Перспективи використання смарт-лічильників для зниження втрат електроенергії в мережах України

Людмила Михайлова, Віктор Дубік, Олександр Козак, Олег Горбовий
Анотація

Метою роботи було визначення потенціалу зниження технічних і комерційних втрат електроенергії шляхом інтеграції інтелектуальних технологій обліку в існуючу інфраструктуру розподільчих мереж. У дослідженні було використано методи сценарного моделювання, системного аналізу, структурно-функціонального порівняння та вивчення міжнародного досвіду. Було досліджено рівень втрат електроенергії в Україні станом на 2024 рік, який становив 18-19 % від загального обсягу виробленої енергії, причому близько 70 % цих втрат мали технічний характер. Було встановлено, що структура генерації електроенергії була сформована за участю атомної (55 %), теплової (24 %), гідро (9 %), сонячної (7 %) та вітрової (5 %) енергетики. Було проаналізовано, що часткове впровадження смарт-лічильників на рівні 50 % забезпечує зниження втрат на 25 %, тоді як повне охоплення розподільчої мережі може скоротити втрати до 45 %. Було узагальнено технічні характеристики інтелектуальних лічильників, які передбачають високочастотний збір даних з інтервалами 15 хвилин або однієї години, дистанційне передавання інформації в режимі реального часу через мобільні мережі або системи Power Line Communication (PLC), автоматичне виявлення аварійних ситуацій та несанкціонованого втручання. Було доведено, що інтеграція смарт-лічильників із системами управління енергоспоживанням дозволяє ефективно балансувати навантаження, знижувати пікові споживання й оптимізувати розподіл електроенергії. Також було узагальнено досвід США, ЄС і Китаю, який підтверджує доцільність широкомасштабного впровадження таких систем для зниження втрат і стимулювання розвитку розподіленої генерації. Отримані результати свідчать про перспективність застосування смарт-лічильників у цифровій трансформації української енергосистеми, що забезпечить її адаптивність, надійність та стійкість до нових викликів. Практична цінність дослідження полягає у розробці підходів до цифровізації обліку енергоспоживання в Україні, що може бути використано при модернізації енергомереж та формуванні стійкої розумної енергосистеми

Ключові слова

автоматизація обліку, управління ресурсами, цифрові технології, інтелектуальні системи, моніторинг споживання, ефективність споживання

ЦИТУВАТИ
Mikhailova, L., Dubik, V., Kozak, O., & Gorbovy, O. (2025). Prospects for use of smart meters to reduce electricity losses in Ukraine’s power grids. Machinery & Energetics, 16(2), 146-158. https://doi.org/10.31548/machinery/2.2025.146
Використані джерела
  1. Ahmed, M., Meegahapola, L., Vahidnia, A., & Datta, M. (2020). Stability and control aspects of microgrid architectures – a comprehensive review. IEEE Access, 8, 144730-144766. doi: 10.1109/access.2020.3014977.
  2. Akkaya, O.S., & Soy, H. (2021). Hardware design of single-phase smart electricity meter based on multiple wireless connectivity technologies. European Journal of Science and Technology, 32, 332-338. doi: 10.31590/ejosat.1040829.
  3. Al-khafaji, T.J., Sadiq Al-kafaji, M.S., Hamza, B.J., & Duhis, A.H. (2024). Wireless digital smart energy meter based on GSM/SMS technology. Salud, Ciencia Y Tecnología – Serie De Conferencias, 3, article number 876. doi: 10.56294/sctconf2024876.
  4. Al-Sammak, K.A., Al-Gburi, S.H., Marghescu, I., Drăgulinescu, A.M., Marghescu, C., Martian, A., Al-Sammak, N.A., Suciu, G., & Alheeti, K.M. (2025). Optimizing IoT energy efficiency: Real-time adaptive algorithms for smart meters with LoRaWAN and NB-IoT. Energies, 18(4), article number 987. doi: 10.3390/en18040987.
  5. Asia Pacific smart metering market report 2024: Asia-Pacific now home to more than 1 billion connected energy meters – ResearchAndMarkets.com. (2024). Retrieved from https://www.businesswire.com/news/home/20240701905786/en/Asia-Pacific-Smart-Metering-Market-Report-2024-Asia-Pacific-Now-Home-to-More-than-1-Billion-Connected-Energy-Meters---ResearchAndMarkets.com?utm_.
  6. Babu, A.N., Kavya, C.V., Praneetha, A., Dhanush, T.T., Ramanaiah, T.V., Nidheesh, K., & Brahmanandam, P.S. (2022). Smart energy meter. Indian Journal of Science and Technology, 15(29), 1451-1457. doi: 10.17485/ijst/v15i29.1241.
  7. Berg Insight. (2025). Smart electricity meter penetration rate in Europe reached 63 percent at the end of 2024. Retrieved from https://www.berginsight.com/smart-electricity-meter-penetration-rate-in-europe-reached-63-percent-at-the-end-of-2024.
  8. Chen, Z., Amani, A., Yu, X., & Jalili, M. (2024). Control and optimisation of power grids using smart meter data: A review. Sensors, 23(4), article number 2118. doi: 10.3390/s23042118.
  9. Deguenon, L., Yamegueu, D., & Gomna, A. (2024). Overcoming the challenges of integrating variable renewable energy to the grid: A comprehensive review of electrochemical battery storage systems. Journal of Power Sources, 580, article number 233343. doi: 10.1016/j.jpowsour.2023.233343.
  10. Energy Information Administration. (2024). Annual electric power industry report, form EIA-861 detailed data files. Retrieved from https://www.eia.gov/electricity/data/eia861/.
  11. Energy Map. (2024). Level of equipment with smart electricity meters. Retrieved from https://map.ua-energy.org/uk/resources/b676f89a-188b-4179-8d56-1b984a2e477f/.
  12. Fettermann, D., Christoffel, P., Castillo, J., & Sant’Anna, A. (2024). The role of performance in smart meter’s acceptance: A survey in Joinville, Brazil. Urban Science, 8(1), article number 1. doi: 10.3390/urbansci8010001.
  13. Gaikwad, R.S. (2024). IoT based smart meter using Esp32. International Journal of Research Publication and Reviews, 5(5), 2360-2370. doi: 10.55248/gengpi.5.0524.1204.
  14. Gallardo, J.L., Ahmed, M.A., & Jara, N. (2021). Lora IoT-based architecture for advanced metering infrastructure in residential smart grid. IEEE Access, 9, 124295-124312. doi: 10.1109/access.2021.3110873.
  15. Güçyetmez, M., & Sakeen, H. (2022). A real-time invoice based smart meter design with mobile application. International Journal of Engineering Research and Development, 14(2), 884-894. doi: 10.29137/umagd.1036454.
  16. Gunduz, M.Z., & Das, R. (2024). Smart grid security: An effective hybrid CNN-based approach for detecting energy theft using consumption patterns. Sensors, 24(4), article number 1148. doi: 10.3390/s24041148.
  17. Havrylyuk, I. (2024). External economic activity of Ukraine with EU countries. Economy and Society, 59. doi: 10.32782/2524-0072/2024-59-3.
  18. Hock, D., Kappes, M., & Ghita, B. (2020). Entropy-based metrics for occupancy detection using energy demand. Entropy, 22(7), article number 731. doi: 10.3390/e22070731.
  19. Hrechyn, D., & Drobot, І. (2024). Investigating voltage deviations in the enterprise’s power supply network during the electrical equipment operation. Bulletin of Lviv National Environmental University Agroengineering Research, 27, 61-69. doi: 10.31734/agroengineering2024.27.061.
  20. Hu, H.M., Zhao, X., Wu, Y., Huang, M., Zhu, Z., & Yang, Q. (2020). Privacy preservation of smart meters based on identity authentication. Energy and Power Engineering, 12(4), 53-62. doi: 10.4236/epe.2020.124b006.
  21. International Energy Agency. (2025). Ukraine. Retrieved from https://www.iea.org/countries/ukraine/electricity.
  22. Karlilar Pata, S., & Pata, U.K. (2025). Comparative analysis of the impacts of solar, wind, biofuels and hydropower on load capacity factor and sustainable development index. Energy, 319, article number 134991. doi: 10.1016/j.energy.2025.134991.
  23. Knayer, T., & Kryvinska, N. (2022). An analysis of smart meter technologies for efficient energy management in households and organizations. Energy Reports, 8, 4022-4040. doi: 10.1016/j.egyr.2022.03.041.
  24. Kubiczek, J., Hadasik, B., Krawczyńska, D., Przedworska, K., & Ryczko, A. (2023). Going beyond frontiers in household energy transition in Poland – a perspective. Frontiers in Energy Research, 11, article number 1239115. doi: 10.3389/fenrg.2023.1239115.
  25. Kuznetsov, P. (2024). Development and implementation of a smart home automation system in the context of the Ukrainian housing sector: Challenges and prospects. Bulletin of Cherkasy State Technological University, 29(1), 62-72. doi: 10.62660/bcstu/1.2024.62.
  26. Kuznietsov, M., & Lysenko, O. (2024). Ensuring the energy balance in the local system with renewable generation. Renewable Energy, 72(1), 6-18. doi: 10.36296/1819-8058.2023.1(72)6-18.
  27. Lisovyk, V., Shevchenko, O., & Shovkaliuk, M. (2024). Increasing the capacity of communities in recovery projects through energy efficiency training. Technologies and Engineering, 25(5), 57-70. doi: 10.30857/2786-5371.2024.5.6.
  28. Madi, A., Elsayed, W., Nascimento, D., Beshir, A.H., Leżyński, P., & Smoleński, R. (2022). Influence of chaotic spreading factor modulation based random modulation on G3-PLC system. In Proceedings of the international symposium on electromagnetic compatibility – EMC Europe (pp. 770-773). Gothenburg: IEEE. doi: 10.1109/emceurope51680.2022.9901316.
  29. Mirsharifi, M., & Rezaei, F. (2024). Improving the security of management software of smart meters networks. International Journal of Information and Communication Technology Research, 15(4), 32-40. doi: 10.61186/itrc.15.4.32.
  30. Ntouros, V., Kampelis, N., Senzacqua, M., Karlessi, T., Assimakopoulos, M.-N., Kolokotsa, D., & Cristalli, C. (2021). Smart meter awareness in Italy, Ancona. In A. Bisello, D. Vettorato, D. Ludlow & C. Baranzelli (Eds.), Smart and sustainable planning for cities and regions (pp. 47-66). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-57764-3_4.
  31. Palasevych, M.B., Savka, O.V., & Lepak, T.A. (2024). Impact of smart technologies on economic development and the increase in energy efficiency of the national economy. Academic Visions, 34.
  32. Pliuhin, V., & Teterev, V. (2021). Possibility implementation analysis of the smart grid network in a current state conditions of the united energy systems of Ukraine. Lighting Engineering & Power Engineering, 60(1), 15-22. doi: 10.33042/2079-424x.2021.60.1.03.
  33. Putsenteilo, P.R. (2023). The concept of smart grid: Technological, organizational and economic aspects of the development of the energy sector. Innovation Economy, 1, 137-150. doi: 10.37332/2309-1533.2023.1.19.
  34. Sherstniov, Yu., & Osadchuk, Yu. (2024). Development of an algorithm for optimizing electrical energy consumption levels at mining and beneficiation plant substations using intelligent systems. Journal of Kryvyi Rih National University, 22(1), 116-124. doi: 10.31721/2306-5451-2024-1-58-116-124.
  35. Skrypnyk, S. (2021). Substantiation of the choice of the replacement scheme of line for mathematical modeling of 20 kV power supplies. Scientific Papers of Donetsk National Technical University. Series: Electrical and Power Engineering, 24(1), 69-72. doi: 10.31474/2074-2630-2021-1-69-72.
  36. Stagnaro, C. (2025). Second-generation smart meter roll-out in Italy: A cost-benefit analysis. Journal of Industrial and Business Economics, 52(1), 201-220. doi: 10.1007/s40812-024-00324-1.
  37. Statista. (n.d.). Energy – Ukraine. Retrieved from https://www.statista.com/outlook/io/energy/ukraine.
  38. Telbayeva, S., Nurmaganbetova, G., Avdeyev, L., Kaverin, V., Issenov, S., Janiszewski, D., Smagulova, K., & Nurmagambetova, G. (2024). Development of mathematical models of power consumption at coal plants. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(8(131)), 22-32. doi: 10.15587/1729-4061.2024.313932.
  39. Tripathi, S.K., Maurya, S., Kumar, A., Raj, K.S., & Rawat, R. (2024). Advanced energy metering system using IoT. International Journal of Innovative Research in Computer Science and Technology, 12(3), 148-153. doi: 10.55524/ijircst.2024.12.3.25.
  40. Ukrainian Institute for the Future. (2025). Ukraine’s energy sector development. Retrieved from https://uifuture.org/en/news-en/ukraines-energy-sector-developments-2/.
  41. Voloshko, A.V., & Shevchuk, V.V. (2024). Voltage failures in electrical networks and determination of their characteristics. Visnyk of Vinnytsia Polytechnical Institute, 5, 12-17. doi: 10.31649/1997-9266-2023-170-5-12-17.
  42. Wang, R.-G., et al. (2024). Analyzing long-term and high instantaneous power consumption of buildings from smart meter big data with deep learning and knowledge graph techniques. Energies, 16(19), article number 6893. doi: 10.3390/en16196893.
  43. Yakubu, O., Babu, C.N., & Adjei, C.O. (2021). A novel IoT based smart energy meter with backup battery. International Journal of Computing, 20(3), 357-364. doi: 10.47839/ijc.20.3.2281.
  44. Zhou, S. (2021). The effect of smart meter penetration on dynamic electricity pricing: Evidence from the United States. The Electricity Journal, 34(3), article number 106919. doi: 10.1016/j.tej.2021.106919
  45. Zubenko, V.O., Bereziuk, I.A., Volkov, I.V., & Teliuta, R.V. (2024). Analysis of the opportunities of wind energy providing for farms in Kirovograd region. Visnyk of Kherson National Technical University, 87(4), 63-69. doi: 10.35546/kntu2078-4481.2023.4.7.