Cum crește AI profitul parcurilor solare: lecția Australiei

AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde••By 3L3C

Prognozele meteo slabe costă milioane în solar. Vezi cum AI crește acuratețea, reduce penalitățile și mărește profitul parcurilor fotovoltaice în România.

AI în energieprognoză solarătranziția verdefotovoltaic Româniatrading energiebaterii și stocarevirtual power plant
Share:

Cum crește AI profitul parcurilor solare: lecția Australiei

În Australia, o simplă îmbunătățire de 10% a acurateței prognozelor meteo și solare ar aduce încă 38 milioane AUD pe an pentru parcurile fotovoltaice. La nivel global, vorbim de 9,5 miliarde AUD. Nu vorbim de noi turbine sau panouri mai bune, ci pur și simplu de… calcule mai inteligente.

Asta ar trebui să dea de gândit oricărui dezvoltator sau trader de energie din România. În timp ce discutăm de gigawați de capacitate nouă, pierdem bani în fiecare zi din cauza prognozelor slabe. Iar când România intră într-o etapă accelerată a tranziției verzi, cu presiune pe stabilitatea rețelei și pe rentabilitatea investițiilor, AI pentru prognoza energiei solare nu mai e un moft, e infrastructură critică.

În articolul de azi din seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, folosesc cazul Solstice AI din Australia ca studiu de caz: ce au demonstrat, de ce contează pentru noi și cum poate fi aplicată aceeași logică în piața de energie din România – de la prosumatori până la parcuri solare utility-scale și baterii.

1. Problema pe care mulți o ignoră: prognoze proaste, pierderi mari

Adevărul despre energia solară e simplu: nu panourile sunt problema, ci incertitudinea cerului. Investitorii fac business planuri pe 20 de ani, dar traderii și operatorii se lovesc de realitatea de mâine: nori, ceață, variații bruște de radiație.

Concluzia cercetării Solstice AI din Melbourne este directă:

Prognozele meteo generice și subestimarea capacității reale solare duc la pierderi de zeci de milioane pe an.

Cum pierzi bani dintr-o prognoză proastă

Când prognoza solară este greșită, se întâmplă câteva lucruri neplăcute:

  • Licitezi greșit în piața de energie – estimezi o producție prea mare și nu o livrezi; plătești penalități sau cumperi scump din piața de echilibrare.
  • Ratări de vârf de preț – dacă nu anticipezi un nor sau un front de nori, poți pierde ferestre scurte de prețuri foarte mari, în care bateriile și parcurile solare bine coordonate fac cea mai mare parte a profitului.
  • Penalități de performanță – în Australia se numesc Frequency Performance Payments (FPP), la noi sunt alte mecanisme de echilibrare și penalizare, dar logica e identică: eroarea de prognoză costă.
  • Supradimensionare de risc în portofoliu – furnizorii și traderii devin ultra-prudenți și își „asigură” portofoliul la costuri mai mari, din teamă de volatilitate.

Dacă transpunem povestea în România, gândiți-vă la perioadele cu cer variabil de primăvară sau toamnă, când producția solară sare în sus și în jos de la un sfert de oră la altul. În lipsa unei prognoze bune, tot lanțul – prosumator, trader, operator de distribuție, OPCOM – reacționează în orb.

2. Ce a demonstrat Solstice AI în Australia – și de ce contează pentru România

Solstice AI a pornit de la o idee simplă, dar foarte bine executată: AI-ul poate „citi” cerul și acoperișurile mai bine decât modelele clasice.

Două ingrediente-cheie

  1. Cartografiere detaliată a panourilor solare rooftop
    Folosind inteligență artificială pe imagini satelitare și aeriene, Solstice AI identifică:

    • locația exactă a panourilor
    • orientarea (sud, est, vest, etc.)
    • înclinarea
    • capacitatea aproximativă instalată

    Rezultatul? Au descoperit că în multe zone din Australia există cu ~10% mai multă capacitate solară decât în bazele de date oficiale (echivalentul CER și DER la ei).

  2. Prognoză de mișcare și tipologie a norilor, nu doar „cer acoperit”
    Majoritatea prognozelor meteo comerciale se opresc la „grad de nebulozitate”. Solstice AI merge mult mai în profunzime:

    • înălțimea norilor
    • grosimea și densitatea
    • temperatura și conținutul de umezeală
    • traiectoria reală în raport cu microrelieful local

    Asta înseamnă că nu doar știi „va fi înnorat”, ci și când anume norul lovește un anumit parc fotovoltaic și cât taie din producție.

Rezultatul economic

Când au rulat modelele pe piața australiană de energie, au ajuns la câteva cifre clare:

  • +10% acuratețe în prognoza solară → +38 milioane AUD/an profit în plus pentru parcurile solare utility-scale din Australia
  • extrapolat global → oportunitate de ~80 miliarde USD/an până în 2030 generată de îmbunătățirea prognozei solare
  • pentru baterii: în doar 2% din orele anului, sistemele de stocare au făcut 36% din venitul lor anual, în mare parte datorită reacției la vârfuri de preț

În termeni de afaceri, asta înseamnă că fiecare procent în plus de acuratețe a prognozei solare are o valoare financiară concretă.

România nu e Australia, dar dinamica economică e aceeași: piață de energie liberalizată, tot mai multă capacitate regenerabilă, nevoia de echilibrare și de protejare a marjelor.

3. Ce înseamnă prognoză solară cu AI în context românesc

În România, discuția despre AI în energie se concentrează mult pe „smart grid” și predicția consumului. Și e corect. Dar prognoza producției solare e la fel de importantă dacă vrem o tranziție verde care să fie și profitabilă, nu doar curată.

Aplicații concrete în România

1. Dezvoltatori și operatori de parcuri fotovoltaice utility-scale
AI-ul poate ajuta la:

  • prognoze orare și sub-orare mult mai precise, adaptate la microclimat (dealuri, lacuri, ceață locală)
  • optimizarea poziționării trackerelor (acolo unde există) în funcție de evoluția reală a norilor, nu doar de poziția geometrică a soarelui
  • decizii mai bune de mentenanță (de exemplu, spălarea panourilor programată în ore cu producție oricum scăzută din cauza înnorării)

2. Traderi și furnizori (portofoliu cu solar + consumatori)
Cu un model AI de prognoză solară bine calibrat pe România, poți:

  • reduce expunerea la dezechilibre și penalități în piața de echilibrare
  • structura contracte PPA mai agresive, dar controlate, pentru că ai mai multă încredere în profilul de producție
  • sincroniza cumpărarea/vânzarea cu semnalele de preț de pe OPCOM și de pe piețele locale de echilibrare

3. Operatorii de rețea și agregatorii de prosumatori / VPP-uri
Aici impactul e uriaș, dar încă subestimat:

  • estimarea corectă a injecțiilor de la prosumatori reduce riscul de supratensiuni și congestii locale
  • agregarea inteligentă a prosumatorilor într-un Virtual Power Plant (VPP) permite participarea la piețele de echilibrare sau de capacitate
  • planificarea mai bună a investițiilor în rețea (de ex. transformatoare, linii noi) pe baza unui profil real de producție solară

România are deja sute de mii de prosumatori și mii de MW de fotovoltaic în pipeline. Fără AI pentru prognoză, această masă critică va crea stres în rețea și tensiune în piață. Cu AI, aceeași masă devine activ controlabil și monetizabil.

4. Cum funcționează, practic, o prognoză solară bazată pe AI

Nu e nevoie să intrăm în toate detaliile tehnice, dar merită clarificat de ce AI-ul are un avantaj clar față de modelele clasice.

Pașii principali ai unui sistem modern de prognoză solară

  1. Colectarea datelor

    • imagini satelitare și radar
    • date din stații meteo locale
    • date istorice de producție din parcuri și rooftop-uri
    • modele numerice de vreme (NWP)

  2. Detectarea și învățarea tiparelor cu AI
    Modele de tip deep learning „învață” relația dintre:

    • tipul norilor și variația de iradiere la sol
    • relieful local și microclima
    • sezonalitate și comportamentul real al producției solare

  3. Corecții în timp real
    Sistemul se ajustează continuu pe baza datelor live de la invertoare și contoare, astfel încât prognoza pentru următoarele ore devine tot mai precisă pe măsură ce trece timpul.

  4. Livrarea prognozelor în formate utilizabile de business

    • serii de timp pentru traderi
    • scenarii de producție (optimist/mediu/pesimist)
    • alerte de preț și de nor dens pentru baterii

Pentru mine, diferența majoră nu e neapărat tehnologia, ci felul în care aceste prognoze sunt integrate în deciziile comerciale. AI-ul nu trebuie să fie un raport PDF frumos, ci un input în algoritmii de ofertare, în dispecerizare, în strategiile de trading.

5. Cât poate câștiga România din prognoze solare mai bune

Nu avem încă un studiu la fel de detaliat ca cel al Solstice AI pentru România, dar putem extrapola.

  • Avem deja peste 2 GW solar instalați și un pipeline care trece de 10 GW până la finalul acestui deceniu.
  • Piața noastră de energie devine tot mai volatilă, cu perioade de prețuri foarte joase la prânz și vârfuri seara sau la zile cu resurse slabe.
  • Bateriile încep să apară în proiectele mari, iar în câțiva ani vom vedea și un boom pe stocare.

Dacă aplicăm aceeași logică precum în Australia:

  • o îmbunătățire de 10% a acurateței prognozei solare pentru parcurile din România ar putea însemna, foarte realist, milioane de euro anual în profit suplimentar doar din:
    • reducerea penalităților
    • captarea vârfurilor de preț
    • optimizarea operării bateriilor

Pentru baterii, realitatea din Australia e extrem de relevantă: 36% din venit în doar 2% din orele anului. Cine are prognoză solară și de preț bună în acele ore câștigă. Restul doar „există” în piață.

Asta e diferența dintre un proiect care abia își atinge IRR-ul pe care l-ai pus în Excel și unul care îl depășește confortabil.

6. Pași practici pentru jucătorii din România care vor să folosească AI în prognoza solară

Pentru că acest articol face parte din seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, nu mă opresc la teorie. Iată cum aș structura, în practică, un plan de acțiune.

Pentru dezvoltatori și operatori de parcuri fotovoltaice

  • Introduceți încă din faza de dezvoltare cerințe de prognoză AI în caietele de sarcini pentru EPC/O&M.
  • Centralizați datele de producție, meteo și SCADA în timp real, într-un format pe care un model AI îl poate folosi.
  • Măsurați indicatori clari: eroare medie de prognoză, costul dezechilibrelor, venit ratat în ore de preț mare.

Pentru traderi și furnizori

  • Integrați prognoza AI direct în strategiile de ofertare pe piețele pentru ziua următoare și intrazilnică.
  • Construiți scenarii de risc bazate pe erorile de prognoză (de exemplu, ce pierd dacă greșesc cu ±5%/±10%?).
  • Colaborați mai strâns cu operatorii de parcuri și prosumatorii mari pentru a lega prognoza de datele reale de producție.

Pentru operatori de rețea și agregatori

  • Dezvoltați sau adoptați platforme de tip VPP care încorporează direct un modul de prognoză solară AI.
  • Folosiți rezultatele pentru planificarea investițiilor în rețea și pentru managementul în timp real al încărcării liniilor.
  • Testați, în regim pilot, mecanisme de flexibilitate (de ex. limitări dinamice, tarife de timp de utilizare) bazate pe predicția precisă a producției solare.

7. De ce rolul AI în energia românească abia începe

Cazul Solstice AI din Australia confirmă ceva ce mulți simțim deja: nu mai e suficient să instalăm panouri și baterii; trebuie să fim și inteligenți în felul în care le operăm. Iar inteligența asta, în 2025, înseamnă în mare parte AI, date și algoritmi de prognoză.

În România, tema „AI în Industria Energetică: Tranziția Verde” nu e doar un subiect de conferință. Este linia fină dintre:

  • o tranziție dezordonată, cu volatilitate mare, proiecte tensionate financiar și nemulțumire în piață
  • o tranziție în care energia regenerabilă devine previzibilă, bancabilă și profitabilă pentru toți actorii – de la prosumator la investitor instituțional

Dacă ai deja un proiect solar (sau unul în dezvoltare) și nu ai inclus încă în discuție prognoza bazată pe AI, practic lași bani pe masă și îți asumi un risc inutil.

Urmează, în această serie, să intrăm și mai adânc în aplicații concrete:

  • AI pentru optimizarea rețelelor electrice
  • mentenanță predictivă pentru parcuri solare și eoliene
  • modele AI pentru managementul bateriilor.

Până atunci, întrebarea onestă pe care merită să ți-o pui este simplă:
Cât te costă, în cifre, fiecare procent de eroare în prognoza solară din portofoliul tău – și ce ai de gând să faci în 2026 ca să reduci acea eroare cu ajutorul AI?