Iberdrola construiește 366 MW solar în Spania. Ce putem învăța în România despre AI, mentenanță predictivă și optimizarea parcurilor fotovoltaice mari?
De ce contează două parcuri solare din Spania pentru România
366 MW de fotovoltaic nou, peste 650 GWh/an de energie curată și 52.000 t CO₂ evitate în fiecare an. Nu sunt cifre dintr-o strategie europeană, ci rezultatul a doar două parcuri solare pe care Iberdrola España le construiește în Comunitatea Valenciană.
Acest proiect e mai mult decât o știre de industrie. E o mostră clară de cum arată tranziția verde făcută serios și de ce inteligența artificială (AI) devine ingredient obligatoriu pentru ca astfel de investiții să își atingă potențialul maxim. Pentru România, care își propune să integreze masiv solar și eolian în următorii ani, lecția e direct relevantă.
În articolul de față vedem:
- ce face concret Iberdrola în Spania;
- cum arată „partea invizibilă” a unui parc solar modern: AI, optimizare, mentenanță predictivă;
- ce poate prelua România din acest model – tehnic, operațional și de business.
Proiectul Iberdrola: cifrele care arată direcția Europei
Iberdrola España a început construcția a două centrale fotovoltaice în provincia Valencia:
- Cofrentes I – 184 MW
- Ayora 1 – 182 MW
Împreună:
- 366 MW putere instalată
- >650 GWh/an producție de energie curată
- alimentare pentru aproximativ 200.000 de locuințe
- evitarea a circa 52.000 t CO₂/an
- investiție de 252 milioane euro
- până la 1.300 de locuri de muncă în vârful lucrărilor, în mare parte locale
- punere în funcțiune planificată până la final de 2026
Proiectul se sprijină puternic pe lanțul de furnizori spaniol (Ingeteam, Eiffage, Ormazabal, Mesa, OHLA), adică banii nu merg doar în tehnologie, ci și în dezvoltarea industriei locale.
Realitatea e simplă: astfel de proiecte devin noua normalitate în Europa. Întrebarea pentru România nu mai este „dacă”, ci cum facem și noi acest lucru, dar inteligent, cu AI integrată încă din faza de proiectare.
Ce lipsește din majoritatea discuțiilor despre solar: AI
Majoritatea companiilor se concentrează pe MW instalați și pe tariful din PPA. Asta e doar jumătate de poveste. Randamentul real, costul de operare și stabilitatea în rețea sunt tot mai mult determinate de AI.
Unde intră AI într-un parc solar de tipul Cofrentes I / Ayora 1
La scară de sute de MW, operarea clasică „reactivă” nu mai funcționează. AI poate interveni în trei zone cheie:
-
Mentenanță predictivă pentru panouri și invertoare
Modelele de machine learning analizează în timp real:- curbele de producție pe string/panou
- temperaturi, tensiuni, curenți
- istoricul de defecte și intervenții
Ca rezultat, sistemul poate:
- semnala devieri subtile de performanță cu săptămâni înainte să apară o avarie;
- propune înlocuiri de componente în ferestre cu radiație scăzută, ca să minimizeze pierderile;
- prioritiza intervențiile echipelor de O&M pe baza impactului economic (nu doar tehnic).
-
Optimizarea producției în timp real
Un parc de 366 MW nu funcționează „la întâmplare”. AI poate:- regla unghiuri (pentru trackere), setări de invertoare și moduri de operare în funcție de prognoza meteo și de prețurile din piață;
- adapta curba de injecție în rețea ținând cont de congestii locale și de limitări de sistem;
- combina date din satelit, stații meteo și SCADA pentru a oferi operatorului un profil de producție mult mai stabil și mai previzibil.
-
Integrarea în rețea și echilibrarea sistemului
Sistemele de AI pentru forecasting de producție reduc drastic erorile față de prognozele clasice. La nivel de OTS/DSO, asta înseamnă:- mai puține rezerve de echilibrare costisitoare;
- mai puține situații în care se impune „curtailment” (limitarea producției);
- o bază solidă pentru dezvoltarea de scheme de flexibilitate (baterii, consum flexibil industrial, hidrogen verde).
Când pui totul cap la cap, nu e vorba doar de „energie verde”, ci de energie verde inteligentă. Asta e direcția în care se mișcă deja actorii mari ca Iberdrola.
Lecții pentru România: de la MW instalați la MW inteligenți
România are un potențial solar excelent în sud, sud-est și vest. Proiecte mari apar în Bărăgan, Oltenia, Banat, Dobrogea. Diferența dintre un parc „ok” și unul performant în 2025–2030 va fi dată de nivelul de digitalizare și AI.
1. Gândire pe tot ciclul de viață, nu doar pe CAPEX
Investitorii se uită încă prea mult la costul pe MW instalat. Proiecte ca acelea din Spania arată că valoarea reală vine din:
- OPEX redus prin mentenanță predictivă (mai puține intervenții de urgență, piese schimbate exact când trebuie);
- factor de capacitate mai mare prin operațiuni optimizate de AI;
- bancabilitate crescută: băncile și fondurile încep să caute proiecte cu digitalizare și modele AI care cresc predictibilitatea cash-flow-ului.
Pentru dezvoltatorii și operatorii din România, asta înseamnă că arhitectura de date, platforma SCADA, integrarea AI trebuie planificate din faza de feasibility, nu „lipite” ulterior.
2. Parteneriate locale pe lanțul de valoare
Iberdrola lucrează cu furnizori spanioli pentru o mare parte din echipamente și servicii. România poate replica schema:
- producători locali de structuri, cabluri, tablouri;
- integratori de sisteme SCADA și IoT industrial;
- companii IT/AI care dezvoltă modele de forecasting și mentenanță predictivă adaptate la climatul local.
Asta nu doar reduce dependența de importuri, ci păstrează valoarea adăugată în economie.
3. De la PPA clasic la PPA „augmentat” cu AI
Iberdrola și-a ancorat strategia de investiții în contracte de tip PPA cu consumatori mari. România e abia la început pe segmentul PPA off-site, dar are cerere crescută de la retail, IT, automotive, metalurgie.
Un pas mai inteligent este apariția PPA-urilor în care:
- producătorul garantează nu doar volum anual, ci și profil orar mai prietenos cu rețeaua, datorită AI;
- se oferă servicii complementare: rapoarte de CO₂, audit energetic, optimizare de consum la client cu algoritmi AI.
Cine intră devreme în zona asta are un avantaj competitiv clar.
Unde poate fi folosită AI concret în parcurile solare din România
Dacă reducem teoria la practică, pentru un parc solar de 50–200 MW din România, AI poate livra valoare tangibilă în câteva luni.
Mentenanță predictivă: de la „se strică” la „știm din timp”
Un flux minim funcțional arată cam așa:
-
Colectare de date
- date SCADA la 1–5 minute (puteri, tensiuni, curenți, temperaturi);
- date de la senzori suplimentari (IR, vibrații pentru invertoare, condiții meteo locale);
- istoricul intervențiilor de mentenanță.
-
Model AI antrenat pe date istorice
- identifică „pattern-uri sănătoase” de funcționare;
- marchează deviații subtile de la normal.
-
Alarme inteligente și recomandări
- notificări cu criticitate (ridicată/medie/scăzută);
- listă de acțiuni recomandate pentru tehnicieni.
Rezultatul realist pentru un operator:
- reducere a timpilor de nefuncționare neplanificați cu 20–40%;
- folosire mai eficientă a echipelor de service;
- planificare mai clară a bugetului de înlocuire componente.
Optimizare energetică și forecast AI
Un alt set de beneficii vine din zona de predicție de producție și optimizare a injecției în rețea:
- AI poate reduce eroarea de forecast solar sub 5–7% pentru orizont de 24h;
- pentru operatorul de rețea, un parc care își livrează prognoza mai aproape de realitate este mai ușor de integrat, deci mai puțin expus la restricții;
- pentru producător, asta se traduce în penalități mai mici și venituri mai stabile.
Când adaugi și un sistem de baterii (BESS), AI devine practic „creierul” care decide:
- când încarci (prețuri mici, radiație mare);
- când descarci (vârfuri de consum, prețuri mari sau cerințe din partea operatorului de rețea);
- cum limitezi uzura bateriei menținând profitabilitatea.
Ce pași concreți pot face jucătorii din România în 2026
Nu e nevoie să fii Iberdrola ca să aplici lecțiile de mai sus. Din discuțiile cu operatori din piață, am văzut că funcționează următoarea abordare în 3 pași:
1. Audit digital al parcului solar
Înainte de AI sofisticată, trebuie clarificat:
- ce date există și cu ce granularitate;
- cum sunt colectate, stocate și securizate;
- ce lipsuri de senzori/blocuri logice apar în SCADA actual.
În 4–6 săptămâni se poate obține o hartă clară a maturității digitale și o listă concretă de îmbunătățiri cu impact mare și cost relativ mic.
2. Pilot de mentenanță predictivă pe o secțiune a parcului
Nu are sens să digitalizezi totul dintr-odată. Un pilot de 10–20 MW, rulând 3–6 luni:
- validează calitatea datelor;
- ajustează modelele AI la condițiile locale (praf, ninsoare, temperaturi extreme);
- generează primele rezultate măsurabile (ore de indisponibilitate evitate, intervenții optimizate).
Cu aceste rezultate pe masă, e mult mai simplu să justifici extinderea către întregul portofoliu – inclusiv în fața board-ului sau a finanțatorilor.
3. Integrare cu strategia comercială și cu PPA-urile
AI în parcuri solare nu ar trebui să rămână un proiect „tehnic”, rupt de partea comercială. Valorificarea completă vine când:
- echipa de trading folosește forecasturile AI pentru strategia pe piețele spot/în avans;
- datele de producție optimizată se reflectă în structura ofertelor de PPA către clienți industriali;
- rapoartele de sustenabilitate includ indicatori mai preciși (CO₂ evitat, intensitate de carbon pe oră) extrași direct din platforma AI.
Tranziția verde în România va fi și o tranziție spre AI
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” are un mesaj central: fără AI, tranziția devine mai scumpă, mai lentă și mai riscantă. Proiecte precum parcurile solare Cofrentes I și Ayora 1 arată direcția pe care marile companii din Europa au adoptat-o deja: investiții masive în regenerabile, conectate cu digitalizare, date și algoritmi inteligenți.
Pentru România, următorii ani vor decide dacă suntem doar o piață de instalare de echipamente sau un ecosistem care știe să proiecteze, opereze și optimizeze active energetice moderne cu ajutorul AI.
Dacă operezi sau dezvolți parcuri solare, întrebarea utilă nu este „ce putere instalată am?”, ci „cât de inteligent funcționează parcul meu și ce randament pierd în lipsa AI?”. Diferența dintre cele două răspunsuri înseamnă bani, stabilitate în rețea și credibilitate în fața partenerilor și a finanțatorilor.
Vrei să vezi cum ar arăta un roadmap de AI pentru portofoliul tău de regenerabile în România? Următorul pas logic este un audit digital rapid și o discuție concretă despre un pilot de mentenanță predictivă sau forecasting AI, adaptat parcurilor tale solare sau eoliene.