Prognozele greșite la solar costă milioane. Vezi cum AI poate crește randamentul parcurilor solare și bateriilor din România și reduce riscul de investiție.
Prognoze greșite, pierderi reale: unde se rupe filmul la solar
Cele mai multe parcuri solare nu pierd bani din cauza panourilor, ci din cauza prognozelor. Un studiu recent realizat în Australia arată că o simplă îmbunătățire cu 10% a acurateții prognozelor meteo și de producție solară aduce 38 milioane AUD profit suplimentar pe an doar pentru segmentul utility-scale. La nivel global, oportunitatea e estimată la 80 miliarde USD/an până în 2030.
Asta nu e doar o poveste din Australia. Exact același mecanism lovește și în România: prognoze greșite, dezechilibre, penalități, oportunități de preț ratate și investiții „bune pe hârtie”, dar slabe în realitate.
Articolul de azi, parte din seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, pornește de la exemplul australian Solstice AI și îl traduce în realitatea noastră: cum inteligența artificială poate transforma solarul din resursă imprevizibilă într-un activ predictibil, bancabil și profitabil.
Vom vedea:
- ce arată concret studiul din Australia;
- de ce România are aceeași problemă, doar că încă nu o măsoară bine;
- cum pot AI și analitica avansată să crească randamentul parcurilor solare și al bateriilor;
- ce ar trebui să facă investitorii, furnizorii și operatorii de rețea acum, nu peste 5 ani.
Ce au descoperit australienii: 10% acuratețe în plus, milioane în buzunar
Mesajul cheie al cercetării făcute de Solstice AI este foarte direct: prognozele meteo generice nu sunt suficiente pentru energie solară. Sunt prea grosiere, ignoră detalii critice despre nori și au erori care se traduc direct în pierderi financiare.
Cifrele care schimbă discuția
Conform analizei lor:
- un salt de 10% în acuratețea prognozei duce la 38 milioane AUD/an profit suplimentar pentru parcurile solare utility-scale din Australia;
- extins la nivel global, aceeași îmbunătățire valorează 9,5 miliarde AUD/an (aprox. 6,5 miliarde EUR/an);
- până în 2030, impactul financiar al prognozelor slabe ar putea ajunge la 80 miliarde USD/an.
Cum reușesc să crească acuratețea:
- folosesc AI pentru a identifica poziția, orientarea și puterea instalațiilor fotovoltaice (inclusiv rooftop) pe suprafețe mari;
- combină asta cu prognoze de mișcare a norilor mult mai detaliate decât ce oferă obiceiurile meteo clasice;
- rezultatul: o predicție a producției solare mult mai apropiată de realitate, minut cu minut.
Cu aceste date, actorii din piață pot:
- să liciteze mai bine în piața de energie;
- să evite penalități de tip dezechilibru sau plăți de performanță;
- să prindă spike-urile de preț generate de treceri bruște de nori;
- să reducă volatilitatea portofoliului.
Realitatea? Exact aceleași probleme le vedem deja, din ce în ce mai des, și în România.
De ce contează pentru România: solar mult, dar slab controlat
România are un mix interesant: parcuri solare utility-scale, tot mai multe proiecte cu baterii, dar și un val de prosumatori pe care abia îl cartografiem corect. Fără prognoză bună, toți acești actori devin o sursă de stres pentru rețea și de costuri pentru piață.
Situația actuală: estimări, nu cunoaștere
În multe cazuri, actorii din piață românească se bazează pe:
- prognoze meteo standard, la rezoluție orară sau chiar mai rar;
- modele de producție simplificate (radiație medie + puterea instalată);
- date incomplete despre capacitatea solară distribuită (rooftop, prosumatori, mici centrale).
Studiul Solstice AI arată că în Australia regiunile mari au cu ~10% mai multă capacitate solară decât figurează în bazele de date oficiale. E rezonabil să presupunem că în România decalajul e cel puțin similar, având în vedere ritmul rapid de instalare și raportarea neuniformă.
Consecințele sunt clare:
- Operatorii de transport și distribuție planifică pe cifre incomplete;
- traderii și furnizorii își dimensionează portofoliile pe un mix de intuiție și medii istorice, nu pe analitică fină;
- investitorii intră în proiecte cu modele financiare care nu reflectă riscul real de dezechilibru și volatilitate.
De ce fără AI nu ne mai ajunge prognoza clasică
Energia regenerabilă, mai ales solarul, e extrem de sensibilă la:
- înălțimea și grosimea norilor;
- temperatura și umiditatea;
- interacțiunea cu geografia locală (munți, câmpii, lacuri etc.).
Prognoza meteo obișnuită „vede” norii ca pe o pată de acoperire. Pentru un parc solar și pentru un sistem de baterii, nu e suficient. Contează:
- cât de repede se deplasează norul;
- cât de dens este;
- cât timp va umbri exact acea zonă;
- cum se modifică temperatura panourilor.
Aici intervine AI în industria energetică:
- poate corela imagini satelitare, date radar și istorice de producție;
- poate „învăța” particularitățile fiecărei regiuni din România (Dobrogea ≠ Banat ≠ Moldova);
- poate livra prognoze la nivel de parc, de portofoliu sau chiar de cartier, nu doar la nivel de județ.
Cum ajută AI concret un investitor în solar din România
Pentru un investitor, discuția trebuie să fie foarte pragmatică: câți bani pierd azi din cauza prognozei slabe și câți pot recupera cu AI? Exemplul australian oferă un reper foarte util.
Impact pe un parc solar utility-scale
Să luăm un exemplu simplificat:
- Parc solar de 50 MW în România;
- Venit anual estimat: 5–6 milioane EUR (în funcție de PPA / piață spot);
- Dezechilibre și penalități cauzate de prognoză slabă: 3–7% din venit (în practică, uneori mai mult în ani volatili).
Dacă îmbunătățești prognoza cu 10% folosind AI și date de norire detaliate, poți:
- reduce dezechilibrele cu câteva puncte procentuale;
- ajusta mai precis ofertele pe piețele pentru ziua următoare și intrazilnic;
- programa optim bateriile (dacă există), astfel încât să maximizezi veniturile în orele cu preț mare.
Nu e nerealist să recuperezi 0,5–1 milion EUR pe an doar printr-un management mai inteligent al producției și al dezechilibrelor pentru un astfel de parc.
Baterii și vârfuri de preț: unde se fac banii serioși
Raportul Solstice AI notează că sistemele de stocare fac o parte disproporționat de mare din venituri în foarte puțin timp. În 2024, în Australia:
- doar 2% din orele anului au generat 36% din veniturile anuale ale bateriilor.
Tradus la România:
- câteva zeci de ore cu prețuri extreme pe OPCOM pot decide profitabilitatea unui întreg proiect de baterii;
- dacă nu poți anticipa suficient de bine când vine acel vârf (și cât durează), ratezi an după an bani serioși.
AI poate:
- corela prognoza solară cu prognoza consumului și a vântului;
- „știe” când urmează un gol de producție care împinge prețul sus;
- decide când să încarci și când să descarci bateria pentru a prinde vârful, nu coada.
Asta este esența optimizării investițiilor în energie regenerabilă cu AI: nu doar să produci energie mai ieftină, ci să o vinzi în momentul potrivit.
De la variabil la controlabil: rolul AI în tranziția verde
Un alt mesaj foarte important din cercetarea australiană e legat de sistem, nu doar de proiecte individuale: cu tehnologiile actuale, solarului i se poate „da creier”. Devine din resursă variabilă, o componentă gestionabilă a sistemului energetic.
Ce înseamnă „solar controlabil” în practică
Pentru România, „solar controlabil” nu înseamnă că soarele iese la comandă. Înseamnă că:
- operatorul de sistem are o imagine mult mai clară a producției probabile pe următoarele minute, ore și zile;
- agregatorii și VPP-urile (virtual power plants) pot coordona mii de sisteme fotovoltaice mici ca pe o singură centrală mare;
- furnizorii și traderii își pot proteja portofoliile împotriva volatilității solarului cu mult mai puțin risc.
Citatul lui Julian de Hoog (fondator Solstice AI) merge la esență:
Tehnologia disponibilă astăzi poate transforma solarul dintr-o resursă variabilă într-o componentă predictibilă și gestionabilă a sistemului energetic – o condiție de bază pentru tranziția către regenerabile.
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” exact asta susține: fără analitică avansată, rețele inteligente și modele de prognoză cu AI, tranziția rămâne lentă, scumpă și tensionată.
Ce pot face acum actorii din piață din România
Nu e nevoie să așteptăm un „Solstice AI românesc” ca să începem. Există deja tehnologie, date și modele folosite cu succes în alte piețe. Diferența o face modul în care actorii din ecosistem decid să se miște.
Pentru investitori și dezvoltatori de proiecte solare
- Includeți AI de prognoză în modelul financiar, nu ca „nice to have”, ci ca linie clară de cost/beneficiu.
- Cereți de la parteneri (trader, furnizor de servicii de echilibrare, agregator):
- acuratețe demonstrată a prognozelor;
- rapoarte de performanță (backtesting) pe proiecte similare;
- claritate în modul în care se împart câștigurile din optimizare.
- Gândiți parcul împreună cu stocarea (baterii sau flexibilități de consum) și cu un strat de AI care să le coordoneze.
Pentru traderi, furnizori și agregatori
- Tranziționați de la „exceluri cu medii istorice” la platforme de AI pentru prognoză solară și consum.
- Investește în:
- ingestie de date meteo de înaltă rezoluție;
- integrarea datelor reale de producție (SCADA, smart meters);
- modele de machine learning calibrate pe specificul regiunilor din România.
- Comunicați clar către clienți (prosumatori mari, parcuri, clienți industriali) cât valorează pentru ei îmbunătățirea prognozei.
Pentru operatorii de rețea și policymakeri
- Actualizați băncile de date de capacitate instalată (inclusiv rooftop) folosind tehnologii de tip computer vision și AI, nu doar declarații administrative.
- Pilotați proiecte de rețea inteligentă în zone cu densitate mare de solar, unde beneficiile prognozei precise se văd imediat.
- Adaptați cadrul de reglementare astfel încât:
- să încurajeze utilizarea modelelor avansate de prognoză;
- să penalizeze dezechilibrele reale, nu doar erorile de raportare;
- să recompenseze agregarea și coordonarea flexibilităților.
De ce AI este „multiplicatorul de randament” pentru solar în România
Dacă scoatem mesajul esențial din exemplul australian, el sună cam așa: nu panourile limitează profitul din solar, ci felul în care gestionăm incertitudinea.
În România, unde:
- capacitatea solară crește accelerat;
- proiectele cu baterii intră în pipeline;
- prosumatorii modifică profilul de consum la nivel de cartier;
AI poate juca trei roluri esențiale:
- Crește randamentul financiar al fiecărui MW instalat, reducând pierderile din dezechilibru și maximizând veniturile în orele cu preț mare.
- Reduce riscul de investiție, pentru că transformă producția solară din „mister meteorologic” într-o variabilă modelabilă cu marje de eroare tot mai mici.
- Ușurează integrarea în rețea, oferind operatorilor vizibilitate și unelte de coordonare pe care prognoza clasică pur și simplu nu le poate oferi.
Dacă ești investitor, trader, operator de rețea sau policymaker, întrebarea bună pentru 2026 nu este „fac sau nu AI?”, ci „cât mă costă să mai amân încă un an adoptarea AI în gestionarea energiei solare?”.
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” merge mai departe exact pe acest fir: cum arată, pas cu pas, o strategie coerentă de integrare a inteligenței artificiale în rețele, parcuri eoliene și solare, baterii și consum industrial.
Dacă vrei să discuți concret ce ar însemna o astfel de abordare pentru portofoliul tău de active, următorul pas logic este o analiză de tip „AI readiness pentru energie regenerabilă” – unde ești acum, ce date ai, ce îți lipsește și ce randament suplimentar poți obține.