Мировая энергетика переживает, пожалуй, самый глубокий сдвиг за последние сто лет. То, что ещё недавно воспринималось как технологический тренд — цифровизация, автоматизация, «умные» сети, — сегодня стало основой новой модели энергоснабжения. Энергетика перестаёт быть только инженерной инфраструктурой; она становится системой данных, где электроны и информация движутся синхронно, а искусственный интеллект становится управляющим слоем этой динамичной экосистемы.
Рост сложности энергосистем очевиден. Энергетика уже не централизована: миллионы малых источников — солнечные панели, ветрогенераторы, аккумуляторы, электромобили — взаимодействуют между собой в режиме реального времени. Этот децентрализованный мир требует новых инструментов управления. Традиционные модели, основанные на прогнозах «в среднем по году», перестают работать, когда баланс между генерацией и потреблением может меняться ежеминутно. Здесь и появляется искусственный интеллект — не как мода, а как необходимость.
Согласно прогнозу International Energy Agency (IEA, 2024), к 2030 году около 40% мировой генерации будет приходиться на возобновляемые источники энергии, а число подключённых к сети устройств Интернета вещей превысит 50 миллиардов. Одновременно с этим растёт объём данных: в энергетике каждый день генерируется до 1 петабайта информации, от параметров турбин до профилей потребления отдельных домов. Управлять такими объёмами вручную невозможно. Искусственный интеллект берёт на себя задачи анализа, прогнозирования и адаптации энергосистем в реальном времени, превращая управление энергией из реактивного в предсказательное.
По оценке IRENA (2025), внедрение ИИ в энергетический сектор способно повысить общую энергоэффективность на 10–15%, а потери в распределительных сетях сократить на до 8%. Алгоритмы машинного обучения уже применяются для предсказания нагрузки с точностью до минуты, оптимизации маршрутов передачи энергии и автоматического регулирования мощности станций. Благодаря ИИ электросети начинают работать по принципу «самообучающейся системы»: анализируя собственные сбои, они корректируют алгоритмы и повышают устойчивость без участия человека.