India a gestionat un noiembrie extrem, cu +20% solar în nord și -20% în sud. Iată cum poate AI să ajute România să-și stabilizeze rețeaua în fața vremii.
Cum echilibrează AI rețeaua când vremea lovește soarele
Noiembrie 2025 a adus un contrast brutal în Asia de Sud: nordul Indiei și Pakistanul au avut cu până la 20% mai multă iradiere solară decât media, în timp ce sud-estul Indiei și Sri Lanka au pierdut 15–20% din potențialul solar din cauza ciclonului Ditwah. În același timp, ponderea energiei regenerabile în mixul Indiei a crescut, iar producția pe cărbune a scăzut cu aproape 6% față de noiembrie 2024.
Acest tip de haos meteorologic nu este o excepție, ci noua normalitate. Pentru România, care își propune o tranziție verde accelerată și o pondere tot mai mare de fotovoltaic și eolian în rețea, întrebarea nu e dacă vremea va da peste cap producția, ci cât de pregătiți suntem să reacționăm în timp real. Iar aici, inteligența artificială nu mai este un „nice to have”, ci o infrastructură critică.
În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, articolul de azi folosește exemplul Indiei pentru a arăta concret cum poate AI să absoarbă șocurile meteorologice, să stabilizeze rețeaua și să transforme variabilitatea vremii într-un avantaj pentru sistemul energetic românesc.
Ce ne învață cazul Indiei: vreme extremă, rețea care rezistă
Exemplul meteorologic din noiembrie 2025 din India este manual de „așa arată viitorul sistemelor energetice”:
- Nordul Indiei + Pakistan: iradiere peste medie cu până la 20% datorită unui sistem de înaltă presiune care a adus cer senin și soare constant.
- Sud-estul Indiei + Sri Lanka: scădere de 15–20% a iradierii, nori denși, ploi extreme, ciclonul Ditwah, infrastructură avariată.
- La nivel de sistem: cererea totală de energie a scăzut puțin (temperaturi neobișnuit de scăzute), regenerabilele au crescut cu 24% an la an, iar cărbunele a fost tras înapoi.
Realitatea? Același sistem național a trebuit să gestioneze simultan surplus de solar în nord și deficit serios în sud. Fără date bune și algoritmi de prognoză, rezultatul ar fi fost ori pene de curent, ori suprasarcină în rețea, ori pierderi mari de producție regenerabilă.
În România, același tip de situație e perfect plauzibil:
- Dobrogea: vânt puternic, producție eoliană ridicată.
- Sudul arid: soare puternic, parcuri fotovoltaice la maximum.
- Transilvania: front de nori, producție solară scăzută, temperaturi mai mici, consum crescut.
Fără un creier digital care să vadă tot sistemul în timp real, nu poți valorifica pe deplin „norocul” meteorologic regional.
Rolul AI: de la prognoză meteo la decizii de echilibrare în timp real
AI schimbă jocul în energie deoarece poate transforma datele meteo și de rețea în decizii operaționale concrete, la nivel de minut.
1. Prognoză solară și eoliană de înaltă rezoluție
Companii precum Solcast folosesc sateliți și algoritmi AI/ML pentru a urmări norii și aerosolii la rezoluții de 1–2 km, cu erori tipice de sub 2% la iradiere. Asta înseamnă că poți ști destul de precis câtă energie solară vei avea în următoarele ore, pe fiecare parc în parte.
În România, același principiu se poate aplica pentru:
- Parcuri fotovoltaice mari din Oltenia, Muntenia sau Dobrogea.
- Centrale eoliene din Dobrogea sau zona de podiș.
- Rooftop PV la scară urbană, unde agregatorii vor deveni jucători-cheie.
Cu astfel de prognoze, dispecerul național sau un operator privat poate răspunde la întrebări critice:
- „La ora 14:00 voi avea un vârf de producție solară în Câmpia Română – ce fac cu el?”
- „La ora 18:00 se lasă un front de nori peste Vest – câtă rezervă trebuie să păstrez?”
2. Optimizarea rețelei: de la „averages” la decizii localizate
Fără AI, multe decizii se iau pe medii statistice: profil de consum tipic, iradiere medie, scenarii „normale”. Problema e că vremea din 2025–2030 nu mai are nimic normal.
AI poate integra simultan:
- Date meteo și de iradiere actualizate la câteva minute.
- Date din SCADA ale operatorilor de rețea.
- Starea bateriilor, a centralelor flexibile, a hidrogenului, acolo unde există.
- Comportamentul de consum (inclusiv răspuns la preț) pentru consumatorii mari.
Rezultatul: planificare orară și sub-orară mult mai inteligentă a fluxurilor de energie, a rezervelor și a comenzilor de pornire/oprire.
3. Decizii automate pentru stocare și flexibilitate
Când într-o parte a țării ai +20% față de media solară și în alta -20%, bateriile devin puntea de legătură. AI poate decide:
- Când încarci bateriile (în orele cu exces de solar sau vânt).
- Când le descarci (în orele cu cerere mare sau producție redusă).
- Cum eviți supraîncărcarea liniilor de transport, repoziționând fluxurile prin alte noduri.
Pentru România, asta înseamnă:
- Parcuri fotovoltaice cu baterii la scară utility care își maximizează veniturile.
- Microrețele industriale care își optimizează costul energiei cu ajutorul AI.
- Zone rurale cu rețele mai slabe, unde stocarea controlată inteligent previne căderi de tensiune.
Cum ar arăta „cazul Ditwah” dacă s-ar întâmpla în România
Merită să ne punem întrebarea direct: ce-ar însemna un „Ditwah” românesc? Nu neapărat un ciclon tropical, ci un episod meteo extrem – furtuni violente în sud, ninsori grele în centru, ceață persistentă în est.
Scenariul
- Sudul și estul țării: nori groși, ploi sau ninsoare, producție solară redusă 15–20% timp de mai multe zile.
- Dobrogea: vânt cu variații mari, opriri și reporniri frecvente ale turbinelor.
- Vestul și sud-vestul: cer senin, producție solară peste medie.
- Cerere: crescută în orașe din cauza frigului sau scăzută local din cauza avariilor.
Ce ar face un sistem „smart” bazat pe AI
Un sistem energetic românesc modern, cu AI în centrul deciziei, ar putea:
- Prognoza rapid impactul – în câteva ore de la formarea frontului, modelele AI pot estima pierderea de producție solară pe fiecare zonă.
- Reconfigura fluxurile de putere – energia în exces din vest ar fi redirecționată acolo unde este nevoie, ținând cont de capacitatea liniilor.
- Porni stocarea și flexibilitatea:
- bateriile mari s-ar încărca înainte de front și s-ar descărca în vârf;
- consumatorii industriali flexibili ar primi semnale de reducere/defazare a consumului;
- generatoarele pe gaze sau hidro ar acoperi vârfurile pe durate scurte.
- Proteja infrastructura – AI poate detecta modele care anunță avarii și poate repoziționa încărcările pentru a evita supraîncărcarea rețelei în nodurile vulnerabile.
Altă abordare? Dispeceratul ar lucra aproape „în orb”, pe estimări grosiere, iar costul ar însemna fie pierderi mari de energie regenerabilă (curtailment), fie risc serios de întreruperi.
De ce AI este esențială pentru tranziția verde a României
România se află într-un moment în care planurile de tranziție verde se lovesc de o realitate simplă: rețeaua și modul clasic de operare nu mai țin pasul dacă adăugăm masiv solar și eolian.
1. Mai mult solar și eolian înseamnă mai multă variabilitate
Similar Indiei, unde o lună cu iradiere record în nord a dus la +24% producție regenerabilă într-un singur an, și în România vom vedea:
- ani în care producția solară va bate record după record;
- ani în care ierni noroase sau veri cu praf saharian vor tăia din producție;
- perioade cu vânt excepțional în Dobrogea și perioade aproape calme.
Fără AI, nu poți transforma această variabilitate într-o resursă optimizată economic.
2. AI face diferența între „suprasarcină” și „oportunitate”
Două sisteme cu același număr de MW din regenerabile pot performa total diferit:
- Sistem A (fără AI): merge pe marje mari de siguranță, ține centrale convenționale „calde”, limitează injecția regenerabilelor în rețea pentru a nu risca.
- Sistem B (cu AI): folosește prognoze precise, orchestrează baterii, flexibilitate la consumatori și fluxurile în rețea pentru a integra cât mai mult din producția verde.
Eu am observat că acolo unde AI e integrată serios în operare, regenerabilele nu mai sunt percepute ca problemă, ci ca activ cu randament ridicat.
3. Avantaj competitiv pentru investitori și industrie
Pentru un dezvoltator de parc fotovoltaic sau un investitor într-un parc eolian din România, AI nu mai e doar „software drăguț”:
- crește rata de utilizare a capacităților (mai puțin curtailment);
- permite participarea inteligentă pe piețele de echilibrare și flexibilitate;
- reduce costul dezechilibrelor prin prognoze mai precise.
Pentru industrie (oțel, ciment, retail mare, logistică), AI în energie înseamnă facturi mai controlabile și posibilitatea de a deveni prosumator „serios”, nu doar cu câteva panouri pe acoperiș.
Pași concreți pentru România: de la teorie la implementare
Dacă ne uităm la exemplul Indiei și la lecțiile din cazuri precum Ditwah, pentru România văd câțiva pași clari:
1. Infrastructură de date meteo și de rețea
- Integrarea datelor satelitare și radar la rezoluție înaltă.
- Standardizare pentru schimbul de date între operatorul de transport, distribuitori, producători și agregatori.
- Platforme centrale unde AI poate „vedea” întregul sistem, nu doar bucăți izolate.
2. Modele AI specializate pentru mixul românesc
- Modele de prognoză solară calibrate pe specificul local (zăpadă, ceață, praf, inversiuni termice).
- Modele pentru prognoza eoliană în Dobrogea și zonele de podiș.
- Algoritmi de optimizare a fluxurilor în rețea și a utilizării stocării.
3. Mentenanță predictivă pentru PV și eolian
Nu e suficient să știi cât soare ai, trebuie să știi și dacă parcul tău chiar îl transformă în energie:
- Detectarea panourilor fotovoltaice sub-performante pe baza datelor în timp real.
- Predictarea defectelor la invertoare și la turbine eoliene.
- Optimizarea curățării panourilor în funcție de praf, polen, zăpadă estimată.
4. Prosumatori și mică industrie integrați prin AI
Pe termen mediu, România va avea sute de mii de prosumatori și sute de MW de rooftop PV industrial. AI poate:
- Agrega producția și consumul lor într-o „centrală virtuală”.
- Ofertă coordonată pe piețele de energie și echilibrare.
- Reduce presiunea pe rețelele de distribuție prin management local inteligent.
De ce merită să acționăm acum
Cazul Indiei arată că un sistem energetic cu mult solar poate rezista și chiar profita într-o lună marcată de fenomene extreme, dacă are date și algoritmi buni. România este exact în punctul în care deciziile luate între 2025 și 2030 vor defini cât de robustă va fi tranziția verde până în 2040.
Dacă ești:
- operator de rețea – AI te ajută să integrezi mai multă energie regenerabilă fără să sacrifici siguranța;
- dezvoltator sau investitor în PV/eolian – AI îți crește randamentul și reduce riscul dezechilibrelor;
- companie industrială sau mare consumator – AI îți poate transforma energie din centru de cost în avantaj competitiv;
- decident public – cadrele de reglementare care încurajează utilizarea AI în operarea rețelei vor accelera Traniziția Verde, nu doar pe hârtie, ci în MW integrați.
Tranziția energetică a României nu se va juca doar în câți MW de panouri și turbine instalăm, ci în cât de inteligent știm să le folosim în condiții de vreme tot mai extremă. AI este exact puntea dintre ambiție și realitate.
Dacă vrei ca următorul val de proiecte fotovoltaice sau eoliene în care ești implicat să fie pregătit pentru „următorul Ditwah”, începe de la întrebarea simplă:
„Ce rol joacă AI în modul în care proiectez, exploatez și conectez aceste capacități la rețea?”
Răspunsul la această întrebare va face diferența între un portofoliu vulnerabil la vreme și un sistem energetic pregătit pentru tranziția verde pe termen lung.