Ce poate învăța România din fabrica solară din Pakistan

În 2024, Pakistanul a importat panouri fotovoltaice de 16 GW, o creștere de 227% față de anul anterior. Ca răspuns, China’s Hebei Juhang Energy Technology a intrat la masă cu guvernul pakistanez pentru a construi o fabrică mare de panouri solare, cu miliarde de dolari pe masă și 6.000 de acri de teren oferiți pentru investiție.

Acesta nu e doar un „mega-deal” între China și Pakistan. E un semnal clar: cine controlează producția și datele din lanțul fotovoltaic controlează o bună parte din tranziția energetică. Iar aici, AI începe să facă diferența.

Pentru România, aflată în plină discuție despre tranziția verde, PNRR, capacități noi de fotovoltaic și modernizarea rețelei, subiectul e mai actual ca oricând. În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, articolul de azi traducere acest exemplu din Pakistan în lecții concrete pentru noi: cum combinăm producția de panouri solare cu AI, astfel încât să nu rămânem doar importatori, ci să devenim jucători reali în lanțul valoric.

Vom vorbi despre ce se întâmplă în Pakistan, de ce contează pentru România, cum poate AI să optimizeze fabricație, rețelele și mentenanța, și ce pași concreți pot face companiile și autoritățile de la noi.

Ce se întâmplă, de fapt, în Pakistan

Pakistanul trăiește acum un „moment solar” foarte agresiv:

• 16 GW de panouri importate în anul fiscal 2024, +227% față de 2023
• În total, 36 GW de panouri solare chinezești importate până în 2024, adică 78% din capacitatea totală de producere a energiei a țării
• 6,1 GW capacitate de net-metering instalată, după un plus de 1,2 GW doar în prima jumătate a anului

Pe acest fundal, Hebei Juhang Energy Technology Group negociază cu Board of Investment din Pakistan:

• construcția unei fabrici mari de panouri fotovoltaice
• orientată atât spre cererea internă, cât și spre export
• interes exprimat pentru investiții de ordinul miliardelor de dolari în energie solară și sectoare high-tech conexe
• guvernul oferă până la 6.000 de acri de teren și facilități în zone economice speciale, precum zero impozit pe venit în primii 10 ani

Realitatea? Pakistanul a realizat că nu poate miza la nesfârșit exclusiv pe importuri. La un anumit nivel de penetrare a energiei solare, echilibrul se mută de la „cumpărăm panouri” la „producem, optimizăm și exportăm”.

România e încă în zona de „cumpărăm panouri”, cu foarte puțină producție reală pe lanțul fotovoltaic. Asta în timp ce avem ținte mari de regenerabile, presiune pe rețele și dezbateri continue despre prosumatori și echilibrare. Exact aici intră AI, dacă știm ce să-i cerem.

De ce contează pentru România: producția locală + AI = avantaj strategic

România nu va concura mâine cu China la volum de panouri produse. Dar poate construi nișe inteligente, unde combinația „producție locală + AI + integrare în rețea” să devină avantaj competitiv, nu doar lozincă de strategie.

Trei motive concrete pentru care exemplul Pakistanului ar trebui să ne pună pe gânduri:

1. Dependința de importuri ne lasă expuși

   • la volatilitatea prețurilor
   • la blocaje de lanț de aprovizionare
   • la riscuri geopolitice

2. Producția locală generează date, iar datele hrănesc AI

   • date de proces din fabrici (calitate, randament, timpi de ciclu)
   • date de exploatare din teren (de la ferme fotovoltaice la prosumatori)
   • date de rețea (fluxuri, congestii, pierderi)

3. AI are sens doar unde există volum de date reale și decizii economice pe masă

   • dacă suntem doar „punct terminal de import”, mare parte din valoarea adăugată și know-how pleacă în altă parte

Pe scurt: fără producție și proiecte locale mari, AI în energia românească rămâne mai mult teorie și prezentări PowerPoint.

Cum poate AI să optimizeze fabricația de panouri solare

Dacă mâine România ar anunța o fabrică de panouri sau componente (module, rame, invertoare, trackere), AI ar trebui gândită în design chiar de la început. Nu ca „add-on” de marketing.

1. Controlul calității bazat pe viziune computerizată

Într-o fabrică modernă de panouri fotovoltaice, AI poate:

• analiza imagini de wafer, celule și module în timp real
• detecta micro-crăpături, nealiniere, defecte de lipire
• opri automat loturi suspecte înainte să iasă din linie

Beneficiu: mai puține retururi, garanții mai scumpe și reclamații, deci marjă mai bună și reputație de producător serios. Pentru export (UE, Balcani), acest lucru face diferența între „încă un producător ieftin” și „furnizor de încredere pe termen lung”.

2. Optimizarea procesului și a consumului de energie

Modelele de machine learning pot învăța din mii de cicluri de producție:

• ce combinații de parametri (temperaturi, viteze, timpi de proces) duc la randament maxim
• cum poate fi sincronizat consumul de energie al fabricii cu producția locală de fotovoltaic sau eolian
• când merită amânată o anumită etapă de proces pentru a prinde intervale de preț mai mic la energie

Asta înseamnă cost unitar mai mic / panou, dar și o fabrică „verzită” real, nu doar pe hârtie.

3. Planificarea lanțului de aprovizionare cu AI

Un lanț de aprovizionare pentru panouri FV e sensibil la:

• prețuri ale siliciului și sticlei solare
• capacitatea logistică (porturi, transport rutier)
• cerere sezonieră (proiecte mari, programe de subvenții)

Un sistem AI bine antrenat poate:

• prezice cererea pe regiuni (de ex. Balcani, Europa Centrală)
• ajusta nivelul de stoc optim pentru materii prime
• recomanda rute logistice alternative când apar blocaje

Într-o piață volatilă, cine are această inteligență are și marja.

Din fabrică în câmp: AI pentru exploatarea parcurilor solare

O fabrică de panouri are sens doar dacă există piață stabilă pentru ele. În Pakistan, boom-ul de importuri și creșterea net-metering-ului arată cererea. În România, avem:

• proiecte mari de utility scale în curs
• mii de prosumatori noi în fiecare an
• interes crescut pentru parcuri solare industriale (C&I)

Aici intră a doua piesă din puzzle: AI în exploatarea și mentenanța parcurilor solare.

Mentenanță predictivă pentru parcuri fotovoltaice

În loc de „mergem pe teren când apare o problemă”, AI permite trecerea la:

• monitorizare continuă a producției pe string/panou
• detecție automată a anomaliilor (căderi de producție, degradare accelerată)
• predicția momentului optim pentru:
  • curățare panouri
  • înlocuire invertoare
  • intervenții în cabluri și conectică

Pe teren, asta înseamnă mai puține opriri neplanificate, o curbă de producție mai stabilă și un LCOE mai mic pentru parcul solar.

Optimizarea în timp real a producției și stocării

Cum tot mai multe proiecte din România iau în calcul baterii lângă parcurile solare, AI poate decide în timp real:

• câtă energie să trimită în rețea
• câtă să stocheze și când să o livreze
• cum să minimizeze penalitățile de dezechilibru

În 2025, costurile bateriilor la scară mare au ajuns în multe piețe sub 65 USD/MWh de energie stocată de-a lungul duratei de viață. Asta deschide ușa pentru solar „dispecerizabil” – perfect pentru AI, care excelează în astfel de probleme de optimizare multi-obiectiv.

AI și rețelele din România: de la provocare la oportunitate

Orice discuție despre mii de MW fotovoltaic în România duce inevitabil la aceeași frază: „rețeaua nu face față”. Operatorii de distribuție și Transelectrica o trăiesc deja:

• congestii locale în zone cu mulți prosumatori
• dificultăți de integrare pentru proiecte noi
• lipsă de vizibilitate fină în rețea de joasă și medie tensiune

Aici AI devine instrument, nu slogan.

1. Predicția producției și a consumului

Modelele de AI pot combina:

• date meteo de înaltă rezoluție
• istoricul de producție al parcurilor și prosumatorilor
• profiluri de consum (rezidențial, industrial, comercial)

Rezultatul: previziuni de câteva ori mai precise decât metodele statistice clasice. Cu ele, OTS și OSD pot:

• planifica mai bine rezervele
• reduce costurile de echilibrare
• accepta mai multe proiecte regenerabile fără să piardă controlul asupra stabilității rețelei

2. Managementul fluxurilor în rețea

Pe măsură ce crește penetrarea fotovoltaicului, fluxurile din rețea devin bidirecționale și mai greu de modelat clasic. AI poate sugera:

• unde merită întărite linii și posturi de transformare
• unde e mai eficient să instalezi baterii sau capacități de management al cererii
• cum să setezi scheme de tarifare dinamică pentru a „mută” consumul în orele cu surplus de solar

În loc de „nu se poate”, discuția devine „unde investim ca să se poată mai mult și mai ieftin”.

Ce ar trebui să facă România acum

Dacă punem laolaltă exemplul Pakistanului cu contextul românesc și cu posibilitățile realiste ale AI, direcția e destul de clară.

1. Politici publice care încurajează producția și AI, nu doar importul

Guvernul pakistanez oferă:

• teren (mii de acri)
• facilități fiscale (zero impozit 10 ani)
• acces în zone economice speciale

România ar putea gândi pachete similare, dar condiționate de:

• integrare de AI în controlul proceselor de producție
• centre locale de R&D în fotovoltaic și digital
• parteneriate cu universități pe date și modele pentru sectorul energetic

2. Consorții locale: producător + dezvoltator + AI

Cele mai puternice inițiative nu vor veni dintr-o singură companie. Rețeta sănătoasă ar arăta așa:

• un producător (panouri, invertoare, structuri sau echipamente conexe)
• unul sau mai mulți dezvoltatori de parcuri fotovoltaice
• un partener specializat AI/analytics în energie

Împreună pot crea:

• produse optimizate pentru rețelele și condițiile din România/Balcani
• platforme de monitorizare și mentenanță predictivă
• pachete integrate pentru clienți industriali (energie + software + service)

3. Strategie clară de date în energie

Fără date, AI e doar prezentare frumoasă. România are nevoie de:

• standarde clare de colectare și anonimizare a datelor energetice
• contexte legale pentru sharing responsabil de date între operatori, producători și furnizori de soluții AI
• programe pilot în care DSO/TSO lucrează direct cu startup-uri și integratori AI pe probleme reale (pierderi de rețea, congestii, predicții)

De ce are sens să acționăm acum

Exemplul Pakistanului arată cum o piață cu cerere explozivă pentru solar se repoziționează rapid: de la import masiv la fabricație locală, cu ochii pe export. Următorul pas firesc va fi integrarea masivă de AI în fabricație, logistică și operare.

România e încă într-un moment în care își poate alege rolul:

• fie rămânem piață de desfacere, dependentă de importuri de tehnologie și de deciziile altora;
• fie devenim nod regional pentru proiecte solare inteligente, unde AI, producția locală și rețelele modernizate se susțin reciproc.

Dacă ești implicat în energie – producător, dezvoltator de proiecte, integrator de sisteme sau responsabil de strategie – merită să te întrebi direct:

„Unde pun AI în proiectele mele de azi ca să am un avantaj real peste 3–5 ani?”

Cine își clarifică răspunsul acum va fi genul de companie sau autoritate despre care, peste câțiva ani, vom spune: „ei n-au așteptat, au construit tranziția verde cu tot cu AI”.