Cum poți folosi AI, date și controlul calității pentru a reduce avariile în proiectele fotovoltaice din România și a le face cu adevărat bancabile.
De ce se strică încă proiectele fotovoltaice – și cum schimbă AI regulile jocului
În Europa, mii de megawați de fotovoltaic intră anual în rețea. Și totuși, în multe parcuri solare pierderile de producție ajung la milioane de euro din cauze banale: sticlă crăpată, conectori montați greșit, cabluri coapte la soare, sau EPC‑uri care „taie colțurile” ca să încadreze bugetul.
Realitatea? Majoritatea acestor probleme pot fi prevenite. Iar combinația dintre procese de calitate bine puse la punct și instrumente AI de mentenanță predictivă începe să facă diferența între un proiect bancabil și un proiect cu probleme.
Pentru România, unde tranziția verde prinde viteză, subiectul nu mai e teoretic. Fie că vorbim de fonduri de pensii care finanțează parcuri de 100 MW în sudul țării, sau de fabrici care își pun 5 MW pe acoperiș la Ploiești, bancabilitatea și fiabilitatea instalațiilor fotovoltaice devin criterii critice. Iar AI începe să fie un aliat serios în toată povestea.
În rândurile de mai jos, extrag lecțiile principale din discuțiile experților internaționali și le adaptez la contextul pieței din România: unde se rup proiectele, ce înseamnă calitate reală și cum poate AI să reducă masiv riscul de eșec.
Calitate și bancabilitate: de ce nu mai e loc de compromis
Calitatea într-un proiect solar nu mai înseamnă doar „să treacă de recepție”. Pentru bănci, fonduri și investitori industriali, un proiect este bancabil doar dacă poate demonstra, prin date și procese, că va produce energia promisă, cu un risc controlat de defecte și incendii.
În contextul actual de supraproducție de module și presiune pe prețuri, mulți furnizori taie din costuri. De aici apar probleme:
- sticlă mai subțire și rame mai slabe pentru panouri mari;
- materiale de contact mai ieftine la conectori și cutii de joncțiune;
- cabluri DC și EBOS (electronic balance-of-system) mai puțin robuste.
Aceste „optimizări” nu sar în ochi la ofertare, dar ies la suprafață după 2–5 ani de exploatare, exact când garanțiile EPC devin mai greu de activat.
De ce contează pentru România?
- Băncile locale și internaționale încep să se uite tot mai atent la istoric de performanță, la calitatea EPC‑ului și la date de mentenanță.
- Un parc cu rate mari de defecte va avea probleme la refinanțare sau la vânzarea portofoliului.
- Pentru companiile industriale, orice lună cu pierderi de producție poate însemna zeci sau sute de mii de euro cost suplimentar cu energia din rețea.
Aici intră în scenă AI pentru mentenanță predictivă: nu doar repara după ce „se aprinde becul roșu”, ci preveni problemele înainte să apară, cu impact direct în bancabilitate.
Unde cedează, de fapt, proiectele fotovoltaice
Experiența din teren a arătat că multe eșecuri pornesc din detalii aparent minore. Cele mai frecvente surse de probleme sunt:
1. Module: sticla, ramele și structura de montaj
Producătorii au trecut de la combinația clasică cu sticlă de 3,2 mm la variante cu sticlă de 1,8 mm față/spate și rame mai ușoare, pe module tot mai mari. Rezultatul: toleranța la încărcări neuniforme (vânt, zăpadă, mișcări ale structurii) scade.
De multe ori se testează doar:
- modulul la sarcină uniformă (standard IEC);
- structura în tunel de vânt (sarcină neuniformă),
…dar combinația modul + structură în condiții reale nu este testată suficient. De aici apar:
- microfisuri în sticlă;
- ruperi la colțurile ramelor;
- degradare accelerată în zone cu vânt puternic (Dobrogea, dealurile subcarpatice).
Soluția sănătoasă: teste de teren reprezentative, exact pe tipul de structură care va fi folosit în proiect, nu doar „pe hârtie”.
2. EBOS: conexiuni puține, dar foarte scumpe când cedează
Conectorii, cutiile de string, cablurile DC par „accesorii”. În practică, sunt printre cei mai mari generatori de pierderi financiare pe kWh.
Exemple tipice:
- cross‑connections: conectori incompatibili îmbinați forțat (ex: mix de mărci diferite), care cedează în timp;
- sertizare proastă pe șantier, fără scule adecvate;
- cuplaje incomplete care duc la încălzire locală și, în caz extrem, incendiu.
Un caz prezentat în Europa a arătat cum o instalație pe acoperiș, montată prost, a ajuns la incendiu și la un cost suplimentar de ~100.000 €/lună pentru compania proprietară, doar prin nevoia de a lua energie din rețea până la reconstrucția instalației.
3. Inegalitatea de calitate între EPC‑uri
Analiza a peste 300.000 de puncte de date de calitate a arătat ceva inconfortabil: diferențele de calitate între EPC‑uri pot ajunge la trei ordine de mărime. Iar mărimea companiei sau numărul de ani de experiență nu garantează nimic.
Un alt rezultat important: 67% dintre EPC‑urile analizate nu respectau standardele de calitate stabilite de dezvoltator.
Asta înseamnă că, pe piața românească, unde mulți EPC‑iști cresc rapid, investitorii trebuie să-și construiască propriile mecanisme de control – și aici AI și auditul digital pot ajuta masiv.
Cum ajută AI să reducem masiv riscul de eșec
AI nu înlocuiește standardele tehnice sau auditul clasic, dar le multiplică efectul. Funcționează cel mai bine în trei zone:
1. Mentenanță predictivă pentru panouri și invertoare
Software‑uri de tipul celor dezvoltate de companii precum SmartHelio analizează în timp real semnalele de curent și tensiune din instalație. AI învață tiparele de funcționare normale și scoate în evidență abaterile care pot indica:
- început de defecțiune de izolație (ground fault);
- conectori care se încălzesc anormal;
- stringuri subperformante din cauza umbririlor sau problemelor la module.
Beneficiu concret pentru un parc din România:
- poți localiza în câteva minute un conector problematic într-un câmp de 50 MW;
- intervii înainte să apară incendiu sau oprire de invertor pe protecții;
- reduci intervențiile „oarbe” pe teren și timpul de diagnostic.
2. Clasarea echipamentelor după performanță reală, nu după broșură
Pe măsură ce AI acumulează date de la zeci sau sute de parcuri, poate răspunde la întrebări extrem de relevante pentru finanțatori:
„Care invertoare, care tipuri de panouri, care soluții de BOS au cea mai mică rată de defect în primii 5 ani?”
Investitorii mari deja pun astfel de întrebări furnizorilor de software AI. În România, un fond care vrea să cumpere un portofoliu de 200 MW poate cere:
- statistică de avarii pe mărci de invertoare;
- frecvența defectelor de conectori pe diferite tipuri de EBOS;
- corelații între tipul de structură și incidente de sticlă spartă.
Asta transformă decizia de achiziție dintr-una „bazată pe ofertă frumoasă în Excel” într-una bazată pe date reale din teren.
3. Audit digital și control de calitate pe EPC
Unul dintre cele mai eficiente lucruri pe care le poți face ca dezvoltator este să măsori sistematic calitatea executării. Aici AI ajută în două moduri:
- platforme care centralizează poze, rapoarte, teste, și identifică tipare de probleme (ex: un anumit subcontractor are mereu probleme la sertizare);
- algoritmi care estimează impactul financiar al fiecărui tip de neconformitate (pierderi potențiale de kWh, risc de incendiu, timp de downtime).
Un studiu de caz a arătat că, urmărind câțiva EPC‑iști și subcontractori timp de 3 ani, sub monitorizare continuă, numărul de probleme per MW a scăzut cu ~60% de la an la an. Asta nu se întâmplă cu „verificăm din când în când”; se întâmplă când calitatea devine un indicator de performanță, măsurat și discutat recurent.
Cum aplicăm aceste lecții în România
Pentru a aduce discuția aproape de realitatea locală, iată un set de practici concrete pentru dezvoltatori, investitori și mari consumatori industriali care implementează fotovoltaic în România.
1. Încă din faza de dezvoltare
- Definește standarde de calitate clare pentru EPC și echipamente (inclusiv pentru conectori, cabluri, rame, structuri). Nu lăsa totul în grija EPC‑ului.
- Include cerințe de monitorizare avansată (SCADA + layer AI de analiză) încă din caietul de sarcini.
- Cere furnizorului de AI sau O&M referințe reale: câte MW monitorizează, ce tipuri de defecte pot prezice, în cât timp de la detectare se poate interveni.
2. În selecția EPC‑ului
Nu te mulțumi cu:
- „avem 10 ani experiență”;
- „am construit X sute de MW”.
Cere:
- date de calitate: număr de neconformități/MW pe ultimele proiecte;
- dovezi de audit extern sau standarde interne de QA/QC;
- disponibilitatea de a lucra cu un auditor terț și cu o platformă de monitorizare AI încă din faza de punere în funcțiune.
3. În faza de construcție și punere în funcțiune
- Folosește checklist‑uri digitale pentru toate etapele critice (sertizare, montaj conectori, prindere moduli, teste de izolație).
- Integrează încă de la început datele din invertoare, string‑box‑uri și contoare într‑o platformă AI, chiar în faza de testare la rece și la cald.
- Fă testări reprezentative modul + structură în zonele cu riscuri mai mari (vânt ridicat, diferențe mari de temperatură).
4. În operare și mentenanță
- Treci de la O&M „reactiv” (venim când apare alarmă) la O&M predictiv: alarme de model, nu doar de prag.
- Monitorizează indicatori specifici:
- trenduri de temperatură la stringuri;
- deviații mici, dar constante, de curent între stringuri;
- creșteri lente ale rezistențelor de izolație.
- Folosește rapoartele AI pentru a prioritiza intervențiile: nu toate problemele sunt egale ca impact financiar.
De ce AI devine un criteriu de bancabilitate în tranziția verde
Pe măsură ce AI intră în infrastructura energetică – de la rețele inteligente la parcuri solare și eoliene – băncile și fondurile încep să pună întrebări diferite:
- „Ce sistem folosiți pentru mentenanță predictivă?”
- „Aveți date istorice pe care să le analizăm pentru a modela riscul tehnic?”
- „Ce scor de risc primesc invertoarele și conectorii aleși, bazat pe performanța lor în alte proiecte?”
În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, tema se repetă: AI nu e doar un buzzword, ci un instrument de reducere a riscului și de creștere a încrederii investitorilor. În fotovoltaic, asta se traduce direct în:
- cost mai mic al capitalului (dobânzi mai bune);
- ușurință în refinanțare sau vânzare de portofoliu;
- performanță tehnică mai stabilă pe 20–25 de ani.
Dacă ai în plan un parc solar sau un portofoliu rooftop în România în 2026–2028, merită să-ți pui o întrebare foarte concretă:
„Unde și cum voi folosi AI în proiectul meu: doar ca monitorizare frumoasă pe ecran sau ca instrument central de control al calității și mentenanță predictivă?”
Diferența dintre cele două abordări se va vedea, inevitabil, în P&L și în modul în care îți vor privi proiectul băncile și potențialii cumpărători.
Ce urmează
Pe măsură ce România accelerează tranziția verde, proiectele fotovoltaice vor fi tot mai multe, dar și mai atent analizate. Cei care vor combina:
- echipamente de calitate + testare inteligentă în teren;
- EPC‑iști monitorizați și evaluați pe baza datelor;
- platforme AI pentru predicția defectelor și optimizarea producției,
…vor avea proiecte nu doar verzi pe hârtie, ci și bancabile, robuste și pregătite pentru următorii 20 de ani.
Dacă ești dezvoltator, investitor sau responsabil de energie într-o companie din România, acum e momentul să pui AI pe lista de cerințe tehnice, nu la capitolul „nice to have”. În energia solară, inteligența – umană și artificială – a devenit deja un factor de producție.