmog‘idagi fizik oqimlarni emas, manbalar o‘rtasidagi soatlik energiya hajmlarini rejalashtiradi. Shuning uchun uning qo‘llanish sohasi iqtisodiy taqsimot bilan chegaralanadi va qo‘shimcha texnik tekshiruv talab etiladi.

Materiallar va uslublar Tadqiqot nazariy modellashtirishga asoslanadi; amaliy tekshiruv uchun soatlik iste’mol, havo harorati, hafta kuni va bayram belgilaridan foydalanish taklif qilinadi. Ma’lumotlar vaqt tartibida o‘qitish, validatsiya va sinov qismlariga ajratiladi. Normallashtirish parametrlari faqat o‘qitish qismida hisoblanadi. LSTM NUKUS · 2026

oldingi kuzatuvlar asosida keyingi sutkaning soatlik talabini prognozlaydi. Aniqlik MAE va RMSE orqali mavsumiy sodda prognoz bilan taqqoslanadi. Taqsimot masalasida xᵢₜ manbaning t soatda yetkazadigan energiyasini, c ᵢₜ birlik narxini, d̂ ₜ prognoz talabini bildiradi. Maqsad funksiyasi min ΣₜΣᵢcᵢₜxᵢₜ shaklida belgilanadi. Balans Σᵢxᵢₜ=d̂ ₜ, chegaralar esa 0≤xᵢₜ≤Uᵢₜ tarzida beriladi. Uᵢₜ tegishli soatda X A L Q A R O I L M I Y- A M A L I Y K O N F E R E N S I YA

manbadan olinadigan energiyaning yuqori chegarasidir. Model chiziqli dasturlash usuli bilan yechiladi. Hisoblash davri bir soat bo‘lgani uchun barcha hajmlar kilovatt-soatda ifodalanadi. Tarmoq yo‘qotishlari, akkumulyatorlar va uzatish liniyalari ushbu boshlang‘ich modelga kiritilmaydi. Prognoz yangilanganda taqsimot qayta hisoblanadi. Talab bo‘yicha baholashda zaxira xarajati ham inobatga olinishi lozim. Bu tartib prognozlashdagi axborot sizib chiqishini cheklash va yechimning amaliy maqbulligini tekshirishga yo‘naltiriladi. 1-jadval. Elektr energiyasi iste’molini prognozlash va taqsimotni optimallashtirish modelining tarkibiy qismlari « O ‘ Z B E K I S T O N O L I M A AY O L L A R I N I N G M A M L A K AT T A R A Q Q I Y O T I G A Q O ‘ S H AY O T G A N H I S S A S I »

Tarkibiy qism Modeldagi ifodasi yoki usuli Vazifasi va baholash mezoni Kirish ma’lumotlari Soatlik iste’mol, havo harorati, Talabning vaqt va tashqi hafta kuni va bayram belgilari omillarga bog‘liqligini hisobga olish Ma’lumotlarni Vaqt tartibida o‘qitish, validatsiya Kelajak ma’lumotlarining tayyorlash va sinov qismlariga ajratish o‘qitish jarayoniga kirib qolishini oldini olish Talabni prognozlash LSTM neyron tarmog‘i Keyingi sutkaning soatlik elektr energiyasi talabini aniqlash Prognozni baholash MAE va RMSE; mavsumiy Prognoz xatolarini baholash va sodda prognoz bilan taqqoslash modelning taqqoslama aniqligini tekshirish Taqsimotni min ΣₜΣᵢcᵢₜxᵢₜ Manbalardan olinadigan optimallashtirish energiyaning umumiy xarajatini minimallashtirish Energiya balansi Σᵢxᵢₜ = d̂ ₜ Har bir soatda ajratilgan energiyani prognoz talabiga tenglashtirish Manba imkoniyatlari 0 ≤ xᵢₜ ≤ Uᵢₜ Har bir manbadan olinadigan energiyani mavjud chegaralar doirasida saqlash Yechim mavjudligi Har bir soatda ΣᵢUᵢₜ ≥ d̂ ₜ Soddalashtirilgan modelda talabni qoplash imkoniyatini tekshirish Amaliy samaradorlik Haqiqiy talab sharoitidagi xarajat, Prognoz aniqligidan alohida ta’minlanmagan energiya va ravishda taqsimot qarorining zaxiradan foydalanish natijasini baholash

Modelni kengaytirish Tarmoq yo‘qotishlari, energiya Texnik va ekologik shartlarni saqlash, emissiyalar va noaniqlik hisobga olish; keyingi tadqiqot ssenariylari yo‘nalishi Izoh: xᵢₜ — i manbadan t soatda olinadigan energiya; cᵢₜ — energiya birligi narxi; d̂ ₜ — prognoz talab; Uᵢₜ — manbaning soatlik energiya chegarasi. Jadval NUKUS · 2026

nazariy modelni umumlashtiradi; unda empirik samaradorlik ko‘rsatkichlari keltirilmagan. Natijalar. Nazariy modellashtirish natijasida talab prognozi va energiya taqsimotini ketma-ket bog‘lovchi ikki bosqichli tuzilma shakllantirildi. Birinchi bosqichning chiqishi bo‘lgan soatlik talab ikkinchi bosqichdagi balans chekloviga X A L Q A R O I L M I Y- A M A L I Y K O N F E R E N S I YA

kiritiladi. Narxlar farqlanganda optimallashtirish mavjud chegaralar doirasida arzonroq manbalarga ustuvorlik beradi. Agar jami mavjud energiya prognoz talabidan kam bo‘lsa, berilgan cheklovlar bilan yechim mavjud bo‘lmaydi. Shu holat qo‘shimcha zaxira yoki boshqariladigan talab mexanizmini kiritish zarurligini ko‘rsatadi. Muhim jihat shundaki, prognoz xatosining kamayishi xarajatlarning aynan shuncha kamayishini anglatmaydi. Iqtisodiy natija narxlar, quvvat chegaralari va xatoning yuzaga kelish vaqtiga bog‘liq. Taklif etilgan tuzilma prognoz sifatini va taqsimot qarorini alohida baholash imkonini beradi. Biroq hech qanday foizli tejamkorlik yoki aniqlik ko‘rsatkichi hisoblanmagan. Model elektr energiyasining umumiy iste’molini avtomatik kamaytirmaydi, chunki talab tashqi parametr sifatida « O ‘ Z B E K I S T O N O L I M A AY O L L A R I N I N G M A M L A K AT T A R A Q Q I Y O T I G A Q O ‘ S H AY O T G A N H I S S A S I »

olinadi. Shuningdek, arzon manba har doim ekologik toza manba bo‘lavermaydi. Demak, yashil iqtisodiyot maqsadlariga mos baholash uchun emissiya koeffitsiyentlari yoki uglerod cheklovi qo‘shilishi zarur. Hozirgi natija hisoblash tajribasi emas, keyingi tekshiruv uchun tayyorlangan matematik asosdir. Xulosa va tavsiyalar. Sun’iy neyron tarmoq yordamida talabni prognozlash va chiziqli dasturlash orqali energiyani taqsimlash o‘zaro to‘ldiruvchi vazifalar sifatida birlashtirildi. Taklif etilgan model prognozni bevosita balans chekloviga kiritib, xarajatlarni mavjud resurslar doirasida minimallashtirishga xizmat qiladi. Uning afzalligi hisoblash bosqichlari va cheklovlarning aniq ifodalanishidir. Amaliy joriy etishdan oldin ma’lumotlar sifati tekshirilishi, mavsumiy sodda model bilan taqqoslash o‘tkazilishi va vaqt bo‘yicha mustaqil sinov tashkil etilishi tavsiya qilinadi. Prognoz aniqligi bilan birga haqiqiy talab sharoitidagi xarajat, ta’minlanmagan energiya va zaxiradan foydalanish baholanishi kerak. Noaniqlik yuqori bo‘lganda ehtimollik ssenariylari asosidagi optimallashtirish maqsadga muvofiq. Keyingi bosqichlarda tarmoq yo‘qotishlari, saqlash qurilmalari va ishlab chiqarishning o‘zgarish tezligi cheklovlarini kiritish zarur. Ekologik samaradorlikni baholash uchun manbalar kesimidagi emissiyalar hisoblanishi tavsiya etiladi. Xarajatni kamaytirish, energiyani tejash va chiqindilarni qisqartirish bir xil natija sifatida talqin qilinmasligi kerak. Modelning haqiqiy foydasi faqat o‘lchangan ma’lumotlar asosidagi takrorlanuvchi tajriba orqali aniqlanadi. Shu sababli taqdim etilgan yondashuv amaliy samarasi isbotlangan tizim emas, sinovdan o‘tkazilishi lozim bo‘lgan taklifdir.