eredtfyguhijo

1. Aqlli hisoblagich ma’lumotlari asosida uy
hojaliklarida anomal elektr energiya sarfini
aniqlash tizimining ishlab chiqish
Loyiha Turi
Innovatsion
Moliyaviy Hajm
450 000 000 so'm
Bajarilish Muddati
1 yil (2026-yil)
Modellari
Isolation Forest + LSTM Autoencoder
Abu Rayhon Beruniy nomidagi Urganch davlat universiteti
Loyiha Rahbari:
Botirov Dostonbek Alisher o'g'li
botirovdostonbek0423@gmail.com

2. Mavzuning Dolzarbligi: Muammo va
Iqtisodiy Yo'qotishlar
Oʻzbekiston uy xoʻjaliklarida elektr energiyasi sarfining sezilarli qismi taloq,
nosozlik va oʻgʻirlik tufayli anomal holatlardan iborat.
8–15%
Elektr energiyasi sarfining anomal qismi
25–30 mlrd so'm
Xorazm viloyatida yiliga tejamkorlik imkoniyati
Energiya resurslarini tejash va iqtisodiy samaradorlikni oshirish
Elektr taʼminoti korxonalari va isteʼmolchilarning yoʻqotishlarini kamaytirish
Taloq va oʻgʻirlikni tezkor aniqlash va oldini olish
•
•
•

3. Loyihaning Maqsadi va Vazifalari
Asosiy Maqsad
Aqlli hisoblagichlardan (smart-meter) real vaqt rejimida olingan vaqt seriyasi maʼlumotlari asosida uy xoʻjaliklarida anomal elektr energiyasi sarfini yuqori aniqlikda
aniqlash tizimini ishlab chiqish.
Asosiy Vazifalar
1 Real smart-meter maʼlumotlari asosida anomaliya benchmark datasetini yaratish va mahalliy iqlim sharoitiga moslashtirilgan ma'lumotlarni tayyorlash
2 Isolation Forest va LSTM Autoencoder modellari integratsiyalashgan gibrid anomaliya deteksiya modulini ishlab chiqish
3 Real vaqt rejimida anomal sarfni aniqlaydigan veb-dashboard va mobil ilova yaratish
4 Tizimni mahalliy "Hududiy elektr tarmoqlari" korxonalari tizimlariga MQTT/REST API orqali ulanish imkoniyatini ta'minlash

4. Ilmiy Yangilik: Gibrid Modelning Afzalligi
Mavjud Yechimlarning Cheklovi
An'anaviy usullar va oddiy ML modellari vaqt seriyalaridagi murakkab, uzoq muddatli
bogʻinliqliklarni (masalan, mavsumiy o'zgarishlar) va qisqa muddatli tebranishlarni bir vaqtda
aniqlashda qiynaladi.
Loyihaning Ilmiy Yangiligi
Gibrid Model (Isolation Forest + LSTM Autoencoder): Nazoratsiz va chuqur oʻqitish usullarini
birlashtirish.
Isolation Forest: Yolg'iz va aniq ajralib turadigan anomaliyalarni tezkor aniqlash.
LSTM Autoencoder: Vaqt seriyalaridagi uzoq muddatli bogʻinliqliklarni o'rganish va murakkab
anomaliyalarni aniqlash.
Asosiy Natijalar
Qisqa muddatli tebranishlar va uzoq muddatli bogʻinliqlarni bir vaqtda aniqlash
Mahalliy iqlim sharoiti va tarif tizimiga moslashtirilgan model
Oʻzbekiston sharoitidagi real smart-meter maʼlumotlari bilan sinovdan o'tkazish
Aniqlik darajasi: > 94%

5. Tizimning Ishlash Prinsipi
1. Isolation Forest (IF)
Ma'lumotlar to'plamidagi yolg'iz va aniq ajralib turadigan anomaliyalarni tezkor aniqlash uchun
mo'ljallangan.
Vazifasi: Qisqa muddatli, o'ziga xos anomaliyalarni aniqlash
Afzalligi: Yuqori samaradorlik va tezlik, katta ma'lumot to'plamlarida samarali
2. LSTM Autoencoder (LSTM-AE)
Vaqt seriyalaridagi uzoq muddatli bog'inliqliklarni o'rganish va ma'lumotlarning normal holatini
modellashtirish.
Vazifasi: Murakkab, yashirin anomaliyalarni aniqlash (masalan, sekin o'g'irlik)
Afzalligi: Chuqur o'qitish, vaqt seriyalarining kontekstual tahlili
Gibrid Yondashuv
Isolation Forest tezkor filtrlashni amalga oshiradi, LSTM Autoencoder esa chuqur kontekstual tahlilni
ta'minlaydi. Bu esa yolg'iz va murakkab anomaliyalarni yuqori aniqlikda aniqlash imkonini beradi.

6. Platformaning Umumiy Arxitekturasi
1 Ma'lumot Manbai
• Aqlli hisoblagichlar (Kamstrup, Landis+Gyr)
• DLMS/COSEM protokoli
• 50,000+ abonentning soatlik sarf ma'lumotlari
2 Ma'lumotlarni Yig'ish va Saqlash
• MQTT broker
• InfluxDB (vaqt seriyalari bazasi)
• Real vaqt rejimida ma'lumot oqimi
3 Tahlil va Qayta Ishlash Moduli
• Python asosidagi server tizimi
• Gibrid anomaliya deteksiya (IF + LSTM-AE)
• 94% aniqlikda anomaliyalarni aniqlash
4 Interfeys va Ogohlantirish
• Veb-dashboard (monitoring va hisobot)
• Mobil ilova (foydalanuvchilar uchun)
• SMS/email orqali ogohlantirish tizimi

7. Asosiy Texnologiyalar va Infratuzilma
Asosiy Texnologiyalar
Dasturlash: Python
ML/DL kutubxonalari: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras, Pandas
Protokollar: MQTT, REST API, DLMS/COSEM (IEC 62056)
Ma'lumotlar bazasi: InfluxDB (vaqt seriyalari), PostgreSQL
Monitoring: Grafana, Prometheus
•
•
•
•
•
Ilmiy-Texnik Infratuzilma
Laboratoriya
"Raqamli energetika va sun'iy intellekt" laboratoriyasi
•
Serverlar va GPU
2 ta yuqori unumdor server (Intel Xeon, 128 GB RAM)
4 × RTX 3080 Ti GPU – modelni o'qitish uchun
•
•
Uskunalar
100+ smart-meter simulyatori (DLMS/COSEM)
12 ta real aqlli hisoblagich (Kamstrup, Landis+Gyr)
•
•
Ma'lumotlar
50,000+ abonentning 2023–2025 yillardagi soatlik sarf ma'lumotlari
•

8. Kutilayotgan Natijalar va Ahamiyati
Ilmiy Natija
Vaqt Seriyalari Tahlili
Gibrid model (Isolation Forest +
LSTM Autoencoder) ishlab
chiqiladi
Nazoratsiz va chuqur oʻqitish
usullarini birlashtirib, murakkab
anomaliyalarni aniqlash
Scopus/Web of Science
bazasida indekslangan
jurnallarda nashr etish
•
•
•
4 ta
Ilmiy maqola
Texnologik Natija
Anomaliya Deteksiya Moduli
Real vaqt rejimida ishlaydigan
veb-dashboard
Mobil ilova va SMS/email
ogohlantirish tizimi
MQTT/REST API orqali
integratsiya imkoniyati
•
•
•
94%
Aniqlik darajasi
Ijtimoiy-Iqtisodiy Natija
Energiya Tejamkorlik
Yo'qotishlarni kamaytirish va
energiya samaradorligini
oshirish
Aholiga oʻz sarfini nazorat qilish
madaniyatini shakllantirish
IT-mutaxassislar uchun yangi ish
oʻrinlari yaratish
•
•
•
25–30 mlrd so'm
Yiliga tejamkorlik

9. Tijoratlashtirish Istiqbollari va Biznes Model
Maqsadli Bozor
"Hududiy elektr tarmoqlari" AJ va uning filiallar tarmog'i
"Oʻzbekenergo" va boshqa elektr ta'minoti korxonalari
Xususiy monitoring va energiya audit kompaniyalari
Katta isteʼmolchilar (fabrikalar, boshqaruv markazlari)
•
•
•
•
Monetizatsiya Modellari
B2B Model
Korxonalar uchun
Yillik litsenziya va bulutli xizmat (SaaS). Tekshirish va monitoring uchun
API kirish.
B2C Model
Uy xoʻjaliklari uchun
Mobil ilova orqali oylik obuna. Narxi: 10–15 ming so'm/oy. Shaxsiy
monitoring.
Qo'shimcha Xizmat
Maslahat va Hisobot
Maslahat va energiya audit hisoboti. Energiya tejamkorlik strategiyasi.
Iqtisodiy Istiqbol
12–15 mlrd so'm
Yillik daromad bir viloyatda 50 ming abonentga yetganda
25–30 mlrd so'm
Xorazm viloyatida non-technical losses hisobiga yiliga tejamkorlik
MDH davlatlariga eksport
Tizim o'zbekiston sharoitida sinovdan o'tgach, qozoqiston, qirg'iziston va boshqa davlatlarga eksport qilish imkoniyati

10. Taqvimiy Reja va Byudjet (1 yil)
Loyihani Amalga Oshirish Bosqichlari
1-3 oy: Ma'lumot Tayyorlash
Smart-meter ma'lumotlarini yig'ish, tahlil qilish va benchmark datasetini yaratish. Mahalliy iqlim
sharoitiga moslashtirilgan ma'lumotlarni tayyorlash.
4-6 oy: Model Ishlab Chiqish
Isolation Forest va LSTM Autoencoder modellarini ishlab chiqish va o'qitish. Gibrid modelni real
ma'lumotlar bilan sinovdan o'tkazish.
7-9 oy: Interfeys Yaratish
Veb-dashboard va mobil ilova prototipini yaratish. MQTT/REST API integratsiyasini amalga oshirish.
SMS/email ogohlantirish tizimini qo'shish.
10-12 oy: Sinovdan O'tkazish
Tizimni real ma'lumotlar bilan to'liq sinovdan o'tkazish. Aniqlikni 94% gacha yetkazish.
Tijoratlashtirishga tayyorlash va dokumentatsiya.
Umumiy Moliyaviy Hajm
450 mln so'm
1 yillik bajarilish muddati uchun
Asosiy xarajatlar: ish haqi, ijtimoiy to'lovlar, safar xarajatlari
Uskunalar va asbob-asrolar sotib olish
Ilmiy tadqiqotlar va sinovdan o'tkazish
•
•
•
Byudjet Taqsimoti
Ish haqi 130 mln so'm
Ijtimoiy to'lovlar 35 mln so'm
Safar xarajatlari 87 mln so'm
Uskunalar va asbob-asrolar 215 mln so'm
Boshqa xarajatlar 14 mln so'm

11. Xulosa va E'tibor uchun Rahmat
Ushbu loyiha Oʻzbekistonning energetika sohasidagi yoʻqotishlarni kamaytirish, energiya
samaradorligini oshirish va raqamli transformatsiyani jadallashtirish uchun muhim ahamiyatga
ega.
Gibrid AI modeli energiya iste'molida shaffoflik va nazoratni ta'minlaydi
Yo'qotishlarni 10–15% gacha kamaytirish imkoniyati
Aholiga oʻz sarfini real vaqt rejimida kuzatish imkonini beradi
Elektr tarmoqlariga yuk kamayadi, uzilishlar soni qisqaradi
MDH davlatlariga eksport qilish salohiyatiga ega
→
→
→
→
→
Loyiha Rahbari
Botirov Dostonbek Alisher o'g'li
Abu Rayhon Beruniy nomidagi Urganch davlat universiteti
Aloqa Ma'lumotlari
📧 botirovdostonbek0423@gmail.com
📱 +998 (91) 999-04-23