Bateriile au devenit suficient de ieftine pentru a face energia solară dispecerizabilă. Aflați cum AI poate transforma această oportunitate în avantaj real pentru România.
Solar + baterii: de la „doar ziua” la energie când ai nevoie
În licitațiile din octombrie 2025, bateriile la scară de rețea au ajuns la costuri totale în jur de 125 USD/kWh și un cost nivelat al stocării de ~65 USD/MWh. Tradus în română: nu mai vorbim de o tehnologie exotică, ci de o piesă economică serioasă în mixul energetic.
Pentru România, care intră într-o perioadă de investiții masive în regenerabile și în digitalizarea rețelei, asta contează enorm. Scăderea prețului la baterii schimbă complet ecuația pentru energie solară dispecerizabilă. Iar acolo unde apar baterii, apare și o altă piesă esențială: inteligența artificială care decide când să încarce, când să descarce, ce să previzioneze și cum să stabilizeze rețeaua.
În acest articol din seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” mergem dincolo de știrea brută despre costuri și vedem cum combinarea bateriilor cu AI poate transforma sistemul energetic românesc într-unul mai ieftin, mai sigur și mai verde.
Cât de ieftine au devenit bateriile și de ce contează
Bateriile au ajuns, în 2025, într-o zonă de costuri care face posibilă livrarea de energie solară „la comandă”, nu doar atunci când strălucește soarele.
Cifrele-cheie din piața globală
Analiza Ember arată următoarele valori pentru proiecte mari (utility-scale), în afara Chinei și SUA:
- Cost total sistem baterie conectat la rețea: ~125 USD/kWh pentru proiecte de durată lungă (≥ 4 ore)
- Cost echipamente baterie (din China): ~75 USD/kWh
- Instalare + racordare la rețea: ~50 USD/kWh
- LCOS (Levelized Cost of Storage): ~65 USD/MWh
După o scădere de aprox. 40% în 2024, 2025 a adus o nouă reducere substanțială. Asta nu mai e un trend timid, ci o curbă de învățare accelerată.
De ce au scăzut așa mult costurile?
- durată de viață mai mare a bateriilor
- eficiență mai bună (mai puține pierderi la încărcare/descărcare)
- finanțare mai ieftină, ajutată de modele de venit mai clare (licitații de capacitate, contracte pe termen lung)
Ce înseamnă concret pentru costul energiei solare
Marea întrebare: cât ajunge să coste energia solară dispecerizabilă, atunci când îi adăugăm baterii?
Presupunem un scenariu global tipic din 2024–2025:
- Preț mediu energie solară: ~43 USD/MWh
- Stocăm în baterii cam jumătate din producția de zi (cealaltă jumătate o consumăm direct)
- LCOS: 65 USD/MWh
Dacă doar 50% din producție trece prin baterii, costul de stocare se „amestecă” cu energia solară astfel:
- cost suplimentar mediu: ~33 USD/MWh
- cost total energie solară + stocare: 43 + 33 = 76 USD/MWh
Rezultatul: energie solară disponibilă seara și noaptea la un cost total care începe să concureze serios centralele convenționale pe gaze, mai ales pe fondul volatilității prețurilor la combustibili fosili.
„Solarul nu mai este doar electricitate ieftină pe timp de zi, ci electricitate dispecerizabilă, oricând.” – mesajul-cheie al analizei Ember
De ce România are nevoie de solar dispecerizabil, nu doar ieftin
România nu duce lipsă de proiecte fotovoltaice anunțate. Problema reală nu e câți MW instalăm, ci cât din această energie chiar putem integra sigur în rețea.
Provocările rețelei românești
Rețeaua noastră a fost construită în jurul unor centrale mari, previzibile (hidro, nuclear, termocentrale). Solarul schimbă jocul:
- produce mult în miezul zilei, când consumul nu e neapărat la vârf
- produce foarte puțin seara, când oamenii ajung acasă și pornesc totul
- variațiile de producție (nori, anotimpuri) complică menținerea frecvenței și tensiunii
Fără stocare și inteligență în operare, sistemul răspunde așa cum știm:
- restricții de racordare
- limitarea producției în anumite ore (curtailment)
- investiții scumpe în rețea, doar ca să facem față vârfurilor
Ce aduce combinația solar + baterii + AI
Când atașezi baterii la parcuri fotovoltaice mari și le coordonezi cu AI, obții:
- ștergerea vârfurilor de producție de la prânz – surplusul se stochează
- mutarea energiei în orele de seară – bateriile descarcă controlat
- aport ferm la servicii de sistem: reglaj de frecvență, rezervă rapidă, pornire din negru
Pentru România, asta înseamnă câteva lucruri foarte concrete:
- putem adăuga mai multă capacitate solară fără să destabilizăm sistemul
- reducem dependența de importuri de energie scumpă în orele de vârf
- pregătim rețeaua pentru electromobilitate, pompe de căldură și centre de date, toate mari surse de consum nou
Realitatea e simplă: fără stocare și fără AI, plafonul tehnic pentru procentul de regenerabile în mix e mult mai jos decât ne place să credem pe hârtie.
Rolul AI: cum transformă bateriile ieftine în energie inteligentă
Faptul că bateriile au devenit accesibile este doar jumătate din poveste. Cealaltă jumătate este software-ul inteligent care decide cum sunt folosite.
1. Optimizarea în timp real a încărcării și descărcării
„Când ar trebui să încarc bateria și când ar trebui să descarc?” nu e o întrebare banală. Răspunsul depinde de:
- prețurile actuale și prognozate din piață
- prognoza de producție solară și eoliană
- prognoza de consum (industrial, rezidențial, stații de încărcare EV)
- starea rețelei (congestie, lucrări, limitări locale)
Aici AI excelează. Modelele de machine learning pot învăța tipare de consum și producție și pot calcula, minut cu minut, strategia optimă:
- când merită să încarci bateria cu surplus solar
- când e mai profitabil să vinzi în piață sau să oferi servicii de sistem
- cum să prelungești durata de viață a bateriei prin cicluri de încărcare „mai blânde”
Rezultatul direct: creșterea veniturilor pentru operatorii de parcuri solare + baterii și, în paralel, scăderea costurilor de sistem.
2. Predicții mai bune pentru producție și consum
Ai baterii, ai flexibilitate, dar dacă prognoza este slabă, riști:
- să lași bateria goală exact când ai avea mai mare nevoie de ea
- să o ții plină și să pierzi oportunități de a stoca energie ieftină
AI poate îmbunătăți semnificativ:
- prognoza de producție solară la nivel de parc, folosind date meteo la rezoluție ridicată, imagini satelitare și istoricul producției
- prognoza de consum pentru cartiere, orașe, clienți industriali
Cu o prognoză mai bună cu doar 5–10%, planificarea dispecerizării se schimbă radical, iar necesarul de rezerve scumpe scade.
3. Management inteligent al degradării bateriilor
Unul dintre argumentele de reticență în România este: „Bateriile se strică repede, nu știm cât țin de fapt”. AI poate ataca fix acest punct sensibil:
- monitorizează temperaturi, curenți, tensiuni, cicluri de încărcare
- detectează anomalii și estimează durata de viață rămasă (RUL – Remaining Useful Life)
- recomandă strategii de operare care minimizează degradarea (de ex. evitarea încărcării 0–100% repetate)
Pentru un investitor, faptul că poate vedea, în timp real, cum evoluează sănătatea bateriei înseamnă risc mai mic și finanțare mai ieftină.
Cum ar putea arăta, concret, un proiect solar + baterii + AI în România
Ca să nu rămânem în zona teoriei, merită schițat un scenariu realist pentru următorii 3–5 ani.
Pasul 1: Parc fotovoltaic + baterie la scară de rețea
Să presupunem:
- parc solar de 100 MW
- baterie de 400 MWh (4 ore la putere nominală)
Cu costuri în linie cu cifrele Ember:
- investiție în baterie: ~50 milioane USD
- LCOS: ~65 USD/MWh
Parcul participă atât în piața de energie, cât și în piața de echilibrare și servicii de sistem.
Pasul 2: Strat AI de optimizare
Un sistem AI dedicat ar putea face următoarele:
- optimizare zi-cu-zi: rulează zeci-sute de scenarii de preț, producție și consum, pentru a alege planul optim de încărcare/descărcare
- re-optimizare în timp real: reacționează la schimbările neașteptate (nori, avarii, salturi de preț)
- coordonare cu rețeaua locală: reduce sau crește puterea injectată pentru a evita congestii
Pentru un operator, asta se traduce în:
- venituri crescute din arbitraj (cumperi/stochezi ieftin, vinzi scump)
- costuri mai mici cu penalitățile de dezechilibru
- o ofertă mai atractivă pentru contracte pe termen lung cu consumatori mari (centre logistice, fabrici, centre de date)
Pasul 3: Integrarea într-o strategie națională de AI în energie
La scară de sistem, mai multe astfel de proiecte ar permite:
- crearea unui „nor de baterii” (virtual power plant) coordonat de AI
- folosirea flexibilității la nivel național, nu doar local
- reducerea dependenței de porniri/opriri frecvente ale centralelor pe gaze
Asta nu se va întâmpla spontan. E nevoie de:
- reglementări clare pentru agregatori de flexibilitate
- acces la date în timp real de la rețele și producători
- stimulente pentru pilotarea de proiecte cu AI în operarea bateriilor
De la oportunitate la acțiune: ce urmează pentru actorii din România
Scăderea costului bateriilor face ca modelele de afaceri bazate pe solar + stocare + AI să fie, în sfârșit, viabile și la noi. Întrebarea nu mai e „dacă”, ci „cine se mișcă primul și cum”.
Pentru dezvoltatori și investitori
Câteva direcții clare de acțiune:
- analizați proiectele fotovoltaice existente și viitoare cu scenarii de adăugare de stocare
- includeți, din faza de feasibility, un modul de optimizare AI în business case
- urmăriți atent discuțiile despre licitații pentru capacități de stocare și servicii de sistem
Cei care își gândesc acum proiectele ca „AI-ready” vor avea un avantaj serios când reglementările vor permite exploatarea completă a flexibilității.
Pentru operatori de rețea și autorități
Dacă vrem ca tranziția verde să nu rămână blocată în hârtii:
- deschideți canale controlate de date către dezvoltatori și agregatori (în timp real sau aproape real)
- definiți mecanisme de remunerare pentru flexibilitate și stocare, nu doar pentru energie produsă
- lansați programe-pilot în care AI este folosit explicit pentru gestiunea bateriilor și a microrețelelor
Fără un cadru care recunoaște valoarea flexibilității, bateriile vor rămâne subutilizate, iar AI va fi folosit doar marginal.
Pentru companii mari consumatoare de energie
Dacă aveți consum semnificativ (industrie, logistică, IT, retail mare):
- analizați posibilitatea unor PPA-uri (contracte de achiziție energie) cu parcuri solar + baterii
- cereți explicit soluții de optimizare AI a profilului de consum: management al vârfurilor, încărcare EV, procese flexibile
- explorați proiecte proprii de fotovoltaic pe acoperiș + baterie + AI pentru management energetic la nivel de sit
Veți obține nu doar facturi mai mici, ci și o amprentă de carbon redusă – esențială pentru raportările ESG și pentru lanțurile de aprovizionare europene.
De ce anul 2025 poate fi punctul de inflexiune și pentru România
Scăderea costurilor la baterii în 2024–2025 a dus energia solară dispecerizabilă în zona de 76 USD/MWh la nivel global. Nu mai vorbim de un experiment tehnologic, ci de un instrument economic serios, scalabil.
Dacă România combină această realitate cu o strategie coerentă de AI în industria energetică, beneficiile sunt clare:
- mai mult solar integrat sigur în rețea
- costuri mai predictibile pentru consumatori
- un sistem mai rezilient la șocuri de preț la gaz și la importuri
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” pornește de la ideea că hardware-ul (panouri, baterii) nu mai e principalul blocaj.
Blocajul real este inteligența cu care operăm sistemul. Iar aici, AI nu este doar un „nice to have”, ci o condiție pentru ca scăderea costurilor la baterii să se traducă în facturi mai mici, emisii reduse și o rețea mai stabilă.
Dacă vreți să vedeți cum ar putea arăta, concret, un proiect de solar + stocare + AI adaptat la consumul și profilul rețelei voastre, următorul pas e simplu: puneți pe masă datele de consum și planurile de dezvoltare, iar de acolo se poate construi un model care să arate, în cifre, cât puteți câștiga din această nouă economie a bateriilor inteligente.