AI, dronele și digital twins schimbă radical mentenanța parcurilor solare. Vezi cum pot IPP‑urile și EPC‑urile din România să câștige MWh și profit din O&M inteligent.
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”
Europa a instalat, din 2010 încoace, zeci de gigawați de fotovoltaic pe an. Multe dintre aceste parcuri solare au deja 10‑15 ani și intră în „vârsta mijlocie” a ciclului lor de viață. Aici începe adevărata provocare: mentenanța.
În România, valul de proiecte noi anunțate pentru 2024‑2030 se suprapune peste parcurile construite pe vechile scheme de sprijin. Dacă mentenanța rămâne la nivelul „echipă cu mașina pe câmp când apare o alarmă”, pierderile de producție și riscul de avarie la nivel de rețea vor exploda.
Vestea bună: tehnologiile deja folosite la scară europeană – AI, drone, digital twins, analitică de date, firewalluri industriale – pot transforma complet modul în care operatorii români de parcuri solare își administrează activele.
În rândurile de mai jos intru în concret: ce funcționează în Europa, cum arată „modern solar O&M” și cum poate România să folosească această evoluție tehnologică pentru a accelera tranziția verde și a genera profit stabil din fotovoltaic.
1. De la „lasă că merge” la mentenanță predictivă bazată pe date
Mentenanța fotovoltaică s‑a bazat ani la rând pe o iluzie: „PV‑ul nu are piese în mișcare, nu prea are ce să se strice”. În practică, realitatea e alta: degradare accelerată a modulelor, hot‑spot‑uri, stringuri căzute, invertoare care cedează prematur, cabluri roase de rozătoare, erori de comunicare.
Experiența centralelor europene arată clar că sub‑mentenanța se plătește scump:
- pierderi de producție de 3‑7% pe an doar din defecte nediagnosticate la timp;
- degradări ireversibile ale modulelor din cauza hot‑spot‑urilor lăsate luni de zile;
- scăderea valorii activului la refinanțare sau la vânzare.
Ceea ce funcționează mult mai bine – și începe să devină noul standard – este un ecosistem de mentenanță predictivă și prescriptivă:
- monitorizare online granulară (pe string, pe invertor, pe parc);
- diagnostic AI care identifică deviațiile subtile de performanță;
- prescriptive maintenance: sistemul nu doar anunță defectul probabil, ci și recomandă acțiunea optimă („interveniți în următoarele 7 zile, durata lucrării 2 ore, impact estimat al amânării: ‑2,3 MWh”).
Pentru România, asta înseamnă o schimbare de paradigmă: nu mai plătești echipe să „stingă incendii”, ci construiești un centru de operare digital care prioritizează intervențiile pe baza unui model economic clar: unde câștig cel mai mult MWh salvat per leu investit.
2. Drone, termografie și AI: ochii care văd tot parcul în câteva ore
În Europa de Vest, inspecțiile cu drone au devenit deja rutină pentru parcurile mari. Prețul dronelor a scăzut, legislația s‑a clarificat, iar software‑ul de analiză bazat pe AI s‑a maturizat.
Cum arată un flux modern de inspecție pentru un parc de 50 MW, aplicabil și în România:
- Plan de zbor automat încărcat în dronă, cu trasee optimizate pe rânduri și altitudine.
- Zbor termografic în câteva ore, fără să scoți parcul din funcțiune.
- Upload în platformă AI, care identifică automat:
- hot‑spot‑uri la nivel de celulă;
- stringuri oprite;
- diode by‑pass defecte;
- murdărie accentuată pe anumite zone;
- probleme de umbrire apărute între timp (vegetation overgrowth, construcții noi).
- Raport prescriptiv: listă de intervenții prioritizate după pierderea estimată de energie.
Diferența față de metodele clasice e uriașă:
- Manual, o echipă ar avea nevoie de săptămâni pentru a scana același parc cu cameră termică la sol.
- Manual, analizezi poate câteva zeci de imagini. Cu AI, analizezi zeci de mii, fără oboseală, cu aceleași criterii.
Pentru IPP‑uri și EPC‑uri din România, combinația drone + AI devine rapid un avantaj competitiv:
- poți promite în PPA un nivel mai ridicat al disponibilității;
- reduci costurile de O&M pe termen lung;
- pregătești parcurile existente pentru integrarea cu baterii, unde fiecare procent de pierdere contează.
3. Digital twin pentru parcuri solare: laborator virtual pentru decizii reale
Un digital twin pentru un parc solar este un geamăn digital care reproduce comportamentul centralei în condiții reale (iradiere, temperatură, configurație electrică, curbe I‑V, setări de invertor). Modelul e alimentat continuu cu date din teren și se auto‑ajustează.
De ce contează acest lucru pentru tranziția verde din România?
- Identifici rapid anomaliile de performanță. Modelul îți spune: „În aceste condiții, parcul ar trebui să producă 102,5 MWh. Tu produci 97,8 MWh. Diferența nu se explică prin vreme sau pierderi de rețea – ai o problemă în teren”.
- Simulezi scenarii de repowering. După 10 ani, poate e mai rentabil să înlocuiești o parte din module și invertori decât să storci fiecare kilowatt din echipamente vechi. Un digital twin îți calculează:
- câți MWh în plus vei produce anual;
- impactul asupra curbei de producție zilnică;
- efectul asupra contractelor de PPA și racordului la rețea.
- Optimizezi integrarea cu baterii. Pe măsură ce România adaugă stocare la parcurile mari, digital twin‑ul poate deveni „creierul” care decide:
- când încarci bateria;
- când livrezi în rețea;
- cum eviți congestiile sau penalitățile din codul rețelei.
În esență, un digital twin bine implementat transformă O&M dintr‑o activitate reactivă, centrată pe defecte, într‑un proces de optimizare continuă a activului.
4. De la date „murdare și în silozuri” la platforme integrate cu AI
Mulți operatori europeni se lovesc de aceeași problemă pe care o vedem și la noi: date peste tot, valoare aproape zero.
- SCADA livrat de EPC, greu de integrat cu alte sisteme;
- excel‑uri de la echipele de teren cu constatări și poze;
- sistem separat pentru facturare și PPA;
- încă un sistem pentru contabilitate și asigurări.
Rezultatul:
„Suntem blocați cu date murdare, în silozuri, și încă nu avem o strategie digitală clară.”
Asta descrie foarte bine situația multor IPP‑uri, inclusiv din România.
Abordarea sănătoasă, pe care o vedem la companiile care chiar câștigă bani din AI, arată cam așa:
- Definire de obiective clare: „Vrem să reducem pierderile tehnice cu 2% în 12 luni” sau „Vrem să tăiem costul de O&M cu 15% per MW fără să scădem disponibilitatea”.
- Curățare și unificare de date într‑o platformă unică: telemetrie, date meteo, alarme, intervenții, piese de schimb, istoric de curățări, rapoarte de drone.
- Modele de AI cu focus pe valoare, nu pe hype:
- modele simple de anomalii de performanță;
- modele de estimare a degradării pe termen lung;
- recomandări de intervenții cu impact economic calculat.
Nu ai nevoie de un laborator de cercetare ca să faci asta în România. Ai nevoie de:
- un data platform sau un furnizor specializat de software pentru operarea parcurilor;
- o echipă internă sau externă de date care să înțeleagă atât partea energetică, cât și cea IT;
- un management care să accepte decizii bazate pe date, nu doar pe instinct.
5. Când AI întâlnește securitatea cibernetică: fotovoltaic = infrastructură critică
Pe măsură ce parcurile devin mai digitale și mai conectate, cresc și riscurile. Un atac cibernetic bine executat poate opri producția sau, mai grav, poate face centrala să se comporte imprevizibil față de rețea.
În Europa, experții pun deja securitatea cibernetică la același nivel cu protecțiile clasice de sistem. România trebuie să trateze la fel parcurile mari (zeci sau sute de MW), pentru că efectele nu sunt doar comerciale, ci și de siguranță națională.
Elementele de bază pentru un parc modern:
- firewalluri de generație nouă, cu protecție avansată împotriva amenințărilor;
- segmentare clară între rețeaua IT (birouri, e‑mail) și rețeaua OT (SCADA, invertoare, protecții);
- monitorizare continuă și alerte pentru comportamente anormale (de exemplu, modificări de setări la invertoare în afara ferestrelor aprobate);
- politici contractuale: cerințe minime de securitate pentru invertoare, echipamente de comunicare, furnizori de O&M și SCADA.
Din perspectivă AI, lucrurile se leagă natural: aceleași date și algoritmi folosiți pentru mentenanță predictivă pot ajuta și la detecția anomaliilor de securitate. Un model bine antrenat va vedea diferența între „comportament tehnic ciudat” și „comportament posibil controlat din exterior”.
Da, costurile nu sunt mici, mai ales pentru active existente. Dar lipsa investițiilor poate duce la:
- pierderi directe de venit (centrala oprită);
- penalități contractuale față de cumpărătorii de energie;
- reputație distrusă în fața finanțatorilor.
6. Ce poate face concret un operator de PV din România din 2026
Dacă ai sau dezvolți parcuri fotovoltaice în România, tranziția către O&M digital și bazat pe AI nu trebuie să fie un „big bang”. Se poate face incremental, cu impact rapid:
-
Audit de date și O&M
- evaluezi ce date ai, de unde vin, cât de curate sunt;
- identifici unde pierzi azi producție fără să știi (stringuri moarte, invertoare cu probleme recurente etc.).
-
Pilot de inspecție cu drone și AI
- alegi un parc reprezentativ (de ex. 10‑20 MW);
- faci o inspecție completă cu drone termografice și interpretezi rezultatele împreună cu un furnizor specializat;
- compari pierderile identificate cu rezultatele oficiale din SCADA.
-
Implementarea unui layer de analitică peste SCADA existent
- nu e nevoie să arunci SCADA furnizat de EPC;
- adaugi o platformă de date care „trage” automat informațiile relevante și generează KPIs, alarme inteligente și rapoarte.
-
Plan pe 3–5 ani pentru digital twin și prescriptive maintenance
- începi cu modelele de performanță pe parc și string;
- ulterior, le extinzi la simulări de repowering și integrare cu baterii.
-
Integrarea securității cibernetice în strategia de investiții
- bugetezi clar echipamentele de securitate încă din faza de dezvoltare;
- îți aliniezi cerințele cu standardele europene pentru infrastructuri critice.
Realitatea? E mai simplu decât pare, dacă alegi parteneri care au deja experiență în proiecte similare la nivel european și dacă îți setezi de la început obiective măsurabile: MWh recuperați, cost de O&M per MW, disponibilitate, timp mediu de intervenție.
Concluzie: AI în O&M solar – accelerator pentru tranziția verde din România
În contextul în care România promite, la nivel de PNIESC și Green Deal, creșterea masivă a capacităților regenerabile până în 2030, modul în care operăm și întreținem aceste active contează la fel de mult ca numărul de MW instalați.
AI, dronele, digital twins și platformele de date nu sunt mofturi tehnice. Sunt instrumente care:
- cresc producția livrată în rețea fără să adaugi un singur panou nou;
- reduc riscul tehnic pentru bănci și investitori;
- fac rețeaua mai stabilă, mai ales când adăugăm baterii și alte surse flexibile.
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” urmărește exact acest lucru: să arate cum tehnologia inteligentă poate transforma sectorul energetic local, de la planificarea rețelelor până la mentenanța predictivă a turbinelor eoliene și a parcurilor solare.
Dacă ești IPP, dezvoltator, bancă sau furnizor de servicii O&M, întrebarea relevantă pentru 2026 nu e „dacă” vei folosi AI în operarea parcurilor fotovoltaice, ci cât de repede poți construi această capabilitate și cu ce parteneri.