Tel: +998977838464

2026
III Международный форум биоэкономики: специальный выпуск

V-SEKSIYA - SIRKULYAR IQTISODIYOT VA QAYTA TIKLANUVCHI ENERGIYA MANBALARINI INTEGRATSIYALASH IMKONIYATLARINI OSHIRISH

KICHIK BIZNES SUBYEKTLARIDA QAYTA TIKLANUVCHI ENERGIYA RESURSLARIDAN SAMARALI FOYDALANISHNI SUNʼIY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARI ASOSIDA BOSHQARISH

DOI 10.67668/mj/2026issmaxsus/2077 Страницы 202-212

Опубликован 2026-09-25

Авторы
Tursunxoʻjayeva Gulnoza Jamoliddin qizi
Организация
Alfraganus University image/svg+xml
III Bioiqtisodiyot xalqaro forumi, Buxoro, 24-25-sentabr 2026
PDF (узбекский) Google Scholar Google Scholar

Аннотация

В статье исследованы теоретические и практические основы управления использованием возобновляемых энергетических ресурсов в субъектах малого бизнеса на основе технологий искусственного интеллекта. Автор обобщил теорию разрыва энергоэффективности, концепцию просьюмера и подходы к управлению спросом и интерпретировал искусственный интеллект как инструмент, компенсирующий нехватку информационных и управленческих ресурсов малых предприятий. На основе официальных источников оценены отраслевая структура солнечных панелей в Узбекистане, динамика установленной мощности на объектах предпринимательства и государственные механизмы стимулирования. Разработана концептуальная модель, объединяющая модули прогнозирования генерации и нагрузки, оптимизации режима аккумуляторов и предиктивного технического обслуживания оборудования. Предложен порядок оценки на основе доли собственного потребления и экономического эффекта, обоснованы практические предложения по расширению интеллектуального энергоменеджмента в малом бизнесе. Предложенный подход способствует снижению энергетических затрат предпринимателей и укреплению устойчивости национальной энергетической системы.

Ключевые слова

малый бизнес, возобновляемая энергия, искусственный интеллект, солнечная фотоэлектрическая станция, система энергоменеджмента, управление спросом, предиктивное обслуживание, энергоэффективность

Библиографические ссылки

  1. Ahmad, T., Zhang, D., Huang, C., Zhang, H., Dai, N., Song, Y., & Chen, H. (2021). Artificial intelligence in sustainable energy industry: Status Quo, challenges and opportunities. Journal of Cleaner Production, 289, 125834. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.125834
  2. Antonopoulos, I., Robu, V., Couraud, B., Kirli, D., Norbu, S., Kiprakis, A., Flynn, D., Elizondo-Gonzalez, S., & Wattam, S. (2020). Artificial intelligence and machine learning approaches to energy demand-side response: A systematic review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 130, 109899. https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.109899
  3. Carvalho, T. P., Soares, F. A. A. M. N., Vita, R., Francisco, R. da P., Basto, J. P., & Alcalá, S. G. S. (2019). A systematic literature review of machine learning methods applied to predictive maintenance. Computers & Industrial Engineering, 137, 106024. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106024
  4. Energyforum.uz. (2025, December 1). Almost 2 GW of solar panels have been installed in Uzbekistan at 141 thousand facilities. https://energyforum.uz/en/news/almost-2-gw-of-solar-panels-have-been-installed-in-uzbekistan-at-141-thousand-facilities
  5. IRENA. (2024). Renewable Power Generation Costs in 2023. Abu Dhabi: International Renewable Energy Agency. https://www.irena.org/Publications/2024/Sep/Renewable-Power-Generation-Costs-in-2023
  6. Jaffe, A. B., & Stavins, R. N. (1994). The energy-efficiency gap: What does it mean? Energy Policy, 22(10), 804-810. https://doi.org/10.1016/0301-4215(94)90138-4
  7. Mariano-Hernández, D., Hernández-Callejo, L., Zorita-Lamadrid, A., Duque- Pérez, O., & Santos García, F. (2021). A review of strategies for building energy management system: Model predictive control, demand side management, optimization, and fault detect & diagnosis. Journal of Building Engineering, 33, 101692. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2020.101692
  8. Thollander, P., Danestig, M., & Rohdin, P. (2007). Energy policies for increased industrial energy efficiency: Evaluation of a local energy programme for manufacturing SMEs. Energy Policy, 35(11), 5774-5783. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2007.06.013
  9. Trianni, A., & Cagno, E. (2012). Dealing with barriers to energy efficiency and SMEs: Some empirical evidences. Energy, 37(1), 494-504. https://doi.org/10.1016/j.energy.2011.11.005
  10. Vázquez-Canteli, J. R., & Nagy, Z. (2019). Reinforcement learning for demand response: A review of algorithms and modeling techniques. Applied Energy, 235, 1072-1089. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.11.002
  11. Voyant, C., Notton, G., Kalogirou, S., Nivet, M.-L., Paoli, C., Motte, F., & Fouilloy, A. (2017). Machine learning methods for solar radiation forecasting: A review. Renewable Energy, 105, 569-582. https://doi.org/10.1016/j.renene.2016.12.095
  12. Oʻzbekiston Respublikasi Prezidentining 16-fevral 2026-yil PF-21-son “Mamlakat taraqqiyotining 2030-yilgacha moʻljallangan ustuvor yoʻnalishlari doirasida islohotlarni izchil davom ettirish va yangi bosqichga olib chiqishning qoʻshimcha chora-tadbirlari toʻgʻrisida”gi Farmoni https://lex.uz/ru/docs/-8050769
  13. Oʻzbekiston Respublikasi Prezidentining 2025-yil 19-mart PF-50-son “Kichik va oʻrta biznesning iqtisodiyotdagi oʻrnini oshirish chora-tadbirlari toʻgʻrisida”gi Farmoni. https://lex.uz/uz/docs/-7444738
  14. Oʻzbekiston Respublikasi Prezidentining 2023-yil 16-fevral PQ-57-son “2023-yilda qayta tiklanuvchi energiya manbalarini va energiya tejovchi texnologiyalarni joriy etishni jadallashtirish chora-tadbirlari toʻgʻrisida”gi Qarori. https://lex.uz/uz/docs/-6385716
  15. Oʻzbekiston Respublikasi Prezidentining 2024-yil 14-oktabr PQ-358-son “Sunʼiy intellekt texnologiyalarini 2030-yilga qadar rivojlantirish strategiyasini tasdiqlash toʻgʻrisida”gi Qarori. https://lex.uz/docs/-7158604
  16. Gazeta.uz. (2026, 22-aprel). Oʻzbekistonda 145 mingdan ortiq obyektga umumiy quvvati 2114 MVt boʻlgan quyosh panellari oʻrnatilgan. https://www.gazeta.uz/oz/2026/04/22/solar-panel/
  17. Spot.uz. (2025, 1-may). Uch oyda fuqarolar quyosh panellari orqali 8 mlrd soʻmdan ortiq elektr energiyasi sotdi. https://www.spot.uz/oz/2025/05/01/solar-energy-subsidies
  18. Oʻzbekiston Respublikasi Milliy statistika qoʻmitasi. (2025, 28-oktabr). Oʻzbekiston Respublikasining yalpi ichki mahsuloti (2025-yil yanvar-sentabr): press- reliz. https://stat.uz/img/press-relizlar/analitika-vvp_zb-lotin_p95454.pdf

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.