Cum îți pregătești parcurile solare și eoliene pentru ger extrem cu ajutorul AI

De ce gerul extrem va testa serios tranziția verde din România

În februarie 2021, furtuna de iarnă Uri a dus în SUA la cel mai mare „load shedding” controlat din istorie. Zeci de gigawați au căzut dintr‑un foc, inclusiv capacități regenerabile. După acel episod, regulile de pregătire pentru iarnă au fost rescrise de la zero.

Asta ne interesează direct. România își împinge accelerat mixul energetic spre eolian și fotovoltaic, în timp ce iernile devin mai scurte, dar mai imprevizibile. Combinația „ger extrem + vânt puternic + ninsori umede” nu mai e excepție, e noul normal. Iar parcurile regenerabile românești nu mai pot fi proiecte „de vreme bună”.

În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, articolul de azi merge într-o zonă foarte practică: cum pregătești instalațiile regenerabile pentru frig extrem și cum te ajută inteligența artificială să reduci riscul, costurile și downtime‑ul.

Lecția Uri: iarna nu mai e doar o problemă de consum, ci și de producție

Furtuna Uri a arătat clar că problemele iernii nu țin doar de vârful de consum, ci și de disponibilitatea capacităților de producție. Când îți cad în același timp: centrale pe gaz (blocaj pe infrastructura de gaz), centrale pe cărbune (echipamente înghețate), eolian și solar (nepregătite pentru frig, gheață și zăpadă), tot sistemul se clatină.

În SUA, reacția a fost dură:

• standarde obligatorii pentru pregătirea la frig (NERC EOP‑011, EOP‑012 și versiunile lor noi);
• obligația de a avea planuri detaliate de pregătire pentru vreme rece, testate și actualizate periodic;
• analiză post‑eveniment și planuri de acțiune corectivă după fiecare episod sever.

Nu avem în Europa exact aceleași standarde, dar logica e identică. Dacă vrei să fii un producător regenerabil relevant în România în 2030, trebuie să tratezi frigul extrem ca pe un scenariu de bază, nu o anomalie.

De ce AI e aliatul natural al pregătirii pentru frig extrem

Pregătirea pentru iarnă în regenerabile are două probleme mari: complexitate și incertitudine. Exact zona în care AI strălucește.

Ce poate face AI concret pentru un parc solar sau eolian din România în context de ger extrem:

1. Predictie meteo granulară și specifică sitului
   Modelele AI pot combina date meteo istorice, satelitare și locale ca să dea prognoze la nivel de turbină sau string:

   • probabilitate de temperaturi sub ‑15°C, ‑20°C etc.;
   • risc de ceață, îngheț, zăpadă umedă, polei;
   • ferestre de vreme bună pentru intervenții de mentenanță.

2. Mentenanță predictivă pentru echipamente expuse la frig
   Prin analiza datelor SCADA și de la senzori, AI poate detecta semne subtile că ceva va ceda la următorul val de frig:

   • creșteri anormale de vibrații la angrenaje de turbină la temperaturi mici;
   • invertoare care pornesc greu dimineața la ‑10°C;
   • degradare accelerată a bateriilor la cicluri la temperatură scăzută.

3. Optimizarea strategiilor de operare în ger
   Algoritmii de control pot lua decizii mai bune pe baza datelor:

   • când merită să ții turbină în „stand‑by cald” ca să eviți un cold start dificil;
   • ce setări de încălzire pentru BESS reduc riscul fără să omoare randamentul;
   • cum programezi degivrarea palei vs. pierderea de producție.

4. Simularea scenariilor extreme pentru planuri credibile
   Modelele AI pot genera scenarii de tip „what‑if”:

   • ce se întâmplă cu parcul dacă ai 3 zile la rând cu ‑25°C și vânt slab;
   • câte invertoare sunt probabil să intre în protecție;
   • cum afectează asta engagement‑ul tău contractual (PPA, day‑ahead, echilibrare).

Realitatea? Nu poți elimina gerul extrem. Poți însă să‑l transformi din „surpriză neplăcută” în risc calculat și gestionabil, iar aici AI este un instrument foarte eficient.

Strategii pentru parcuri eoliene: de la pale înghețate la decizii bazate pe date

Probleme tipice la eolian în frig extrem

Turbinele eoliene din Dobrogea, Moldova sau Carpați se vor confrunta tot mai des cu:

• gheață pe pale, care reduce producția și crește riscul de dezechilibru mecanic;
• opriri la temperatură joasă (low‑temperature cut‑out) pentru protecția echipamentelor;
• lubrifianți nepotriviți, care cresc uzura la temperaturi negative;
• electronica de putere și sistemele de control sensibile la condens și șocuri termice.

Cum te ajută AI la prevenție și operare

1. Detectarea și gestionarea gheții pe pale

• Modele AI antrenate pe date SCADA (putere vs. viteză vânt, zgomot, vibrații) pot indica începutul formării gheții chiar înainte să fie vizibilă.
• Integrarea cu camere termice și drone permite inspecții automate ale palei în ferestre scurte de vreme bună.
• Pe baza acestor date, sistemul poate recomanda:
  • oprire temporară;
  • activarea sistemelor de degivrare;
  • reducerea încărcării pentru a limita efortul mecanic.

1. Mentenanță predictivă pentru angrenaje și rulmenți

• Modelele de vibrații se schimbă la frig. AI poate învăța „semnătura” normală a turbinei la ‑10°C vs. +10°C.
• Când apare o deviație atipică, sistemul trimite alertă înainte ca problema să devină critică.

1. Optimizarea modului de pornire/oprire la temperaturi mici

• AI poate calcula, pe baza prognozei și a istoricului, dacă e mai bine să ții turbina în „stand‑by cald” peste noapte sau să o lași să se răcească complet.
• Diferența se vede în uzură, dar și în disponibilitate la următorul vârf de cerere.

Pentru un dezvoltator sau operator român, un sistem de AI‑driven O&M pentru eolian devine practic o poliță de asigurare tehnică împotriva iernilor severe.

Strategii pentru parcuri fotovoltaice și hibride: frig, zăpadă și baterii

Ce strică gerul într‑un parc fotovoltaic

La solar, problema nu e doar zăpada pe panouri.

Principalele riscuri la frig extrem sunt:

• zăpadă și chiciură care blochează radiația;
• invertoare care intră greu în regim sau se opresc din cauza șocurilor termice;
• BESS (baterii litiu‑ion) care își reduc drastic capacitatea sub 0°C și se pot degrada ireversibil dacă sunt încărcate la temperaturi prea mici;
• cabluri și conectori sensibilizați de cicluri repetate îngheț‑dezgheț.

Cum intră AI în joc

1. Prognoză avansată de producție în condiții de iarnă

• Modelele de forecast clasice subestimează adesea impactul zăpezii și al norilor joși.
• AI poate învăța din istoria sitului: când ninge, cât timp rămân panourile acoperite, cum bate vântul și cum se curăță natural rândurile.
• Rezultatul: o prognoză de producție mai realistă, crucială pentru trading și pentru respectarea angajamentelor de livrare.

1. Management termic inteligent pentru BESS

• Algoritmii pot decide când să încălzească bateriile, cât și în ce mod, pentru a echilibra siguranța cu randamentul.
• Se pot genera strategii de tip:
  • pre‑încălzire înaintea unui val de frig;
  • limitarea C‑rate la temperaturi scăzute;
  • mutarea anumitor cicluri de încărcare/descărcare în ferestre cu temperaturi mai blânde.

1. Planificare optimă a curățării zăpezii

• Pe baza prognozei și a profilelor de producție, AI poate indica dacă și când merită să trimiți echipe pentru curățarea panourilor:
  • dacă zăpada se va topi natural în 12 ore, poate nu merită costul;
  • dacă urmează trei zile cu soare și temperaturi negative, curățarea rapidă aduce clar beneficii.

Hibride (eolian + solar + BESS): unde AI devine obligatorie

În proiectele hibride, complexitatea explodează:

• ai trei tehnologii care reacționează diferit la frig;
• trebuie să respecți profile de livrare mai stricte (PPA „firmă”, contracte de echilibrare);
• ai mai multe limitări tehnice care se influențează reciproc.

AI poate funcționa ca un „creier de control” care:

• prioritizează ce sursă să produca și când;
• decide dacă folosești bateria pentru a acoperi pierderile de la eolian într‑o dimineață cu pale înghețate;
• ajustează strategia în timp real în funcție de ce se întâmplă efectiv în teren.

Cum ar arăta un plan de pregătire la frig extrem pentru un operator român

Un plan serios de „winter readiness” pentru un portofoliu regenerabil din România ar trebui să combine disciplină operațională cu instrumente AI. Un exemplu pragmatic:

1. Analiză istorică meteo și operațională (cu AI)

   • extragi ultimii 10 ani de date meteo locale și SCADA;
   • modelele AI identifică temperaturile critice, combinațiile periculoase (vânt + ploaie înghețată, ceață + minus 10 etc.) și punctele slabe ale parcului.

2. Definirea „temperaturii de frig extrem” pentru fiecare sit

   • nu e același lucru în Dobrogea vs. Mureș;
   • stabilești praguri clare pentru măsuri speciale (operare limitată, interdicție de anumite manevre, standby cald etc.).

3. Planuri de acțiune înainte / în timpul / după eveniment

   • înainte: mentenanță preventivă țintită, update de firmware, verificare sisteme de încălzire și degivrare;
   • în timpul: reguli de dispecerizare, limitări automate de putere, monitorizare continuă prin dashboard‑uri AI;
   • după: analiză automată a performanței, identificare de incidente, generare de Corrective Action Plans.

4. Training anual pentru echipe, asistat de scenarii AI

   • simulări de „zi critică de iarnă” cu date sintetice generate de modele predictive;
   • exerciții pentru operatori și tehnicieni, ca să știe exact ce au de făcut la ‑20°C și vânt de 70 km/h.

5. Integrare cu operatorul de sistem și cu partenerii de echilibrare

   • transparență asupra limitărilor la frig;
   • prognoze îmbunătățite pe care le poți pune pe masă în discuțiile cu Transelectrica și traderii.

Un astfel de set‑up nu e teorie. Este exact genul de practici pe care le‑au adoptat operatorii nord‑americani și nord‑europeni după episoade dure de iarnă. Diferența e că noi, în România, putem sări direct la versiunea „cu AI” fără să parcurgem toți pașii dureroși.

De ce contează asta acum pentru investițiile în regenerabile din România

Pregătirea pentru frig extrem nu mai e doar un subiect de inginerie. Afectează direct:

• bancabilitatea proiectelor – băncile și fondurile se uită tot mai mult la riscurile climatice fizice;
• clauzele din PPA – penalități pentru nerespectarea profilului de livrare, inclusiv iarna;
• percepția publică – când rețelele cad, oamenii nu fac diferența între eolian, solar, gaz sau cărbune; văd doar „sistemul nu a făcut față”.

Un operator care poate demonstra:

• modele AI de prognoză pentru condiții severe,
• planuri de iarnă clare,
• rapoarte post‑eveniment bine structurate, are un avantaj clar în discuțiile cu finanțatorii, cu offtakerii și cu autoritățile.

Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” are exact această miză: să arate că digitalizarea și AI nu sunt doar „nice to have”, ci condiție pentru ca regenerabilele să devină coloana vertebrală fiabilă a sistemului energetic. Iar gerul extrem este testul perfect pentru maturitatea acestei tranziții.

Dacă vrei ca parcurile tale fotovoltaice, eoliene sau hibride să nu devină statistici neplăcute la primul val serios de frig, momentul pentru a integra AI în strategia de operare și mentenanță este acum.