IEA vede 1,8% creștere a eficienței energetice în 2025. Află cum poate AI în energia din România să împingă acest progres spre ținta de 4% pe an până în 2030.
De ce contează 1,8% pentru facturile și emisiile noastre
În 2025, Agenția Internațională a Energiei (IEA) estimează că eficiența energetică globală va crește cu 1,8%, față de doar 1% în 2024. Pe hârtie poate părea un detaliu tehnic. În realitate, e diferența dintre o tranziție verde controlată și una în care plătim prea mult pe energie și ratăm țintele climatice.
Această discuție nu e doar despre statistici globale. Pentru România, care intră într-o fază critică a tranziției energetice și a integrării regenerabilelor, eficiența energetică devine „gigantul tăcut” al decarbonizării. Iar inteligența artificială în sectorul energetic începe să fie instrumentul practic care transformă procentul de pe hârtie în economii reale, în MW salvați și în emisii reduse.
Postarea de azi din seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” leagă concluziile IEA pentru 2025 de realitatea noastră: unde suntem, ce frânează progresul și, mai ales, cum pot companiile și operatorii din România să folosească AI pentru a împinge eficiența energetică mai aproape de ținta globală de 4% pe an până în 2030 stabilită la COP28.
Ce spune IEA despre eficiența energetică în 2025
Esențialul este simplu: progresul se accelerează, dar încă e prea lent.
Concluziile cheie din raportul „Energy Efficiency 2025” al IEA:
- Îmbunătățirea intensității energetice primare în 2025: +1,8% (vs. 1% în 2024)
- Media globală după 2019: doar 1,3%/an, sub media de ~2% dintre 2010–2019
- Ținta COP28 pentru 2030: 4% îmbunătățire anuală – adică aproape de trei ori ritmul actual
- O mare parte din creșterea cererii finale de energie după 2019 vine din industrie, unde progresul în intensitate energetică a încetinit
Această distanță între 1,8% și 4% e fix spațiul în care trebuie să intre politica publică, investițiile inteligente și, foarte concret, soluțiile AI în energie.
Dacă eficiența energetică este „primul combustibil”, atunci datele și AI sunt sistemul de management al acestui combustibil.
Unde se blochează progresul: politici lente, tehnologie rapidă
IEA spune direct: tehnologia a mers înainte, politicile au rămas în urmă. Rezultatul? O mulțime de oportunități pierdute de economisire a energiei.
Două frâne majore identificate
-
Industria consumă tot mai mult, dar folosește energia tot mai puțin eficient
Creșterea cererii după 2019 e concentrată în industrie: oțel, ciment, chimie, producție. În România vedem același lucru în combinate, rafinării, fabrici de materiale de construcții. -
Reglementările minime nu acoperă tot ce se construiește
Aproximativ jumătate din țările lumii nu au standarde minime de eficiență pentru clădiri noi, deși construcțiile explodează în multe regiuni. România stă ceva mai bine la nivel formal, dar implementarea și controlul sunt inegale, mai ales în zona comercială și industrială.
Aici intervine o idee pe care prea puțini decidenți o iau în serios: nu poți gestiona eficiența energetică doar prin norme statice. Ai nevoie de un strat dinamic de inteligență – iar asta înseamnă AI integrată în rețele, clădiri și procese industriale.
Cum poate AI să ducă eficiența energetică aproape de ținta COP28
Pentru a trece de la 1,8% la 4% creștere anuală a eficienței, nu ajunge să schimbăm becuri sau să izolăm clădiri. E nevoie de optimizare continuă, bazată pe date în timp real. Aici AI devine instrumentul practic, nu sloganul de conferință.
1. Optimizarea rețelelor electrice din România
În contextul Creșterii regenerabilelor (eolian Dobrogea, fotovoltaic distribuit la scară națională), operatorii de distribuție și transport se lovesc de două probleme simultane:
- Volatilitate de producție (soare, vânt)
- Cerere greu de anticipat, mai ales în vârfuri sezoniere (decembrie–februarie, iulie–august)
Ce face concret AI aici:
- Predicția consumului pe intervale de 15–60 de minute, la nivel de stație sau post de transformare
- Forecast de producție regenerabilă bazat pe vreme, istoric de generare și profil de comportament al prosumatorilor
- Optimizarea fluxurilor de putere pentru a reduce pierderile tehnice și congestiile în rețea
Un proiect bine implementat poate reduce pierderile de rețea cu 0,5–1 punct procentual. Pe sistem național, asta se traduce în sute de GWh economisiți anual – adică o contribuție directă la acel 1,8% global pe care IEA îl vede pentru 2025.
2. Mentenanță predictivă pentru eolian și solar
Parcurile eoliene din Dobrogea și centralele fotovoltaice mari se confruntă cu aceeași problemă: pierderi invizibile de producție din cauza componentelor care „nu sunt tocmai stricate, dar nici nu mai merg la randament maxim”.
AI schimbă jocul prin:
- Analiză în timp real a vibrațiilor, temperaturilor și curenților electrici în turbine eoliene
- Identificarea degradării stringurilor solare cu 3–6 luni înainte să fie evidentă
- Planificarea opririlor pentru mentenanță în perioadele de preț mic la energie
Rezultatul tipic în proiecte internaționale: +2–5% energie livrată din același parc, fără investiții mari în hardware, doar prin analitică avansată. În termeni de eficiență energetică, înseamnă mai multă energie utilă per MW instalat.
3. Clădiri inteligente și eficiență „vie”, nu doar pe hârtie
Jumătate dintre țările lumii nu au standarde minime de eficiență la clădiri noi, spune IEA. România are, dar realitatea din teren e mixtă: multe clădiri de birouri, mall-uri, spitale și campusuri universitare încă sunt operate „pe simțul instalatorului”.
Ce aduce AI aici:
- Sisteme BMS (Building Management System) augmentate cu AI, care învață comportamentul utilizatorilor și ajustează în timp real HVAC și iluminatul
- Modele care corelează prețul energiei, prognoza meteo și gradul de ocupare pentru a decide când să preîncălzească sau pre-răcească spațiile
- Detectarea automată a anomaliilor (ventilatoare lăsate să funcționeze noaptea, chillere setate greșit etc.)
Rezultatul realist, văzut în proiecte similare din Europa Centrală: 10–25% reducere a consumului de energie în clădiri comerciale în 12–24 de luni, fără sacrificarea confortului.
Ce înseamnă toate astea pentru companiile energetice din România
Dacă ne uităm la mesajul IEA prin lentila României, apar trei direcții clare pentru 2025–2030.
1. Fereastra de oportunitate e acum, nu în 2029
Cu un ritm global de 1,8% îmbunătățire a eficienței în 2025, companiile care încep azi proiecte de AI în energie au șansa să fie peste medie în doar 1–2 ani. Asta înseamnă:
- Costuri operaționale mai mici decât concurenții
- Poziție mai bună în raport cu viitoarele reglementări UE (care vor deveni inevitabil mai stricte)
- Acces mai ușor la finanțări verzi și fonduri europene, unde eficiența energetică și digitalizarea sunt condiții cheie
2. Fără date curate, nu există eficiență inteligentă
IEA a extins Energy Efficiency Progress Tracker pentru a da mai multă transparență regională. În oglindă, orice companie din energie care vrea să facă eficiență serioasă cu AI are nevoie de propriul „tracker intern”.
Asta înseamnă:
- Inventarierea tuturor surselor de date (SCADA, contoare inteligente, senzori IoT, ERP, facturi)
- Curățarea și standardizarea datelor istorice pe cel puțin 2–3 ani
- Un model clar de guvernanță a datelor (cine deține, cine validează, cum se folosește)
Fără aceste etape, orice proiect „smart” rămâne în stadiu de POC frumos prezentat în PowerPoint, dar neimplementat la scară.
3. AI în energie nu e (doar) un proiect IT – e strategie de business
Cele mai bune rezultate apar acolo unde AI nu e tratată ca un gadget, ci ca un instrument direct de creștere a marjei și de reducere a riscului. Asta cere:
- KPI clari: cost per MWh distribuit, pierderi tehnice, ore de nefuncționare, consum specific per tonă de produs etc.
- Sponsori de business (director de operațiuni, director tehnic), nu doar CIO/CTO
- O foaie de parcurs pe 2–3 ani, cu proiecte pilot care se extind rapid dacă funcționează
Pași practici pentru un plan de eficiență energetică bazat pe AI
Dacă ești într-o companie de utilități, producție de energie sau industrie mare consumatoare, poți construi un plan rezonabil în patru pași:
-
Diagnoză energetică augmentată cu date
- Adună date din ultimii 2–3 ani: consumuri, profile orare, opriri, mentenanțe, costuri
- Identifică zonele cu cei mai mari indicatori specifici (kWh/unitate de produs, kWh/m² etc.)
-
Selectează 1–2 cazuri de utilizare AI cu impact mare și timp scurt de recuperare
Exemple bune pentru România în 2025:- Predicția consumului și optimizarea programelor de producție
- Mentenanță predictivă pentru turbine, transformatoare, compresoare
- Optimizarea HVAC în clădiri mari
-
Construiește un POC serios, dar limitat ca arie
- Durată: 3–6 luni
- Scop: nu „să testăm AI”, ci să obținem X% reducere consum sau Y% reducere pierderi într-o unitate pilot
-
Scalare și integrare cu procesele operaționale
- Integrează predicțiile AI în dispecerate, planificare mentenanță, rutine zilnice
- Măsoară constant economiile și raportează-le la nivel de board – eficiența energetică trebuie tratată ca o linie de business, nu ca CSR.
De ce 2025 poate fi anul în care România prinde ritmul global
Raportul IEA arată că mari economii precum India și China accelerează eficiența energetică peste media ultimilor ani. România are șansa să facă același salt dacă îmbină politici inteligente cu tehnologii AI deja mature.
Realitatea e clară:
- Eficiența energetică globală crește, dar nu suficient de repede pentru ținta de 4%/an
- Industrialul și clădirile rămân „găurile negre” de consum, inclusiv la noi
- AI în sectorul energetic oferă instrumentele concrete pentru a închide acest decalaj – de la rețele electrice mai inteligente la clădiri care se optimizează singure
Dacă ești actor în energia din România – utilitate, producător, dezvoltator de regenerabile sau mare consumator industrial – următorul pas logic este să tratezi eficiența energetică bazată pe AI ca pe un proiect strategic pentru 2025–2030, nu ca pe un experiment.
Întrebarea reală nu mai este „merită să folosim AI în energie?”, ci „cât de mult ne costă să nu o facem, în facturi, în emisii și în competitivitate, până în 2030?”