AI a téli energiacsúcsok és klímacélok szolgálatában

A téli energiaigény nem „szimplán magasabb fogyasztás”. Sokkal inkább egy stresszteszt: kiderül, mennyire rugalmas a hálózat, mennyire pontosak az előrejelzések, és mennyire gyors a döntéshozatal, amikor a hideg napok egymás után jönnek. 2025 decemberében Kína épp ilyen időszakra készül: a hivatalos várakozások szerint a villamosenergia- és a földgázkereslet is minden eddigi téli rekordot megközelíthet.

Ez nem csak kínai hír. Európának és Magyarországnak is üzenet: a téli csúcsok kezeléséhez a „több kapacitás” önmagában kevés. A jobb működéshez adatok, előrejelzés, optimalizálás kell – és itt jön képbe a mesterséges intelligencia az energetikában és fenntarthatóságban című sorozatunk központi témája: hogyan lehet AI-val stabilabb, olcsóbb és alacsonyabb kibocsátású energiarendszert üzemeltetni.

Téli rekordkereslet: miért dől el ilyenkor minden?

A lényeg: a téli csúcsok nem lineárisan nőnek. A hőmérséklet csökkenése sok rendszernél ugrásszerű keresletet okoz (fűtés, ipari hőigény, csúcsidei villamos terhelés). Kínában a hatóságok szerint idén télen egyszerre erősödhet az áram- és a gázkereslet. Közben a szénalapú termelésnél a mintavett erőművi adatok néhol visszaesést mutattak év/év alapon – vagyis az ellátás oldalon is lehetnek hullámzások.

Mit tud ehhez hozzátenni az AI az energiaelőrejelzésben?

A legjobb válasz: a keresletet és az ellátást együtt kell előre jelezni, nem külön-külön.

Egy modern, AI-alapú energiaelőrejelzési rendszer tipikusan az alábbi adatokat fűzi össze:

• időjárás (hőmérséklet, szél, páratartalom, felhőzet) – nem csak országosan, hanem hálózati zónánként;
• naptárhatások (munkanap, hétvége, iskolai szünetek, ünnepi logika);
• árjelzések és keresleti reakciók (dinamikus árazás, ipari terhelésáthelyezés);
• hálózati állapot és korlátozások (szűk keresztmetszetek, transzformátor-terhelés);
• fogyasztói szegmensek viselkedése (lakosság vs. ipar vs. szolgáltatások).

A cél nem az, hogy „szép” forecast legyen, hanem hogy operatív döntésekre alkalmas legyen: mikor indítsunk tartalékot, hol várható feszültségprobléma, mikor érdemes tárolót tölteni/üríteni.

Gyakorlati megközelítés: 3 lépés a téli csúcsok lefaragására

1. Terhelés-előrejelzés 15 perces felbontásban (nem napi átlagban). A csúcsok a negyedórákban fájnak.
2. Rugalmassági portfólió építése: ipari demand response, épületfelügyeleti rendszerek, hőtárolás, akkumulátor.
3. Automatikus döntéstámogatás (human-in-the-loop): az AI javasol, az üzemirányító jóváhagy.

Ha ezt egy energiacég jól csinálja, a nyereség kézzelfogható: kevesebb csúcsra járatott fosszilis tartalék, kevesebb kiegyenlítési költség, jobb ellátásbiztonság.

Új hazai (kínai) gázturbina: hatékonyság + szoftver = alacsonyabb kibocsátás

A hír egyik legérdekesebb része, hogy Kína magas hatékonyságú, teljesen belföldön gyártott gázturbinát állított rendszerbe, részben azért, hogy csökkentse a külső technológiai kitettséget egy globális berendezéshiány közepette.

A gázturbina körüli vita gyakran ideológiai. Én pragmatikusan nézem: ha a rendszerben ma még szükség van gyorsan szabályozható kapacitásra, akkor az számít, hogy azt mennyire hatékonyan és mennyire „tiszta módon” üzemeltetjük, és mennyire támogatja a megújulók integrációját.

Hol segít az AI a gázturbinák hatékonyabb üzemében?

Válasz elsőként: az AI a turbinát nem „zölddé varázsolja”, hanem kiszedi belőle a pazarlást.

Tipikus, nagy értékű AI-alkalmazások:

• Prediktív karbantartás: rezgés-, hőmérséklet- és nyomásjelek alapján a rendszer előre jelzi a meghibásodási mintákat. Kevesebb állásidő, kevesebb vészleállás.
• Égésoptimalizálás: a vezérlés finomhangolása a hatásfok és az emissziós paraméterek (pl. NOx) egyensúlyára.
• Részterheléses hatásfok javítása: a téli csúcsoknál sok egység „fel-le” szabályoz. AI-val csökkenthető az a veszteség, ami a nem ideális üzemállapotokból jön.
• Digitális iker (digital twin): szimulációval lehet előre látni, hogy egy adott terhelési profil és üzemanyagminőség mellett hogyan alakul a hatásfok és a kockázat.

A fontos mondat: a gázerőművek akkor a leghasznosabbak a dekarbonizációban, ha rugalmas, optimalizált háttérként működnek, nem pedig alaperőműként.

Kína–Franciaország klímaegyüttműködés: adat és mérhetőség nélkül csak PR

Kína és Franciaország 2025 decemberében közös klímanyilatkozatot adott ki: többek között a megújulók gyorsításáról, a karbonárazásról, a metánról, az alkalmazkodásról és a klímafinanszírozásról. Az ilyen nyilatkozatok kétféleképpen szoktak elhalni: (1) nincs mérőszám, (2) nincs végrehajtási kapacitás.

AI mint „közös nyelv”: összehasonlítható adatok és előrejelzések

A valódi együttműködéshez kompatibilis adatmodellek kellenek. Az AI itt nem varázsige, hanem eszköztár:

• MRV automatizálás (measurement, reporting, verification): kibocsátások mérése, jelentése, hitelesítése.
• Metánkibocsátás detektálása: műholdas, drónos és szenzoros adatokból anomáliakeresés.
• Klímakockázati modellek: árvíz, hőhullám, aszály hatásának számszerűsítése infrastruktúrára és ellátási láncokra.
• Karbonárazási szcenáriók: iparági hatások, versenyképességi kitettség, átárazódási kockázat.

A legjobb AI-projektek itt nem „nagy modellek a semmire”, hanem konkrét kérdésekre adnak választ: melyik ágazatban érdemes először metáncsökkentést finanszírozni, hol térül meg gyorsan a hálózatfejlesztés, hol indokolt célzott támogatás.

EU gazdaságbiztonsági csomag, CBAM és ritkaföldfémek: a fenntarthatóság ellátásilánc-kérdés is

Az EU új csomagja a ritkaföldfém-ellátás, az akkumulátor- és újrahasznosítási alapanyagok, valamint a piaci torzulások kezelését célozza. A háttér egyszerű: a tiszta technológiákhoz (EV, szélturbina, félvezető) anyagok kellenek, ezek ellátása pedig geopolitika.

A karbonlábnyom mérésénél (CBAM-viták) pedig az ütközési pont ugyanaz: nincs globálisan egységes, transzparens és igazságos mérési standard, vagy legalábbis nem mindenki fogadja el ugyanazt.

Mit jelent ez egy magyar ipari szereplőnek 2025 végén?

Három konkrét következmény:

1. A termék-karbonlábnyom számítása nem „extra”, hanem belépő a beszállítói tárgyalásokon.
2. Az adatok minősége üzleti kockázat: ha az emissziós adatok hiányosak vagy önbevallásra épülnek, abból viták, késedelmek, költségek lesznek.
3. A beszállítói lánc optimalizálása AI-téma: anyagárak, szállítási kockázatok, kibocsátás, készletszint – mind összefügg.

Itt az AI legjobb szerepe a döntéstámogatás: nem csak azt mondja meg, „melyik beszállító olcsóbb”, hanem azt is, hogy melyik útvonal és beszerzési mix csökkenti a kibocsátást és a kitettséget egyszerre.

A „középszintű” döntéshozók leckéje: AI nélkül nincs végrehajtás

A forrásanyag egyik legtanulságosabb része az, hogy a kínai klímapolitikát nem csak a csúcsvezetés formálja: a középszintű helyi tisztviselők gyakran „vállalkozó bürokrataként” viselkednek. Olyan programokat visznek át, amelyek láthatóak, mérhetőek, és amelyekkel forrást és elismerést szerezhetnek.

Ez nekem nagyon ismerős mintázat Európában is: a stratégia lehet tökéletes, ha a végrehajtásnál nincs ember, adat és rendszer.

Mi a párhuzam az AI-projektekkel az energetikában?

Az AI bevezetése 80% szervezet, 20% algoritmus.

Ami ténylegesen számít:

• Dedikált felelősök (nem „mellékállásban”): energiaadat-gazda, modellgazda, üzemi termékfelelős.
• Rendszeres karbon- és energiaelszámolás: egységes definíciók, időbélyeg, verziózás.
• Adathozzáférés és adatminőség: ha a vállalati adatok önbevallásra épülnek, a modell legfeljebb szép diagramot rajzol.
• Pilotból üzem: a siker ott kezdődik, amikor az előrejelzés bekerül a napi üzemviteli döntésekbe.

Egy jó energia-AI megoldás nem az, amit egyszer bemutatnak, hanem az, amit 2026 januárjában is használnak, amikor jön a következő hideghullám.

Mit érdemes most meglépni? (Rövid, használható ellenőrzőlista)

Ha energiatermelő, hálózati szereplő, ipari fogyasztó vagy ESG-ért felelős vezető vagy, ez a 6 pont gyorsan kijelöli az irányt:

1. Van 15 perces (vagy jobb) fogyasztási és termelési idősorod? Ha nincs, ez az első lépés.
2. Kezelsz időjárás-adatokat és naptárhatásokat modellben? A téli csúcsoknál ez alap.
3. Meg tudod mondani, hol a legdrágább 5% a fogyasztásban? Csúcsdíj, kiegyenlítés, kötbér.
4. Van rugalmassági eszközöd (tároló, DR, hőtárolás, vezérlés)? Ha nincs, AI-val sem lesz mit optimalizálni.
5. A turbinák/berendezések állapotadatai össze vannak kötve az üzemirányítással? Prediktív karbantartás csak így működik.
6. A karbonadatok auditálhatók? CBAM- és beszállítói elvárások miatt ez gyorsan kritikus lesz.

Merre tartunk 2026-ban: az energia-AI a biztonságról is szól

A kínai téli rekordkereslet-várakozás, az új gázturbina, a Kína–Franciaország klímapárbeszéd és az EU ellátásbiztonsági lépései ugyanarra mutatnak: az energiatranszformáció egyszerre technológiai és végrehajtási kérdés. Aki csak kapacitásban gondolkodik, lemarad. Aki csak szabályozásban gondolkodik, ugyancsak.

A mesterséges intelligencia az energetikában ott ad kézzelfogható értéket, ahol a döntések gyorsak, a kockázatok drágák, és a rendszerek összekapcsoltak: téli csúcsterhelés kezelése, rugalmas termelés, mérhető kibocsátás, auditálható adatok.

Ha 2025 végén egy dolgot vinnék tovább ebből a történetből, ez lenne: az AI nem „szép extra” a fenntarthatóság mellé. Az AI az a szervezeti izom, ami a klímacélokat képes átváltani napi üzemvitelre. Te hol érzed most a legnagyobb szűk keresztmetszetet: adat, ember, vagy döntési folyamat?