AI și piețele energetice: cum reducem șocurile de preț

AI și piețele energetice: cum reducem șocurile de preț

În decembrie 2025, Europa intră în iarnă cu depozitele de gaze la doar 75% și cu un obiectiv politic clar: zero importuri de gaze rusești până în 11.2027. În același timp, gazul ieftinește, carbonul se scumpește, iar tensiunile geopolitice rămân un fundal permanent pentru orice decizie în energie.

Asta nu e doar o poveste despre Bruxelles sau Berlin. Pentru România, în plină tranziție verde, aceste mișcări înseamnă costuri imprevizibile pentru producători, presiune pe bugetele famililor și un risc real ca planurile de investiții să fie puse „pe hold” la primul șoc de preț. Iar dacă ne uităm la agenda de azi – de la CBAM la sprijinul pentru marii consumatori – vedem clar: cine nu își digitalizează și automatizează sistemul energetic, va rămâne în urmă.

Realitatea? E mai simplă decât pare: fără inteligență artificială în planificare, operare și prognoză, România va rămâne captivă volatilității externe. În acest articol din seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, pornesc de la analiza Axpo asupra piețelor europene și o duc în zona practică:

• de ce volatilitatea actuală este, paradoxal, o oportunitate pentru AI;
• cum se poate folosi AI pentru a stabiliza costurile și a crește independența energetică;
• ce pot face, concret, companiile românești în 2026.

1. De la gaze ieftine și carbon scump la un nou normal digital

Prețurile combustibililor în Europa au început să se decupleze: gazele naturale au coborât în ultima lună, susținute de o ofertă robustă și importuri flexibile de GNL, în timp ce certificatele de carbon au urcat la maximul ultimelor 10 luni, împinse de pozițiile fondurilor de investiții și de așteptările privind restricțiile viitoare.

Această combinație schimbă total logica deciziilor:

• gaz aparent „mai accesibil” pe termen scurt;
• costul carbonului în creștere pe termen mediu și lung;
• presiune crescută pentru decarbonizare și eficiență.

În paralel:

• cererea de energie în economiile-cheie (ex: Germania) rămâne sub potențial, într-o industrie aflată în dificultate;
• guvernele intervin – Berlinul a aprobat un pachet de 16,2 miliarde euro pentru a proteja industria de costuri mari la energie;
• zona euro vede inflație de 2,2% și o industrie prelucrătoare din nou în contracție.

Ce legătură are asta cu AI în România?

Într-o piață în care volatilitatea nu mai este excepția, ci norma, nu poți conduce sistemul energetic „după ochi” sau doar cu foi Excel. Ai nevoie de:

• modele predictive solide pentru consum și producție;
• optimizări automate ale mixului de resurse;
• reacții rapide la schimbările de preț pe bursele de energie și gaze.

Aici intră în scenă inteligența artificială, nu ca „jucărie tech”, ci ca instrument de supraviețuire economică.

2. Geopolitică, CBAM și independență energetică: de ce AI devine critic

Tensiunile geopolitice nu vor dispărea în 2026. Chiar dacă inițiativele de pace SUA–Rusia–Ucraina mai reduc primele de risc, UE și-a asumat un drum ireversibil:

• zero importuri de gaze rusești până în 11.2027;
• introducerea Mecanismului de Ajustare la Frontieră pentru Carbon (CBAM) din 01.2026;
• sprijin targetat pentru industriile mari consumatoare de energie, dar condiționat de modernizare și decarbonizare.

Pentru România, asta înseamnă trei presiuni simultane:

1. Securitate energetică – Depozite de gaze la 75% și dependență mare de GNL, sensibil la vreme în SUA și Asia. Orice iarnă mai grea în altă regiune ne poate ridica costurile peste noapte.
2. Competitivitate industrială – Producătorii auto, metalurgici, chimici, ciment, sticlă vor concura nu doar pe salarii și logistică, ci și pe amprenta de carbon raportată prin CBAM.
3. Integrarea regenerabilelor – România adaugă rapid proiecte fotovoltaice și eoliene. Fără AI în rețele, această creștere aduce instabilitate, congestii și pierderi.

De ce este AI atât de importantă în acest context?

Pentru că oferă exact ce lipsește acum sistemului:

• vizibilitate în timp real asupra fluxurilor de energie și gaze;
• capacitatea de a simula scenarii geopolitice sau climatice și efectele lor asupra prețurilor;
• mecanisme automate de reacție: ajustarea producției, activarea flexibilității, management al consumului.

Pe scurt: AI transformă un sistem reactiv într-unul proactiv.

3. Cum poate stabiliza AI sistemul energetic românesc

AI nu schimbă geopolitica, dar schimbă felul în care o resimțim în facturi. Câteva aplicații concrete, deja folosite în sisteme moderne și perfect relevante pentru România:

3.1 Modelare predictivă a consumului și producției

Modelele AI de prognoză iau în calcul simultan:

• istoricul consumului pe segmente (rezidențial, industrial, servicii);
• prognoze meteo de înaltă rezoluție;
• sezonalitate, zile libere legale, comportamente locale (de ex. vârfuri de consum iarna, seara, când toată lumea pornește încălzirea electrică sau pompele de căldură);
• date de producție din centrale hidro, nucleare, eoliene, fotovoltaice.

Beneficiu direct: operatorii de transport și distribuție, producătorii și traderii români pot decide cu ore sau zile înainte:

• cât să producă din fiecare sursă;
• când să cumpere sau să vândă în piețele pentru ziua următoare și intrazilnice;
• cum să reducă pornirile și opririle scumpe ale centralelor pe gaze sau cărbune.

3.2 Optimizarea mixului energetic în timp real

AI poate calcula, în fiecare oră, costul marginal al fiecărei surse:

• producție eoliană și solară aproape fără cost de combustibil, dar volatilă;
• hidro și nuclear stabile, cu limitări tehnice proprii;
• gaze și cărbune, influențate direct de cotații internaționale și de prețul certificatelor CO₂.

Algoritmii pot propune dispecerilor scenariul optim:

• prioritate pentru regenerabile, în limite de siguranță;
• utilizarea hidro pentru echilibrare și acoperirea vârfurilor;
• pornirea centralelor pe gaze doar când este rentabil sau necesar pentru siguranța sistemului.

Rezultatul: costuri totale mai mici, emisii mai reduse și o expunere mai mică la șocurile de preț ale gazului și carbonului.

3.3 Managementul cererii (demand response) cu AI

În loc să dimensionăm totul pentru „cel mai prost caz” (vârful maxim de sarcină), AI permite un model inteligent de management al cererii:

• industrialii mari pot fi remunerați pentru flexibilitate (de ex. reduc 10% din consum la orele de vârf, la cererea sistemului);
• clădirile de birouri, centrele comerciale și depozitele logistice își pot ajusta dinamic climatizarea, iluminatul, încărcarea stațiilor EV;
• prosumatorii cu fotovoltaice și baterii pot fi integrați în scheme de agregare și flexibilitate.

AI coordonează toate aceste decizii pentru a evita:

• vârfuri scumpe de consum;
• pornirea forțată a centralelor pe gaze în cele mai scumpe ore;
• congestii de rețea.

Într-o piață cu prețuri volatile, fiecare MWh mutat din vârf în afara vârfului se traduce în bani economisiți și emisii evitate.

4. Tranziția verde în România: AI ca infrastructură critică

Unii văd încă AI ca pe un „proiect pilot”. Eu o văd deja ca pe o infrastructură critică, la fel de importantă ca o nouă linie de înaltă tensiune sau o centrală modernă.

4.1 Integrarea regenerabilelor în rețelele românești

România are un val de proiecte:

• fotovoltaic utility-scale în Oltenia, Dobrogea, Banat;
• eolian nou, plus repowering pentru parcurile existente;
• prosumatori rezidențiali și C&I în creștere.

Fără AI, rețelele de distribuție riscă:

• suprasarcină pe anumite linii la prânz, când produc „explodează”;
• tensiuni în afara limitelor, mai ales în zone rurale;
• opriri frecvente ale centralelor regenerabile (curtailment) din lipsă de flexibilitate.

Cu AI, operatorii pot:

• prevedea congestiile cu ore/zile înainte și lua măsuri preventive;
• ajusta dinamic tensiunea, fluxurile și setările echipamentelor;
• integra baterii și alte soluții de stocare în logica de sistem, nu doar ca „anexe” tehnologice.

4.2 CBAM, industrie și AI ca avantaj competitiv

Odată cu CBAM din 2026, competitivitatea exportatorilor români nu va mai depinde doar de costul energiei, ci și de intensitatea de carbon a producției.

AI poate ajuta industriile mari consumatoare:

• să urmărească în timp real amprenta de carbon pe fluxuri și produse;
• să simuleze scenarii („ce se întâmplă dacă mut 20% din producție noaptea când mixul energetic e mai curat?”);
• să optimizeze procesele (cuptoare, linii de producție, sisteme HVAC) pentru a maximiza eficiența și a minimiza emisiile.

Cine îmbină energie regenerabilă locală cu optimizare AI va avea, practic, un „scut” împotriva taxelor de carbon la frontieră și a volatilității de preț.

5. Ce pot face concret companiile românești în 2026

Nu e nevoie să aștepți noi directive europene pentru a începe.

5.1 Pași concreți pentru companii energetice și mari consumatori

1. Audit de date și digitalizare minimă
   Identifică ce date ai deja (consum, producție, mentenanță, meteo, tarife) și ce îți lipsește. Fără date consistente, AI rămâne teorie.

2. Proiect-pilot bine definit (3–6 luni)

   • prognoză AI a consumului pentru o zonă de distribuție;
   • optimizare AI a producției într-un portofoliu mixt (hidro, gaze, regenerabile);
   • demand response AI într-o fabrică sau într-un parc logistic.

3. Integrarea cu sistemele existente
   Modelele nu trebuie să înlocuiască OMS/SCADA, ci să le completeze. Dispecerul rămâne în control, dar are un „copilot” mult mai rapid.

4. Pregătirea oamenilor
   Fără dispeceri, ingineri și economiști care înțeleg recomandările AI, proiectele mor după faza de pilot. Training-ul și change management-ul sunt obligatorii.

5. Alinierea la strategia de tranziție verde
   Orice proiect AI ar trebui să bifeze explicit două obiective:

   • reducere de cost;
   • reducere de emisii.

5.2 De ce 2026 este un an-cheie

Combinăm în același an:

• maturizarea proiectelor mari de regenerabile în România;
• intrarea în vigoare a CBAM;
• continuarea volatilității pe gaze și carbon;
• presiunea pentru păstrarea competitivității industriale.

Asta transformă investițiile în AI din „nice to have” în condiție de rămânere în piață.

Concluzie: AI ca paravan între România și furtunile energetice externe

Piețele energetice europene vor rămâne influențate de prețuri decuplate la combustibili, tensiuni geopolitice și reguli noi de carbon. Asta nu se va schimba în 2026, nici în 2027.

Ce poate schimba România este modul în care absoarbe aceste șocuri. Un sistem energetic construit pe:

• modelare predictivă;
• optimizare automată a mixului energetic;
• management inteligent al cererii și al regenerabilelor

va fi mai puțin vulnerabil la gazul scump, la carbonul volatil și la crizele de pe alte continente. Iar AI este mecanismul prin care facem acest salt.

Dacă planifici investiții în energie, e momentul să te întrebi direct:

„Unde intră AI în proiectul meu pentru ca, peste 5 ani, să nu fiu la mila pieței, ci să controlez costurile și emisiile?”

Răspunsul dat în 2026 va face diferența între companiile care doar suportă tranziția verde și cele care o folosesc ca avantaj competitiv.