A szén Kínában csökkenhet, miközben a megújulók nőnek. Nézd meg, hol segít az AI az előrejelzésben és hálózati optimalizálásban.
Szén kilengései, AI-stabil háló: merre tart a világ?
A globális szénpiac 2025-ben még rekordot dönt: a világ szénkereslete 8 8845 millió tonnára (Mt) nő az év során, nagyjából 0,5%-os éves bővüléssel. A meglepetés nem is ez, hanem a folytatás: a friss előrejelzések szerint a következő években a trend megfordul, és a szén „tetőzik”, majd enyhén csökken a évtized végéig. A legnagyobb fordulat Kínához kötődik, ahol a szén iránti igény 2027-re 4 879 Mt-ra eshet, és tovább csökkenhet 4 772 Mt-ra az évtized végére.
A politikai zaj közben hangos: az Egyesült Államokban 2025-ben a szénkereslet emelkedése és a szénbarát intézkedések kapják a címlapokat. Mégis, a számok azt mutatják, hogy Kína szerkezeti változása akkora, hogy várhatóan „túlkiabálja” az amerikai rövid távú visszapattanást. A lényeg üzleti szempontból egyszerű: a szénkorszak nem egyik napról a másikra ér véget, de a növekedési történet kifullad, és a rendszerirányítás fókusza átkerül a megújulók integrációjára.
Ebben a blogposztban a „Mesterséges intelligencia az energetikában és fenntarthatóságban” sorozat részeként azt bontom ki, miért fontos ez a fordulat egy magyar energiapiaci szereplőnek, ipari fogyasztónak vagy ESG-felelősnek – és hogyan tud az AI ténylegesen segíteni: előrejelzéssel, hálózati optimalizálással, rugalmassági (flex) portfóliók irányításával és jobb döntéstámogatással.
Miért Kína a döntő: a globális széntrend motorja
A válasz röviden: mert Kína önmagában a világ szénfelhasználásának több mint felét adja, így bármilyen elmozdulás ott azonnal globális hatású.
A friss piaci kép alapján 2024 és 2025 között Kínában a szénkereslet nagyjából stagnált. Ez már önmagában üzenet: ha a világ legnagyobb szénfogyasztója nem nő, miközben az ipar és a villamosenergia-igény hosszú távon még bővül, akkor a háttérben valami strukturális történik.
A „kiszorítás” mechanikája: megújulók + atom = kevesebb szén
Kínában a szén nem azért esik vissza, mert „hirtelen zöld lett minden”, hanem mert a villamosenergia-rendszerben a megújulók és az atom kiszorítják a szenet a termelésből.
Az előrejelzés szerint a megújulók részaránya Kína villamosenergia-termelésében 2030-ra 49% köré emelkedhet. Ez a szám üzleti nyelven azt jelenti: a piac közepén a „fix költséges, bázis jellegű” termelés mellett egyre nagyobb lesz a változékony, időjárásfüggő termelés – ami másféle operációt és másféle IT-t (igen, AI-t) igényel.
Miért nem mindegy a politika sem – de a fizika még fontosabb
Az USA-ban a szén rövid távon erősebb lehet a korábban vártnál. A friss előrejelzés alapján 2027-re az amerikai szénfelhasználás +38 Mt-tal lehet magasabb a tavalyi várakozáshoz képest.
De közben Kínára -126 Mt lefelé módosítás érkezik ugyanerre az időtávra. Ez a különbség elég ahhoz, hogy a globális pálya összességében lefelé mutasson.
A tanulság: a politika ideig-óráig tud fékezni vagy gyorsítani, de a rendszerköltségek, a technológiai tanulási görbék és a hálózati fizika végül kikényszerítik az alkalmazkodást.
Mi történik Európában és Indiában, és miért érdekes ez nekünk?
A válasz: mert a „szén utáni” működés nem csak kínai történet; Európában már szerkezeti lejtmenet van, Indiában pedig a növekedés lassul.
Európában a szénhasználat a vártnál lassabban csökkent, részben a gyengébb szél- és víztermelés miatt. Mégis, a trend iránya nem kérdés: megújuló bővülés + karbonárazás + kivezetési vállalások.
Indiában 2025-ben meglepő visszaesés látszott (erős monszun, több vízenergia, alacsonyabb áramigény). A középtávú pályát is lefelé korrigálták: 2027-re a kereslet 1 383 Mt körül várható, ami 39 Mt-tal alacsonyabb a korábbi előrejelzésnél, és a szén részaránya 2025-ben 70%-ról 2030-ra 60% felé csúszhat.
Magyar szemmel: a kockázat nem a szén ára, hanem a volatilitás
Egy magyar ipari vállalat vagy energiakereskedő számára a szénről szóló hír elsőre távolinak tűnhet. Én mégis azt látom, hogy a valódi kockázat a következő:
- nő a villamosenergia-termelés időjárásfüggése, ezzel együtt az árak és a kiegyenlítőenergia-költségek volatilitása;
- felértékelődik a rugalmas fogyasztás, az akkumulátoros tárolás, a PPA-k és a saját termelés;
- a „jó stratégia” már nem egyetlen beszerzési döntés, hanem folyamatos optimalizálás.
Ehhez pedig adatok és modellek kellenek. Innen jön képbe a mesterséges intelligencia.
Hol segít az AI az energiaátmenetben – konkrétan, mérhetően
A válasz: az AI ott erős, ahol sok adat, gyors döntés és nemlineáris összefüggések vannak. A megújulók integrációja pontosan ilyen.
1) Kereslet- és termelés-előrejelzés (load & generation forecasting)
A megújulók mellett a legdrágább hiba a rossz előrejelzés. Ha alulbecsülöd a terhelést, drága kiegyenlítést veszel. Ha túlbecsülöd, feleslegesen foglalsz kapacitást.
Az AI-alapú előrejelzés jellemzően ezekből dolgozik:
- historikus fogyasztás (15 perces/órás idősorok),
- időjárási adatok (hőmérséklet, felhőzet, szél, páratartalom),
- naptárhatások (ünnepnap, iskolaszünet),
- termelési adatok (PV, szél, CHP),
- piaci jelzések (árak, intraday mozgások).
Eredmény: kevesebb kiegyenlítési költség, jobb menetrend, stabilabb működés. A legtöbb szervezet itt tud a leggyorsabban „pénzt találni”.
2) Hálózati optimalizálás és torlódáskezelés
Ahogy nő a nap- és szélerőművek aránya, a hálózatban gyakrabban alakulnak ki lokális torlódások. Az AI itt nem „helyettesíti” a hálózati mérnököt, hanem segít:
- előre jelezni a kritikus időablakokat,
- ajánlani beavatkozásokat (újraterhelés, tároló töltés/kisütés, rugalmassági aktiválás),
- optimalizálni a veszteségeket és a feszültségprofilt.
3) Rugalmasság (flex) és tárolók vezérlése: amikor a fogyasztó is erőmű
A „szén kifelé, megújuló befelé” világban a rugalmasság aranyat ér. AI-val jól kezelhető:
- akkumulátorok üzemeltetése (arbitrázs, csúcsvágás, menetrendtartás),
- ipari terhelések időzítése (hűtés, sűrített levegő, vízkezelés),
- épületek energiamenedzsmentje (HVAC optimalizálás),
- aggregáció (több kisebb fogyasztó/termelő egy portfólióban).
A legjobb rendszerek nem „érzésre” döntenek, hanem szimulálnak: mi történik, ha 18:00-kor kisütök, de 20:00-kor áramhiány lesz? Mi a várható ár- és kiegyenlítési kockázat? Az AI itt döntéstámogató motor.
4) Döntéstámogatás ESG-hez és energiabeszerzéshez
A széntrendekkel együtt nő az igény a transzparens, auditálható jelentésekre. AI-val gyorsítható:
- telephelyi kibocsátási becslés (Scope 2 és részben Scope 3 előkészítés),
- beszállítói adatok tisztítása és anomália-keresés,
- energiaár-kockázati forgatókönyvek.
A gyakorlati előny: a fenntarthatósági csapat és a beszerzés ugyanarra a számra tud támaszkodni, nem három külön Excel-verzióra.
Mit érdemes most megtenni egy vállalatnak? (Rövid, működő terv)
A válasz: nem „AI-projektet” kell indítani, hanem energiaátmeneti operációt kell felépíteni, amiben az AI egy eszköz.
- Adatalap rendbetétele (4–8 hét): mérési pontok, idősorok, időjárás-feed, számlaadatok, PPA/menetrend adatok. Hiányzó adatok pótlása, egységesítés.
- Egy cél, egy modell (6–10 hét): válassz egy nagy hatású use case-t (pl. terhelés-előrejelzés telephelyre vagy portfólióra), és mérd a megtakarítást.
- Operációba építés: ki dönt a modell alapján? Mi a fallback? Mik a KPI-ok (MAPE, kiegyenlítési költség/MWh, csúcsterhelés)?
- Skálázás: tárolóvezérlés, rugalmasság, intraday optimalizálás, ESG riporting.
Amit én működőnek látok: először pontosságot javítani (forecast), utána pénzt csinálni (optimalizálás), végül kockázatot csökkenteni (scenario + governance).
A szén visszaszorul – a rendszerirányítás nehezebb lesz, nem könnyebb
A globális szénkereslet még magas 2025-ben, de az előrejelzések szerint a következő években Kína csökkenése fordíthat a pályán, és ez összességében erősebb hatás, mint bármilyen rövid távú amerikai szénbarát politika. A piac ettől nem lesz „egyszerűbb”. Pont ellenkezőleg: több bizonytalanság, több volatilitás, több optimalizálási feladat jön.
A jó hír: a villamosenergia-rendszer digitális. A rossz hír: aki nem használ adatot és AI-t, az drágábban fog működni. A „Mesterséges intelligencia az energetikában és fenntarthatóságban” sorozatban én ezt a gondolatot viszem végig: a fenntarthatóság nem csak cél, hanem üzemeltetési képesség.
Ha a következő 6–12 hónapban egyetlen dolgot csinálsz, legyen ez: építs egy megbízható előrejelzési és optimalizálási alapot, és tedd be a napi döntésekbe. A kérdés már nem az, hogy lesz-e energiaátmenet, hanem az, hogy ki irányítja jól a volatilis rendszert – és ki fizeti meg a tanulópénzt.