Agrivoltaicul single-axis interspace are cel mai mic impact de mediu în Europa. Vezi de ce este o șansă reală pentru agricultura și energia din România.
Most românii aud de „parcuri fotovoltaice” și se gândesc la mii de panouri care „mănâncă” teren agricol. Realitatea e că există o variantă în care panourile produc energie, culturile rămân pe câmp, iar impactul asupra mediului este chiar mai mic decât al rețelelor naționale de electricitate.
Într-un studiu european recent, sistemele agrivoltaice single‑axis de tip interspace au ieșit câștigătoare clar la capitolul impact de mediu. Pentru România, aflată în plină cursă pentru investiții în regenerabile și digitalizare, asta nu e doar o știre tehnică. E o oportunitate strategică, mai ales dacă o legăm de AI în industria energetică – de la proiectare, la operare și mentenanță.
În articolul acesta clarificăm ce au descoperit cercetătorii, de ce contează pentru fermierii și dezvoltatorii din România și cum poate inteligența artificială să facă agrivoltaicul nu doar verde, ci și profitabil și ușor de operat.
Ce a arătat studiul european despre agrivoltaic
Cercetătorii din Italia și Suedia au analizat, pe 30 de ani de funcționare, patru tipuri de sisteme agrivoltaice (APV) bifaciale și le-au comparat cu un parc fotovoltaic clasic la sol (CGMPV):
- panouri verticale fixe
- sisteme single‑axis de tip interspace (panouri între rânduri de culturi)
- sisteme single‑axis overhead (panouri ridicate deasupra culturilor)
- sisteme dual‑axis overhead (panouri ridicate cu urmărire pe două axe)
Toate sistemele au fost modelate cu o putere de 1 MW, în patru locații europene (Suedia, Germania, nordul și sudul Italiei), cu date climatice reprezentative pentru perioada 2000–2024 și o durată de viață de 30 de ani.
Rezultatul cheie:
Sistemul single‑axis interspace este configurația agrivoltaică cu cel mai mic impact de mediu în Europa, pe întreg ciclul de viață.
Față de celelalte configurații APV, single‑axis interspace a înregistrat:
- cele mai mici emisii de GES (CO₂ echivalent)
- 57% mai puține particule (materie particulată)
- 48% mai puțină acidificare
- 27% mai puțină eutrofizare a mediului
Sistemele dual‑axis ridicate au avut cel mai mare impact de mediu, în principal din cauza cantității mari de oțel necesare pentru structurile înalte.
Cercetătorii au folosit o analiză de ciclu de viață (LCA) pe 10 categorii de impact (climă, ozon, acidificare, eutrofizare, resurse minerale, combustibili fosili etc.) și au rulat analize de incertitudine de tip Monte Carlo pentru robustețe.
De ce contează agrivoltaicul single‑axis pentru România
Pentru România, mesajul studiului este clar:
Dacă vrem tranziție verde fără război între energie solară și agricultură, agrivoltaicul single‑axis interspace este una dintre cele mai inteligente direcții.
1. Protejarea terenurilor agricole
România e în topul UE la suprafață agricolă și, în același timp, sub presiune să instaleze rapid capacități fotovoltaice mari. Conflictul „panouri vs. mâncare” e inevitabil dacă nu schimbăm modelul clasic de parc la sol.
Agrivoltaicul interspace adresează exact această problemă:
- panourile se montează pe rânduri care nu blochează complet lumina
- culturile continuă să producă între rânduri
- fermierul are două fluxuri de venit: agricultură + energie
În condițiile secetelor tot mai dese, un design bine gândit de APV poate chiar proteja culturile de arșiță și reduce evapotranspirația. Iar aici intră în joc AI pentru modelarea microclimatului și a randamentelor agricole.
2. Impact de mediu mai mic decât rețelele naționale
Toate sistemele APV analizate au avut, per kWh produs, impact de mediu de 8–111 ori mai mic decât mixurile de electricitate naționale folosite la comparație.
Chiar dacă APV-urile consumă de 3,5–9,6 ori mai multe resurse minerale decât rețeaua (oțel, aluminiu, materiale pentru module), emisiile și poluarea asociate producției de energie sunt mult mai mici pe durata celor 30 de ani.
Pentru România, unde mixul energetic încă include o pondere relevantă de combustibili fosili, un parc agrivoltaic bine proiectat decarbonizează producția de energie și, în același timp, aduce bani în agricultură.
3. Strategii diferențiate pe regiuni
Studiul are un mesaj important pe care mulți dezvoltatori îl ignoră: nu orice configurație APV e optimă peste tot.
Un exemplu din cercetare:
- în Suedia, cu iradiere solară scăzută și rețea națională deja foarte „curată”, un sistem overhead dual‑axis poate avea la un indicator (formarea de ozon fotochimic) un impact ușor mai mare decât rețeaua
Morala: designul agrivoltaic trebuie adaptat regional – climă, nivel de iradiere, mix energetic, tipuri de culturi.
În România, asta înseamnă că un proiect APV în Botoșani ar trebui gândit altfel decât unul în Dolj sau Constanța. Iar aici AI pentru analiză geo-spațială și optimizare multi-criterială devine un instrument practic, nu un moft.
Cum ajută AI să proiectăm agrivoltaice mai bune
În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, acest articol stă exact la intersecția dintre fotovoltaic, agricultură și inteligență artificială. AI poate interveni în toate etapele unui proiect agrivoltaic.
1. Alegerea amplasamentului și a configurației APV
AI poate analiza simultan sute de variabile și scenarii pe care o echipă clasică le-ar parcurge în luni:
- hărți de iradiere solară
- istorice meteo pe 20+ ani
- tipuri de sol și culturi dominante pe zonă
- distanța față de rețelele electrice
- restricții de mediu și urbanism
Un model de machine learning poate recomanda:
- dacă merită implementat un sistem single‑axis interspace sau vertical
- un layout optim (distanță între rânduri, înălțimi, unghiuri)
- estimarea dublului randament: MWh electrici + tone de producție agricolă
Realitatea? Fără astfel de instrumente, multe proiecte se fac „după ureche”, cu riscul ca agrivoltaicul să fie doar un parc solar mai scump, nu o combinație reală agro‑energetică.
2. Predicția producției de energie și de cultură
Agrivoltaicul e mai complex decât un parc fotovoltaic clasic. Trebuie să ții cont de:
- umbrirea variabilă în funcție de poziția soarelui
- modificarea microclimatului (temperatură, umiditate, vânt)
- reacția culturilor (C3, C4, fructe, legume) la acest nou mediu
Modelele AI pot folosi date din senzori instalați în câmp:
- radiație la nivelul frunzelor
- temperatură și umiditate a aerului și solului
- umiditate a solului pe diferite adâncimi
Pe baza acestora, algoritmii de învățare automată pot oferi:
- predicții de producție electrică pe ore, zile, sezoane
- predicții de producție agricolă în diverse scenarii de umbrire
- recomandări de ajustare a strategiei de irigare și fertilizare
Pentru un investitor, asta înseamnă modele financiare mai solide și un risc mai mic de a sub‑ sau supra‑estima veniturile.
3. Optimizarea în timp real a tracking‑ului single‑axis
Sistemele single‑axis interspace urmăresc soarele de la est la vest pe parcursul zilei, cu o plajă de rotație de cca 45°. De obicei, se folosesc algoritmi geometrici simpli. Dar într-un proiect agrivoltaic obiectivul nu e doar să produci maxim de energie.
AI poate controla tracking-ul ținând cont simultan de:
- producția instantanee de electricitate
- nevoia de lumină a culturilor (de ex. în perioade de înflorire)
- temperatură extremă și riscul de stres pentru plante
Concret, un algoritm de optimizare poate decide că, într-o zi caniculară de iulie în Câmpia Română:
- e mai profitabil să „sacrifici” 3–4% din producția PV în anumite ore
- pentru a crește producția agricolă cu 10–15% prin protejarea culturilor de arșiță
Asta e esența tranziției verzi inteligente: nu doar kWh în plus, ci un echilibru optim între hrană și energie.
4. Mentenanță predictivă pentru panouri și infrastructură
Un parc agrivoltaic are mai multă mecanică (trackere, structuri), deci mai multe puncte potențiale de defecțiune. AI e deja folosită în fotovoltaic pentru:
- detectarea anomaliilor în producție pe stringuri și invertoare
- identificarea punctelor fierbinți prin imagini termale
- predicția defecțiunilor bazată pe vibrații sau curenți anormali
În agrivoltaic, beneficiile sunt și mai mari:
- accesul pentru reparații e mai dificil (ai culturi, sisteme de irigații)
- fereastra de intervenție e legată și de calendarul agricol
Un sistem de mentenanță predictivă bazat pe AI poate reduce opririle neplanificate și poate sincroniza intervențiile tehnice cu perioadele în care impactul asupra culturilor este minim.
Cum poate arăta un proiect pilot în România
Ca să nu rămânem în teorie, să schițăm un scenariu realist pentru 2026–2027:
- județ: Dolj sau Olt, zonă cu iradiere solară ridicată și teren agricol mare
- fermă de 200 ha, din care 20–30 ha disponibile pentru un proiect agrivoltaic
- cultură principală: cereale C3 și lucernă (foraje)
Pași logici:
- Analiză AI geo-spațială pentru alegerea parcelei optime și a layout‑ului APV de tip single‑axis interspace.
- Modelare energetică și agricolă pe 30 de ani, cu scenarii de preț pentru energie și producție agricolă.
- Integrare în rețea – folosind modele AI de predicție a producției pentru a reduce costurile de echilibrare și pentru participare la piețele de echilibrare.
- Implementare de senzori în câmp și pe instalație, cu platformă AI de monitorizare unificată (energie + agricultură).
- Finanțare combinată – fonduri pentru energie regenerabilă + fonduri pentru modernizarea fermelor, justificate prin dublul rol al proiectului.
Un astfel de proiect pilot bine documentat ar fi o carte de vizită puternică pentru România în contextul european al agrivoltaicului.
Ce urmează pentru agrivoltaic și AI în tranziția verde
Agrivoltaicul single‑axis interspace arată, pe baza datelor, că se poate produce energie curată cu cel mai mic impact de mediu dintre configurațiile analizate, fără să sacrificăm producția agricolă. Pentru România, aflată între ambițiile PNRR, Green Deal și presiunea secetelor, acest model nu e un moft tehnologic, ci o soluție practică.
Iar combinația cu AI în industria energetică face diferența între un proiect „doar verde pe hârtie” și unul cu:
- design optimizat pe regiuni și culturi
- predicții solide de cash‑flow
- riscuri tehnice reduse prin mentenanță predictivă
- integrare mai ușoară în rețea, cu prognoze de producție precise
Dacă ești dezvoltator de proiecte, fermier mare sau investitor, următorul pas logic este să te uiți nu doar la „MW instalați”, ci la modelul agrivoltaic potrivit și la parteneri care pot aduce și componenta de AI & data în proiect.
Tranziția verde în România nu se va decide doar în ministere sau în licitații. Se va decide pe astfel de câmpuri, unde panourile și culturile cresc împreună, iar deciziile sunt ghidate de date, nu doar de intuiție.