Cum treci cu bine iarna cu parcuri eoliene, fotovoltaice și hibride în România, folosind AI pentru mentenanță predictivă, prognoză meteo și operare optimă.
De ce reziliența la ger devine prioritate în energie
În februarie 2021, furtuna de iarnă Uri a scos din funcțiune mii de MW de capacitate în SUA și a dus la cel mai mare „load shedding” controlat din istoria lor. Un singur val de frig a arătat cât de fragil poate fi un sistem energetic care nu tratează iarna ca pe un risc strategic.
Situația nu e departe de ce vedem și în Europa Centrală și de Est. România a avut deja episoade cu -20 °C, vânt puternic, îngheț și ninsori umede care blochează infrastructura. Pe măsură ce crește ponderea energiei regenerabile în mixul național, o simplă abordare „instalează și speră că va fi bine” nu mai ține. Ai nevoie de planuri de iarnă, de date și – tot mai clar – de inteligență artificială care să anticipeze problemele înainte să rămâi fără producție.
Postarea asta face parte din seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” și merge direct la miezul problemei: cum pregătești parcurile fotovoltaice, eoliene și hibride pentru ger extrem, ce putem învăța din standardele NERC din SUA și unde intră în scenă AI pentru mentenanță predictivă și adaptare la vreme extremă.
Ce a schimbat furtuna Uri și ce înseamnă pentru România
Furtuna Uri a forțat industria energetică americană să trateze frigul extrem la fel de serios ca un cyber‑atac sau o pană majoră de rețea.
Noul cadru de acolo (standardele NERC EOP‑011, EOP‑012 și versiunile lor ulterioare) cere producătorilor:
- să definească limitele de operare la frig pentru fiecare unitate de producție;
- să aibă planuri detaliate de pregătire de iarnă;
- să instruiască anual personalul de operare și mentenanță;
- să analizeze orice incident legat de frig și să facă planuri corective cu termene clare.
În Europa nu folosim standardele NERC, dar logica este aceeași cu cerințele de reziliență și „security of supply” din ENTSO‑E, cu cerințele ANRE și cu presiunea reală pusă pe operatorii de rețea când apar episoade de „weather extremes”. Cine vrea să joace pe termen lung în piața de energie va fi evaluat tot mai mult după întrebarea: „Poți livra și când afară sunt -15 °C și viscol?”
Aici AI devine un aliat serios, pentru că duce pregătirea de iarnă din zona de „checklist static” în zona de sistem inteligent, care învață din fiecare iarnă.
Vulnerabilități specifice pentru eolian, solar și hibride
Parcurile regenerabile nu cedează iarna dintr-un singur motiv, ci din zeci de puncte slabe mici, răspândite în instalație. Exact de asta ai nevoie de date și algoritmi care să observe tipare imposibil de văzut „cu ochiul liber”.
Eolian: gheață, opriri la temperatură joasă și uleiuri nepotrivite
La turbinele eoliene, frigul atacă în mai multe direcții:
- gheață pe pale, care reduce producția și poate crea risc de aruncare de gheață;
- opriri automate la temperatură joasă (cut‑out la -20 °C, -25 °C etc.), dacă nu sunt implementate pachete de iarnă;
- îngheț în nacele, afectând convertoare, senzori și sistemele de control;
- lubrifianți nepotriviți, care cresc uzura angrenajelor la temperaturi scăzute.
În Dobrogea sau în parcurile onshore din zone de deal, aceste riscuri nu sunt teoretice. Câteva zile de îngheț cu vânt pot înclina clar balanța financiară a unui proiect.
Solar: zăpadă, invertoare și BESS la temperaturi foarte scăzute
La fotovoltaic, problema nu e doar zăpada:
- zăpada umedă și grea poate bloca rânduri întregi de panouri;
- invertoarele pot intra în derating sau se pot opri la temperaturi sub specificația de proiectare;
- BESS (baterii litiu‑ion) își pierd capacitatea, cresc rezistența internă și se pot degrada accelerat dacă sunt operate sub zona optimă de temperatură;
- iarna avem zile mai scurte și mai multe treceri rapide nor‑soare‑nor, ceea ce complică profilul de producție.
Hibride: complexitate operațională și decizii în timp real
În parcurile hibride (eolian + solar + baterii), gerul lovește tot sistemul simultan:
- trebuie coordonate protecțiile și limitările tuturor tehnologiilor;
- algoritmii de control ai BESS trebuie să țină cont de temperatură, SOC, prognoză meteo și cerințe ale operatorului de rețea;
- operatorul trebuie să ia decizii rapide: „țin bateriile pentru vârful de seară sau le folosesc dimineața, când este ceață și rece?”.
Aici, sistemele clasice de SCADA și reguli „hard‑codate” își cam ating limitele. De asta AI pentru optimizare și mentenanță predictivă începe să fie diferențiatorul principal.
Cum te ajută AI să treci iarna cu pierderi minime
AI nu încălzește palele sau panourile. Dar îți spune cu câteva ore sau zile înainte unde vei avea probleme, cât vei pierde și ce merită să repari preventiv.
1. Prognoză meteo hiper‑locală pentru parcurile regenerabile
Modelele AI pot îmbina date meteo publice cu istoricul propriu al parcului:
- temperaturi la sol și la hub height,
- viteza vântului și direcția pe coloana de aer,
- tipul de precipitații (ninsoare udă, chiciură, ploaie înghețată),
- istoric de avarii la echipamente la aceleași tipare de vreme.
În practică, asta înseamnă că poți avea prognoze pe 24–72 de ore care să spună, de exemplu:
„În noaptea de 18.12.2025, probabilitate de 80% de formare de gheață pe pale la 03:00–07:00, producția estimată scade cu 35–45% dacă nu se pornește sistemul de de‑icing.”
Asta schimbă complet modul în care planifici:
- programezi echipele în ture când are sens;
- pornești anticipat sistemele de încălzire sau anti‑icing;
- optimizezi rezervarea de capacități pe piața de echilibrare.
2. Mentenanță predictivă pentru eolian, solar și BESS
În seria noastră despre mentenanță predictivă pentru turbine eoliene și panouri solare, acesta este probabil cel mai important mesaj:
„Modelul AI vede începutul unei probleme cu săptămâni sau luni înainte să o simți tu în producție.”
Exemple concrete în context de iarnă:
- analiza vibrațiilor din cutia de viteze care arată că la temperaturi sub -5 °C crește anormal spectrul la o anumită frecvență – indicator timpuriu de defect;
- modele pe curbele I‑V ale stringurilor fotovoltaice, care detectează anomalii repetate doar în zile reci, indicând contact slab sau izolație compromisă;
- monitorizarea BESS: AI observă că anumite module se încălzesc mai lent și au pierderi mai mari de tensiune la -10 °C – semn că vor deveni „gâtul de sticlă” la următorul val de frig.
În loc să aștepți o avarie în plină perioadă de consum maxim, poți:
- programa opriri scurte înainte de vârful de iarnă,
- înlocui componente critice,
- recalibra parametrii de operare pe baza datelor reale.
3. Optimizarea în timp real a producției în condiții de ger
Un alt rol puternic pentru AI în tranziția verde este optimizarea dinamică a producției, în dialog direct cu operatorul de sistem.
În practică, un sistem AI poate:
- sugera curbe de derating pentru turbinele eoliene astfel încât să reduci riscul de avarie, dar să nu „omoari” complet producția;
- decide când merită să pornești dezghețarea palei vs. a accepta pierderea de producție;
- ajusta modul de funcționare al bateriilor (curbe de încărcare/descărcare) în funcție de temperatură și prețurile așteptate pe piață;
- combina prognoza meteo cu datele de rețea pentru a reduce riscul de congestii locale.
Asta nu ține doar de tehnologie, ci și de modelul de operare. În multe proiecte la care am lucrat sau pe care le-am urmărit, cele mai bune rezultate vin când AI este integrată direct în dispecerat, nu tratată ca un „gadget” separat.
Cum traduci lecțiile NERC în practici pentru România
Deși standardele NERC sunt americane, logica din spatele lor poate fi adaptată foarte bine la parcurile regenerabile din România.
1. Definește clar „temperatura de iarnă extremă” pentru fiecare amplasament
NERC obligă operatorii să calculeze o Extreme Cold Weather Temperature pentru fiecare unitate și să revizuiască aceste calcule la 5 ani. Practic, ei nu se mai bazează pe „media istorică” și atât.
În România, un abordare sănătoasă ar fi:
- să iei ultimii 20–30 de ani de date meteo pentru zona parcului;
- să stabilești un prag de proiectare (ex. temperatura minimă la 10 ani de recurență);
- să ajustezi designul și procedurile de operare la acest prag, nu la „în mod normal nu scade sub -10 °C”.
AI poate accelera și rafina această analiză, identificând tipare de vreme extremă care nu ies ușor dintr-o simplă medie.
2. Planuri de pregătire de iarnă – cu indicatori, nu doar cu hârtii
Standardele de tip EOP‑011 / EOP‑012 cer planuri detaliate de pregătire pentru frig, plus:
- instruire anuală pentru personal;
- audit intern și actualizare periodică;
- analiză post‑eveniment și planuri corective.
La noi, multe planuri de iarnă sunt încă făcute „pentru că cere autoritatea”. Un mod mai sănătos de lucru, inspirat din ce vedem în SUA, ar fi să legi planurile de indicatori concreți:
- număr de incidente legate de frig / sezon;
- MW pierduți din cauza problemelor de iarnă vs. prognoză;
- timp mediu de remediere pentru incidente în perioade de ger;
- procent din incidente anticipate de sistemul AI (mentenanță predictivă).
3. Coordonare cu sistemul de transport și distribuție
Un alt element important din reforma post‑Uri a fost comunicarea timpurie și standardizată între producători, operatorii de transport și operatorii de distribuție.
În context românesc, asta înseamnă:
- să poți anunța din timp capacitatea disponibilă realistă pe valuri de frig, bazată pe prognoze AI;
- să pui la dispoziția OTS date agregate despre limitările de frig (de exemplu, câte turbine vor intra probabil în cut‑out la un anumit vânt/temperatură);
- să ai proceduri clare pentru situațiile în care trebuie să reduci încărcarea sau să îți protejezi bateriile.
Operatorii care pot vorbi în „limbaj de date” cu Transelectrica și cu distribuitorii vor fi cei care câștigă încredere și acces la servicii de sistem mai complexe.
De la conformare minimă la avantaj competitiv în tranziția verde
Majoritatea companiilor tratează gerul ca pe o problemă de conformare. Cele mai inteligente îl transformă într‑un avantaj competitiv.
Dacă poți demonstra, cu date și rezultate, că:
- parcurile tale eoliene și fotovoltaice mențin o disponibilitate ridicată la temperaturi extreme;
- ai sisteme AI de mentenanță predictivă și prognoză avansată integrate în operațiuni;
- reduci pierderile de producție iarna de la, să zicem, 15% la 6–7%;
… atunci nu mai vorbim doar de un proiect „verde”. Vorbim de o infrastructură critică fiabilă, exact ce caută atât finanțatorii, cât și operatorii de rețea.
În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, tema recurentă este aceeași: datele și algoritmii nu înlocuiesc experiența din teren, dar o multiplică. Iar iarna este poate cel mai bun „test de stres” pentru orice parc regenerabil.
Dacă ești implicat în dezvoltarea sau operarea de parcuri eoliene, fotovoltaice sau hibride în România, întrebarea utilă pentru următoarele săptămâni e simplă:
„Cât din planul meu de iarnă este doar pe hârtie și cât este deja implementat în algoritmi de AI care văd problemele înainte să devină întreruperi?”
Răspunsul la întrebarea asta va face diferența între proiectele care trec iarna „la limită” și cele care transformă frigul într-un test pe care îl trec cu brio, an după an.