Costul mare al energiei apasă economia României. Articolul explică direct cum poate AI să reducă facturile, să facă rețelele mai inteligente și să sprijine tranziția verde.
Presiunea pe costul energiei în România nu mai e doar un subiect de talk-show. Pentru multe companii, e linie directă între profit și pierdere, între păstrarea producției aici sau mutarea ei în altă țară.
Interviul cu Sebastian Metz (AHK România) descrie foarte clar această realitate: Europa e sub presiune economică, România are potențial mare, dar costul ridicat al energiei și implementarea lentă a reformelor țin frâna trasă. Partea bună? Exact în acest context își are sensul maxim inteligența artificială în sectorul energetic.
În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, articolul de față arată cum putem trece de la diagnoză la soluție: cum folosim AI pentru a reduce costurile, a face rețelele mai inteligente și a transforma presiunea economică într-un avantaj competitiv pentru România în 2026 și după.
1. De la „presiune economică” la „presiune pentru eficiență”
Anul 2025 a pus reflectorul pe o problemă veche: energia scumpă lovește direct competitivitatea României. Interviul subliniază câteva idei cheie:
- costurile energiei sunt încă prea mari față de alte piețe europene;
- infrastructura de rețea e insuficient modernizată;
- stocarea energiei abia prinde contur;
- digitalizarea și transformarea prin AI sunt mai mult la nivel de inițiative, nu de scară industrială.
Aceste probleme nu sunt doar „motive de îngrijorare”; sunt o listă clară de zone în care AI poate aduce bani înapoi pe linia de profit:
- optimizarea consumului industrial de energie;
- reducerea pierderilor pe rețea;
- planificare mai bună a investițiilor în producție și stocare;
- integrarea regenerabilelor fără dezechilibre de sistem.
Realitatea? România nu va câștiga competiția pe costul forței de muncă sau pe taxe speciale, mai ales cu discuțiile despre impozite minime pe cifra de afaceri și presiune bugetară. Dar poate câștiga pe eficiență energetică inteligentă, iar asta înseamnă AI de la un capăt la altul al lanțului energetic.
2. Rețele electrice inteligente: unde AI începe să taie din facturi
Cea mai rapidă cale de a reduce costul energiei este să reduci pierderile și haosul din sistem, nu să inventezi o nouă subvenție. Aici intră în scenă rețelele inteligente și algoritmii.
Cum arată, concret, AI într-o rețea de distribuție
Operatorii de distribuție din România se confruntă cu:
- pierderi tehnice și comerciale mari;
- suprasarcini locale în ore de vârf;
- integrare greoaie a prosumatorilor și a parcurilor fotovoltaice/eoliene;
- timpi mari de reacție la incidente.
AI poate interveni în câteva moduri foarte concrete:
- predicția consumului la nivel de stație, cartier, zonă industrială – nu în medie anuală, ci pe intervale de 15 minute;
- detectarea anomaliilor și a pierderilor nejustificate (furt, defecte de echipamente) din datele de la contoare inteligente;
- optimizarea tensiunii și a fluxurilor de putere astfel încât rețeaua să funcționeze mai aproape de parametrii ideali, cu mai puține pierderi;
- dispatch inteligent pentru surse distribuite – mici centrale, baterii, prosumatori.
Când pui cifrele pe masă, fiecare procent de pierdere redusă înseamnă milioane de euro anual la nivel național. Într-o economie „sub semnul presiunii economice”, ca în 2025, asta nu e lux, e necesar.
De ce contează asta pentru investițiile germane și românești
Sebastian Metz vorbește despre capacitatea redusă de EPC și blocajele de implementare. Aici, AI nu înseamnă doar software „cool”, ci proiecte mai bine planificate:
- modele AI pot simula scenarii de încărcare a rețelei înainte să construiești un nou parc solar sau o nouă fabrică;
- poți estima exact unde trebuie întărită rețeaua pentru a evita investiții inutile;
- poți dimensiona corect stocarea și capacitățile de backup.
Pentru investitorii germani și români, asta înseamnă:
- mai puține riscuri tehnice;
- ROI mai clar de la început;
- argumente solide când merg la bancă sau aplică pentru finanțare UE.
3. AI la nivel de consumator industrial: kilowați mai ieftini, nu mai puțini
Companiile industriale din România nu pot controla prețul pe MWh, dar pot controla când, cum și cât consumă. Aici se joacă o parte din competitivitate pentru 2026.
Optimizare dinamică a consumului
Un sistem de management energetic bazat pe AI poate:
- analiza în timp real producția, comenzile, temperaturile, stocurile;
- corela datele cu prețurile de pe piața de energie (PZU, contracte bilaterale, prețuri de dezechilibru);
- recomanda sau automatiza schimbarea programelor de producție pentru a muta consumul intens în ore cu preț mic;
- porni sau opri echipamente auxiliare în funcție de semnalele din rețea.
Nu vorbim de „tăiat curentul” și oprit producția, ci de fine-tuning inteligent. Chiar și o reducere de 5–10% a costului energetic prin astfel de optimizări poate face diferența dintre o fabrică ce rămâne în România și una care pleacă în altă parte.
Mentenanță predictivă pentru echipamente energetice
Al doilea mare câmp de joc pentru AI în industrie este mentenanța predictivă:
- turbine, compresoare, cuptoare, transformatoare, linii de producție;
- senzori care colectează vibrații, temperaturi, curenți, presiuni;
- modele care detectează deviații subtile mult înainte de defect.
Beneficiul direct:
- mai puține opriri neplanificate (cele mai scumpe);
- consum de energie stabil, fără vârfuri inutile;
- viață mai lungă pentru echipamentele energetice.
Pe o piață europeană unde costurile de capital cresc, a prelungi viața activelor energetice cu 3–5 ani prin AI e un avantaj foarte concret.
4. Integrarea regenerabilelor și stocarea: fără AI, costurile explodează
Sebastian Metz menționează clar: România are potențial de hub energetic regional, dar trebuie să accelereze stocarea energiei, extinderea rețelei și digitalizarea. Fără AI, toate acestea devin mai scumpe și mai lente.
Predicția producției eoliene și fotovoltaice
AI este deja standard în predicția producției din regenerabile în țările care au ajuns la ponderi mari de eolian și solar. Pentru România, cu planuri de extindere masivă până în 2030, asta înseamnă:
- modele care combină date meteo de înaltă rezoluție cu istoricul producției fiecărui parc;
- prognoze la 5–15 minute, actualizate constant;
- reducerea dezechilibrelor și a penalităților plătite de producători;
- o operare mai sigură și mai ieftină a SEN.
Fără astfel de modele, operatorul de sistem e forțat să păstreze mai multe rezerve („backup”) pe gaz sau hidro, ceea ce înseamnă costuri mai mari transferate în facturi.
AI pentru stocare inteligentă
Pe măsură ce apar baterii la nivel de rețea, microgriduri industriale sau chiar baterii de cartier, AI devine creierul care decide:
- când încarci (când e energie ieftină sau exces de regenerabile);
- când descarci (când prețurile cresc sau rețeaua e încărcată);
- cum protejezi bateria pentru a-i maximiza durata de viață.
Într-un scenariu de presiune economică, bateriile prost operate se transformă rapid din activ în povară. Bateriile operate cu algoritmi buni de AI devin o sursă de venit (servicii de echilibrare, arbitraj de preț) și un scut contra volatilității.
5. De la RO AI Factory la un ecosistem energetic inteligent
Interviul amintește de inițiative precum RO AI Factory, comunitatea IT puternică și universitățile tehnice. Asta e infrastructura umană de care are nevoie tranziția verde.
Dacă vrem ca România să fie hub energetic și nu doar piață de desfacere, sunt câteva mutări clare:
5.1. Parteneriate reale între utilități, industrie și universități
Nu mai ajunge un hackathon și un memorandum de înțelegere.
- companiile de energie își aduc datele și problemele reale la masă;
- universitățile și institutele de cercetare vin cu modele, doctoranzi, prototipuri;
- firmele IT și startup-urile construiesc produse scalabile, cu focus pe piața românească și regională.
Așa apar soluții concrete de:
- prognoză de consum și producție;
- sisteme de management energetic pentru orașe;
- optimizare pentru prosumatori și comunități energetice.
5.2. Reglementare pro-inovație, nu pro-birocrație
Mesajul lui Sebastian Metz este foarte direct: suprareglementarea și măsuri fiscale incoerente taie apetitul de investiții.
Dacă ANRE și ministerele vor să susțină AI în sectorul energetic, câteva lucruri ar fi esențiale:
- claritate asupra accesului la date energetice (cu protecția vieții private, dar fără blocaje inutile);
- scheme de sprijin care să puncteze explicit digitalizarea și AI, nu doar „capacități instalate”;
- simplificarea procedurilor pentru proiecte pilot în rețele, stocare, flexibilitate.
Când reglementarea blochează, AI rămâne în prezentări PowerPoint. Când cadrul e clar și predictibil, apar proiecte pe bune.
5.3. România ca furnizor de soluții AI pentru energie în Europa de Est
Germania vine cu capital și tehnologie, România cu:
- programatori buni;
- costuri competitive;
- o piață energetică complexă, ideală pentru testare;
- acces la piețele din Europa de Sud-Est.
Dacă jucăm cartea inteligent, putem trece de la „țară unde se mută fabrici” la „țară de unde pleacă soluții software și platforme AI pentru sectorul energetic” – fix în linie cu ideea de hub regional de care vorbește Metz.
6. Ce pot face concret companiile în 2026
Nu ai nevoie să fii gigant energetic ca să folosești AI în favoarea ta. Iată câțiva pași pragmatici pentru 2026:
-
Audit energetic + audit de date
Nu doar să afli unde pierzi energie, ci și ce date ai deja (contoare, SCADA, senzori). Fără date, AI rămâne doar o promisiune. -
Proiect pilot clar definit (3–6 luni)
De exemplu: predicția consumului într-o hală, mentenanță predictivă pentru un grup de echipamente, optimizarea programului de producție în funcție de prețul la energie. -
Parteneriat cu o echipă specializată pe AI pentru energie
Nu orice firmă de software înțelege specificul energetic. Caută experiență în sector, nu doar în „machine learning” generic. -
Integrare cu strategia de investiții energetice
Dacă plănuiești panouri solare, baterii sau modernizarea centralei termice, include din start componenta digitală și de AI. -
Formare pentru oameni, nu doar implementare de algoritmi
Operatorii, inginerii, managerii trebuie să știe ce pot și ce nu pot face modelele AI. Altfel, tehnologia e subutilizată sau respinsă.
În contextul macro descris în interviu – presiune fiscală, cost ridicat la energie, volatilitate geopolitică – aceste proiecte nu sunt „nice to have”, sunt parte dintr-o strategie de supraviețuire inteligentă.
Concluzie: din 2025 tensionat spre un 2026 inteligent energetic
2025 a pus România „sub semnul presiunii economice”, dar a scos în evidență și atuuri reale: potențial de hub energetic, comunitate IT matură, investiții industriale serioase. Diferența dintre stagnare și salt înainte va fi făcută de viteza cu care trecem de la intenții la implementare în digitalizare și AI.
În sectorul energetic, asta înseamnă:
- rețele mai inteligente, cu pierderi mai mici și integrare mai bună a regenerabilelor;
- consumatori industriali care își tratează energia ca pe un activ strategic, nu doar ca pe o factură lunară;
- proiecte de stocare, gaze și nuclear operate cu algoritmi care reduc costuri și riscuri;
- un ecosistem românesc care exportă soluții, nu doar importă tehnologie.
Dacă ai responsabilitate de P&L, de operațiuni sau de investiții în energie, următorul pas logic pentru 2026 este clar: identifică unde poate AI să reducă costul energiei în organizația ta și începe măcar un proiect pilot. Presiunea economică nu va dispărea, dar poate deveni exact motivul pentru care adopți mai repede tehnologiile care îți vor menține afacerea competitivă în următorul deceniu.