Ризик-орієнтоване управління продуктовими AI-рішеннями в енергетичній галузі
Ольга Дегтярьова, Тетяна Куклінова*, Валерія Слатвінська, Володимир Гура, Олександр ЗадерейкоІнноваційні ініціативи, пов’язані зі штучним інтелектом, в енергетичному секторі традиційно розглядалися як джерела організаційної складності та потенційної вразливості. Метою дослідження було проаналізувати взаємодію між енергетичною безпекою та стійкістю енергетичних систем, дослідити нові ризики, пов’язані з цифровізацією та впровадженням інтелектуальних систем, а також оцінити управлінські та політичні заходи, необхідні для ефективної інтеграції штучного інтелекту в енергетичну інфраструктуру. Для досягнення поставлених цілей використано джерела з відкритим доступом та застосовано інтегрований підхід, що поєднує загальнонаукові й спеціалізовані методи дослідження з акцентом на передові аналітичні, моніторингові та автоматизовані технології. Результати дослідження підкреслюють важливість інвестування в технологічний, людський та регуляторний потенціал для повного використання потенціалу штучного інтелекту. Водночас роль інструментів на базі штучного інтелекту в сучасних енергетичних системах зростає завдяки їхньому внеску в цифрову стійкість, операційну стабільність, прогнозне обслуговування, кібербезпеку та прийняття стратегічних рішень. Однак ці розробки супроводжуються відповідними ризиками. Саме тому сучасна система управління повинна еволюціонувати від адміністративної та контрольно-орієнтованої функції до інтелектуального аналітичного механізму, який інтегрує людський досвід з алгоритмічним прийняттям рішень. Таким чином, цифрова стійкість розширює концепцію стійкості системи, інтегруючи інформаційні технології та аналітику на основі штучного інтелекту для передбачення, поглинання та відновлення після збоїв, спричинених фізичними, технологічними чи кіберінцидентами. Ця інтеграція зменшує суб’єктивність, підвищує точність операційних рішень та забезпечує прозорий, адаптивний та науково обґрунтований підхід до стратегічної координації. Поєднуючи передову аналітику, автоматизацію на основі штучного інтелекту та проактивне управління ризиками, енергетичні системи можуть досягти підвищеної стабільності, експлуатаційної надійності та стійкості до кібербезпеки у все більш складних та цифрово взаємопов’язаних середовищах. Крім того, використання передового світового досвіду та сприяння транскордонній співпраці в галузі інновацій у сфері штучного інтелекту та кібербезпеки може прискорити трансформацію енергетичних підприємств у напрямку стійких, інтелектуальних та стійких інфраструктур
Використані джерела
- Alhamrouni, I., Abdul Kahar, N.H., Salem, M., Swadi, M., Zahraoui, Y., Kadhim, D.J., Mohamed, F.A., & Alhuyi Nazari, M. (2024). A comprehensive review on the role of artificial intelligence in power system stability, control, and protection: Insights and future directions. Applied Sciences, 14(14), article number 6214. doi: 10.3390/app14146214.
- Allied Market Research. (n.d.). Cyber-security in energy market to reach $21.8 billion globally by 2031 at 11.3% CAGR. Retrieved from https://surl.li/xmeetn.
- Alomari, M.A., Al-Andoli, M.N., Ghaleb, M., Thabit, R., Alkawsi, G., Alsayaydeh, J.A.J., & Gaid, A.S.A. (2025). Security of smart grid: Cybersecurity Issues, potential cyberattacks, major incidents, and future directions. Energies, 18(1), article number 141. doi: 10.3390/en18010141.
- Bertone, F., Lubrano, F., & Goga, K. (2020). Artificial intelligence techniques to prevent cyber attacks on smart grids. Annals of Disaster Risk Sciences, 3(1). doi: 10.51381/adrs.v3i1.42.
- Chaika, O. (2023). Russian hackers coordinate actions with the military and intensify attacks on the eve of winter. How Ukraine resists cyberattacks on the power system. Retrieved from https://forbes.ua/company/rosiyski-khakerikoordinuyut-dii-z-viyskovimi-ta-posilyuyut-ataki-naperedodni-zimi-yak-ukraina-protistoit-kiberatakam-naenergosistemu-08112023-17242.
- Deutsche Energie-Agentur. (n.d.). Cyber-Fit: Investing in cybersecurity in the electricity industry. Berlin: Deutsche Energie-Agentur GmbH (dena).
- DTEK. (2024). Action report 2024: Fight for light. Retrieved from https://www.dtek.com/en/media-centre/publications.
- Dui, H., Zeng, Q., & Xie, M. (2025). Generative AI-based spatiotemporal resilience, green and low-carbon transformation strategy of smart renewable energy systems. Frontiers of Engineering Management, 12, 1220-1235.doi: 10.1007/s42524-025-4147-6.
- ENTSO-E strategic roadmap. (n.d.) Retrieved from https://www.entsoe.eu/.
- Florkowski, M., Hayashi, H., Matsuda, S., Moribe, H., Moriwaki, N., Jones, D., & Pauska, J. (2024). Digitally boosted resilience: Digitalization to enhance resilience of electric power system. IEEE Power and Energy Magazine, 22(2), 100109. doi: 10.1109/MPE.2023.3344554.
- Horbachenko, S., & Savratskiy, О. (2025). Transformation of the innovative component of management processes in the context of digitalization. Pryazovskyi Economic Herald, 3(43), 62-68. doi: 10.32782/2522-4263/2025-3-11.
- Ige, A.B., Kupa, E., & Ilori, O. (2024). Analyzing defense strategies against cyber risks in the energy sector: Enhancing the security of renewable energy sources. International Journal of Science and Research Archive, 12(1), 2978-2995. doi: 10.30574/ijsra.2024.12.1.1186.
- Khaleel, M.F., & Abdulkareem, Z.M. (2025). A study on the role of artificial intelligence and renewable energy technologies in building a sustainable future. Journal of Artificial Intelligence, Machine Learning and Neural Network, 51(1), 14-27. doi: 10.55529/jaimlnn.51.14.27.
- Koundouri, P., Feretzakis, G., & Alamanos, A. (2025). Integrating AI into energy systems: The approach of the Global Climate Hub. Retrieved from https://wpa.deos.aueb.gr/docs/2025.Global.Climate.Hub.AI.pdf.
- Kravchyk, Yu. (2025). Strategic planning of hydrogen economy development in the context of Ukraine’s energy transition. Ukrainian Journal of Applied Economics and Technology, 10(1), 40-45. doi: 10.36887/2415-8453-2025-1-6. [16] Kyiv School of Economics. (2024). Damages and losses of the energy sector of Ukraine. Kyiv: Kyiv School of Economics.
- Nachaat, M., Oubelaid, A., & Almazrouei, S. (2023). Staying ahead of threats: A review of AI and cyber security in power generation and distribution. International Journal of Electrical and Electronics Research, 11(1), 143-147.
- Ozpineci, B. (2022). AI/ML and cybersecurity in power electronics. IEEE Power Electronics Magazine, 9(4), 38-40. doi: 10.1109/MPEL.2022.3222584.
- Pudycheva, H. (2021). The structure of energy supply chains in Ukraine. Tavria Scientific Bulletin. Series: Economics, 5, 72-82. doi: 10.32851/2708-0366/2021.5.9.
- Ruan, J., Liang, G., Zhao, J., Zhao, H., Qiu, J., Wen, F., & Dong, Z.Y. (2023). Deep learning for cybersecurity in smart grids: Review and perspectives. Energy Conversion and Economics, 4(4), 233-251. doi: 10.1049/enc2.12091.
- Shadabfar, M., Mahsuli, M., Zhang, Y., Xue, Y., Ayyub, B.M., Huang, H., & Medina, R.A. (2022). Resilience-based design of infrastructure: Review of models, methodologies, and computational tools. ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part A: Civil Engineering, 8(1), article number 03121004. doi: 10.1061/ AJRUA6.0001184.
- Shandilya, S.K., Datta, A., Kartik, Y., & Nagar, A. (2024). What is digital resilience? In Digital resilience: Navigating disruption and safeguarding data privacy (pp. 3-42). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-53290-0_1.
- State Service of Special Communications and Information Protection of Ukraine. (n.d.). Retrieved from https://cip.gov.ua/ua.
- Stezhko, S.M., & Fitsa, V.M. (2021). Cybersecurity as an important factor in ensuring the vital activity of the domestic energy industry. Information and Law, 4(39), 113-120. doi: 10.37750/2616-6798.2021.4(39).248828.
- Sulaiman, A., Nagu, B., Kaur, G., Karuppaiah, P., Alshahrani, H., Reshan, M.S., & Shaikh, A. (2023). Artificial intelligence-based secured power grid protocol for smart city. Sensors, 23(19), article number 8016. doi: 10.3390/ s23198016.
- Trofymenko, O., Shevchuk, O., Koba, N., Tashcheiev, Y., & Pavlenco, T. (2021). Knowledge and innovation management for transforming the field of renewable energy. In Artificial intelligence and sustainable computing for smart city (pp. 73-87). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-82322-1_6.
- Vetrivel, S.C., Arun, V.P., Saravanan, T.P., Maheswari, R., & Mohanasundari, M. (2025). Socio-economic impacts of digital innovations in renewable energy adoption. In J.K.P. Mukthar, V. Jain, S.B. Tsai & C.H. Wu (Eds.), Digital innovations for renewable energy and conservation (pp. 277-312). Hershey: IGI Global Publishing. doi: 10.4018/9798-3693-6532-8.ch012.