Prognozele solare imprecise taie milioane din profiturile parcurilor și bateriilor. Vezi cum folosește Australia AI și ce poate însemna asta pentru România.
De ce îți mănâncă profiturile fiecare prognoză meteo greșită
În Australia, o simplă îmbunătățire de 10% a acurateții prognozei solare poate aduce anual încă 38 milioane AUD profit doar pentru parcurile fotovoltaice mari. La nivel global, potențialul ajunge la 9,5 miliarde AUD pe an.
Același mecanism funcționează și în România. Diferența e că noi suntem abia la început de drum cu AI în energie, iar asta înseamnă două lucruri: risc mare de pierderi din prognoze slabe și șansă enormă pentru cei care se mișcă repede.
Articolul pornește de la un studiu realizat în Australia de Solstice AI, dar îl traducem în context românesc: cum poate inteligența artificială să reducă volatilitatea, să crească veniturile din parcurile solare și să stabilizeze integrarea regenerabilelor în SEN.
Ce au descoperit australienii – și de ce contează pentru România
Mesajul cercetătorilor australieni este direct: prognozele meteo și solare imprecise erodează masiv profiturile din energie regenerabilă.
Studiul Solstice AI arată că:
- +10% acuratețe în prognoza solară = +38 milioane AUD/an la parcurile mari din Australia
- același tip de îmbunătățire = ~9,5 miliarde AUD/an la nivel global
- până în 2030, costul global al prognozelor slabe ar putea ajunge la 80 miliarde USD/an
De ce se întâmplă asta:
- operatorii de parcuri solare trimit prognoze greșite în piață
- operatorii de sistem trebuie să compenseze dezechilibrele cu rezerve scumpe
- traderii suportă penalități sau pierd oportunități de preț
- bateriile nu pot „prinde” vârfurile de preț pentru că nu știu câtă energie va fi disponibilă realmente
Paralela cu România e evidentă: pe măsură ce crește ponderea solarului în mixul energetic și se dezvoltă noi capacități prin PNRR, CfD și scheme de sprijin, costul erorii de prognoză crește exponențial. Nu vorbim de „zeci de lei”, ci de milioane de euro pierdute anual la nivel de sistem.
Cum schimbă AI regulile jocului în prognoza solară
AI nu este „încă un model de prognoză”. Diferența este că poate corela în timp real un volum uriaș de date pe care modelele clasice nici nu le atingeau.
Ce face Solstice AI în Australia
Modelul australian folosește două piese cheie:
-
Detectarea instalațiilor fotovoltaice pe acoperiș cu AI
- identifică din imagini satelitare/localizare:
- unde sunt panourile
- ce orientare și înclinație au
- ce putere probabilă au
- pe zone extinse, ajunge la o „hartă” reală a capacității solare, mult mai precisă decât bazele de date oficiale
- identifică din imagini satelitare/localizare:
-
Corelarea cu prognoze avansate de nori și vreme
- nu se uită doar la „va fi înnorat”
- modelează înălțimea, grosimea, temperatura, umiditatea, mișcarea norilor și interacțiunea cu geografia locală
- transformă asta în prognoze de producție solară ora de oră, cu mult mai puține deviații față de realitate
Rezultatul?
„Tehnologia poate transforma solarul dintr-o resursă variabilă într-o componentă predictibilă și gestionabilă a sistemului energetic.” – Julian de Hoog, fondator Solstice AI
Ce ar însemna asta în România
În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, piesa de puzzle lipsă este fix aceasta: prognoza inteligentă pentru fotovoltaic și baterii.
Aplicată la noi, o soluție de tip Solstice AI ar putea:
- reconstrui harta reală a prosumatorilor (unde, ce putere, ce orientare)
- reduce incertitudinea pentru Transelectrica, OPCOM și distribuitori
- oferi instrumente mult mai fine pentru balans și dispecerizare
- permite dezvoltarea unor VPP-uri (virtual power plants) pe bază de prosumatori și baterii locale
Iar pentru un investitor sau operator de parc solar, asta se traduce direct în randament financiar mai stabil și mai mare.
De ce prognozele generice nu mai sunt suficiente
Majoritatea actorilor din piață încă folosesc:
- prognoze meteo standard (acoperire noroasă, temperatură)
- modele de producție simplificate, pe bază de iradiere medie
Problema? Sunt prea grosiere pentru un sistem cu zeci de procente regenerabile.
Concluziile raportului citat în Australia, perfect valabile și aici:
- multe entități se bazează pe prognoze de nor generic
- aproape nimeni nu modelează fin:
- înălțimea și grosimea norilor
- umiditatea și temperatura la altitudine
- interacțiunea cu munți, văi, relief fragmentat – esențială în România
- datele oficiale despre capacitatea instalată subestimează cu ~10% solarul real în unele regiuni
Transfer în context românesc:
- în zone cu densitate mare de prosumatori (Ilfov, Cluj, Timiș, Brașov), capacitatea reală poate fi semnificativ mai mare decât cifrele raportate pe hârtie
- asta înseamnă surprize în sistem: mai multă energie decât se aștepta într-un interval, apoi căderi bruște din cauza norilor
Într-un sistem clasic, eroarea e suportabilă. Într-un sistem care vrea să ajungă la 40–50% regenerabile, eroarea devine cost structural.
Impact financiar: de la penalități la vârfurile de preț ratate
Efectele prognozelor slabe se văd direct în cash-flow.
Pentru parcurile solare mari
Un parc care prognozează greșit:
- intră în penalități de echilibrare
- vinde în piață la ore nepotrivite
- pierde oportunități de prețuri spot ridicate, pentru că nu știe exact ce va produce
Cu o prognoză AI mai bună, același parc poate:
- ajusta cu precizie oferta în piața pentru ziua următoare
- decide când are sens să rețină sau să elibereze energie (dacă are baterie atașată)
- reduce deviația față de program și, implicit, costurile de echilibrare
Dacă în Australia +10% acuratețe înseamnă +38 milioane AUD/an, în România vorbim de zeci de milioane de euro la nivel de piață în următorii ani, pe măsură ce intră noile parcuri din valul 2024–2027.
Pentru baterii și operatori de stocare
Studiul australian oferă un detaliu foarte interesant: în 2024, bateriile au realizat 36% din venitul anual în doar 2% din timp – adică în câteva ore de preț extrem.
Traducere:
- dacă ratezi câteva ore bune din an, ai pierdut o treime din venit
- singura șansă să nu le ratezi este să știi din timp când vor apărea vârfurile de preț
Iar vârfurile astea sunt adesea legate de:
- nor trecător care taie producția solară într-o zonă
- creștere bruscă de consum
- indisponibilitate de capacitate clasică
AI, prin prognoză granulară a producției solare, crește șansa să ai bateria plină fix înainte de astfel de momente. Asta în România va face diferența între un proiect de stocare „ok” și unul excepțional ca randament.
Cum pot folosi actorii din România AI pentru prognoză solară
Există un mit periculos: „prognoza o face operatorul, eu doar produc”. Adevărul e că fiecare verigă din lanț are ceva de câștigat din AI în prognoză.
1. Dezvoltatori și operatori de parcuri fotovoltaice
Ce pot face concret:
- integrarea unui serviciu AI de prognoză în sistemul SCADA și în strategia de ofertare
- calibrarea designului proiectului (raport DC/AC, dimensiune baterie) pe baza simulărilor avansate de iradiere și nor
- utilizarea prognozei pentru mentenanță predictivă: când știi exact ce ar fi trebuit să producă un string, vezi imediat abaterile
Beneficiu direct: mai puține pierderi comerciale și un business plan mai puțin sensibil la volatilitate.
2. Traderi și furnizori (inclusiv „gentailers” locali)
AI în prognoză solară poate deveni un avantaj competitiv clar:
- portofoliu mai puțin expus la volatilitatea regenerabilelor
- poziționare mai bună în piețele pentru ziua următoare și intrazilnică
- produse noi pentru clienți industriali, bazate pe profil solar + baterie + flexibilitate
Cei care rămân la prognozele generice vor juca mereu „în apărare”.
3. Operatorii de rețea și agregatorii de prosumatori
Pe măsură ce apar VPP-uri în România, o hartă reală a prosumatorilor devine aur:
- estimare precisă a fluxurilor pe rețelele de medie și joasă tensiune
- identificarea zonelor unde stocarea distribuită ar rezolva congestiile
- programarea inteligentă a schemei de incentivare pentru flexibilitate
Un agregator de prosumatori cu acces la prognoză AI a producției fiecăruia (sau a clusterelor) își poate asuma contractual servicii de echilibrare pe care astăzi nu îndrăznește nimeni să le promită.
Unde se leagă toate astea de „Tranziția Verde” în România
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” urmărește un fir simplu: fără date bune și algoritmi inteligenți, tranziția va fi scumpă și lentă.
Prognoza solară cu AI bifează câteva obiective cheie pentru România:
- integrare sigură a unui volum mare de fotovoltaic în SEN
- reducerea costurilor de echilibrare, care altfel ajung în facturile consumatorilor
- creșterea randamentului investițiilor în regenerabile și baterii, ceea ce atrage capital privat
- pregătirea terenului pentru microrețele, VPP-uri și comunități de energie
Realitatea e mai simplă decât pare: nu avem problemă de tehnologie, avem problemă de adoptare. Modele precum Solstice AI dovedesc că lucrurile funcționează la scară mare. Întrebarea pentru România este cât de repede vrem să ieșim din faza „prognoză aproximativă” și să tratăm datele ca pe un activ strategic.
Dacă ești dezvoltator, operator, trader sau lucrezi la un DSO/TSO, următorul pas logic este să întrebi nu „dacă” merită să folosești AI pentru prognoză solară, ci cât te costă să nu o faci în următorii 3–5 ani.