Cum face AI centralele regenerabile rezistente la ger

De ce reziliența la ger a devenit subit o temă strategică

În februarie 2021, furtuna de iarnă Uri a dus la cel mai mare „load shedding” controlat din istoria SUA. Zeci de gigawați de putere au ieșit din sistem, milioane de oameni au rămas în beznă și frig, iar autoritățile de reglementare au rescris regulile de funcționare în condiții de ger extrem.

Acest episod nu e doar „o problemă americană”. Schimbările climatice aduc și în Europa ierni mai volatile, cu episoade scurte, dar foarte severe. România nu mai are ierni previzibile, „de manual”, iar asta lovește direct în parcurile fotovoltaice, eoliene și în bateriile care intră tot mai mult în mixul energetic.

În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, tema rezilienței la frig e crucială. Nu mai e suficient să ai un parc solar sau eolian bine proiectat; trebuie să știi cum reacționează în ger, cum respecți standardele și cum folosești AI pentru mentenanță predictivă, monitorizare în timp real și management adaptiv. Aici se joacă diferența între pierderi masive și un business stabil, care trece iarna fără emoții.

Ce au schimbat furtuna Uri și standardele NERC/FERC – și ce învățăm noi

Concluzia după Uri a fost directă: sistemul electroenergetic nu era pregătit pentru ger extrem. În SUA, FERC și NERC au introdus standarde noi (EOP-011, EOP-012 și reviziile lor) care obligă producătorii, inclusiv regenerabilele, să trateze frigul ca pe un risc major, nu ca pe o excepție rară.

Pe scurt, aceste standarde cer:

• identificarea clară a limitărilor de operare la temperaturi scăzute pentru fiecare unitate de producție;
• planuri de pregătire pentru vreme rece (cold weather preparedness plans);
• training anual pentru personalul de operare și mentenanță;
• planuri de acțiune corectivă (CAP) după fiecare eveniment sever legat de ger;
• colaborare mult mai strânsă între producători, operatorii de transport și dispecerii de sistem.

Deși vorbim de un context nord‑american, logica e aceeași pe care și Europa, și România o adoptă treptat: producătorii de energie regenerabilă trebuie să demonstreze că pot funcționa stabil la temperaturi extreme și că au proceduri pentru când lucrurile nu merg conform planului.

Legătura cu AI este directă: toate aceste obligații cer date, monitorizare și decizie rapidă. Fără analitică avansată și un minim de inteligență artificială, costurile de conformare și de operare cresc, iar performanța scade.

Provocările reale ale parcurilor eoliene și solare la temperaturi extreme

Realitatea e că regenerabilele nu cedează iarna pentru că „sunt verzi”, ci pentru că detaliile tehnice sunt ignorate: gheață, lubrifianți nepotriviți, senzori prost calibrați, baterii exploatate în afara intervalului de temperatură.

Eolian: gheață pe pale, opriri frecvente, uzură accelerată

Pentru turbinele eoliene, principalele probleme în ger sunt:

• formarea gheții pe pale, care reduce producția și poate crea riscuri de siguranță;
• opriri la temperaturi joase (cut‑out la -20 °C, -25 °C ș.a.), configurate conservator;
• înghețarea componentelor în nacelă, dacă încălzirea și izolarea nu sunt gândite pentru situații extreme;
• comportamentul lubrifianților: ulei prea vâscos, lagăre suprasolicitate, uzură accelerată.

Fără monitorizare inteligentă, operatorul vede doar: „turbina 7 oprită”, „producție sub așteptări”. Dar nu știe dacă problema e gheața, un senzor defect sau o limitare din SCADA setată prea prudent.

Solar + baterii: zăpadă, invertoare înghețate și BESS sensibile la frig

La fotovoltaic și stocare, tabloul arată altfel:

• zăpada pe panouri taie producția chiar dacă insolația e bună;
• invertoarele pot avea limitări de operare la temperaturi negative severe;
• sistemele de stocare (BESS) sunt foarte sensibile la temperatură: la frig, capacitatea utilă scade, iar încărcările/descărcările agresive pot degrada bateria;
• iarna, intervalul de timp util (lumina zilei) e mai mic, deci orice eroare costă mai mult ca procent din zi.

În România, multe parcuri fotovoltaice au fost proiectate mai degrabă pentru „medie anuală”, nu pentru episoade de -20 °C însoțite de vânt puternic. Rezultatul se vede în iernile grele: randament scăzut, invertoare în avarie, echipe de mentenanță chemate în regim de urgență.

Cum ajută AI la mentenanță predictivă și pregătire pentru ger

AI este, practic, bucata lipsă dintre standarde și realitatea din teren. Normele spun ce trebuie să faci, dar AI te ajută să știi exact când, unde și cu ce prioritate să acționezi.

1. Predicția defecțiunilor înainte să devină opriri în plin ger

Modelele de machine learning pot învăța din istoricul de SCADA, meteorologie și intervenții, apoi pot prevedea când un echipament este pe cale să cedeze în condiții de frig.

Exemple concrete:

• pe eolian, AI poate detecta tipare subtile în vibrații și temperaturi de lagăr dinainte ca sistemul clasic să dea alarmă;
• pe solar, analiza curentului și tensiunii pe string‑uri, corelată cu temperatura și iradianța, poate indica invertoare sau șiruri cu risc de avarie la ger;
• pe BESS, modelele pot calcula State of Health și State of Charge optime pentru perioade reci, reducând riscul de degradare accelerată.

Beneficiul direct: mai puține opriri neplanificate exact atunci când accesul fizic e dificil (drumuri închise, vânt puternic, teren înghețat).

2. Monitorizare în timp real, cu alerte inteligente, nu cu „zgomot”

Majoritatea operatorilor se plâng că au deja prea multe alarme. Problema nu e lipsa datelor, ci lipsa filtrării lor. Aici AI are un avantaj clar.

Un sistem AI bine antrenat poate:

• agrega și prioritiza alertele în funcție de impactul estimat asupra producției și asupra securității;
• recunoaște când mai multe alarme au aceeași cauză de bază (de exemplu, gheață pe pale) și să grupeze recomandările;
• ajusta pragurile de alarmare în funcție de contextul meteorologic: ce e „suspect” într-o zi de vară e normal iarna, și invers.

În loc de 200 de notificări pe noapte, operatorul primește 5 alerte critice, cu recomandări clare de acțiune.

3. Management adaptiv în funcție de prognoza meteo

Standardele de tip EOP-012 cer ca producătorii să ia în calcul temperatura extremă estimată pentru fiecare locație și să aibă planuri de acțiune. AI poate transforma această cerință într‑un proces continuu, nu într‑un PDF uitat într-un sertar.

Cum arată, în practică, un sistem AI bun integrat cu prognoza meteo:

• identifică cu 24–72 de ore înainte „ferestrele de risc” (combinații de temperatură, vânt, umiditate);
• recomandă reconfigurări de setări (de exemplu, modificarea curbelor de curent pentru BESS, reglaj de limite pentru invertoare);
• propune ferestre de intervenție pentru echipele de teren înainte ca accesul să devină periculos;
• simulează scenarii de producție și rezervă: „dacă pierd 30% din puterea eoliană, cum trebuie să reprogramez bateriile?”.

Asta înseamnă operare adaptivă, nu reacție în regim de criză.

De la reglementare la avantaj competitiv: ce pot face operatorii din România

Majoritatea companiilor tratează cerințele de reziliență la ger ca pe o corvoadă de conformare. E o greșeală. Integrate inteligent cu AI, aceste cerințe pot aduce costuri mai mici, producție mai stabilă și o poziție mai bună în fața finanțatorilor.

Pasul 1: cartografierea riscurilor de frig pentru fiecare activ

Primul lucru util este să tratezi fiecare parc ca pe un activ cu „amprentă de frig”: temperaturi istorice minime, frecvența episoadelor severe, tipul tehnologiei, vechimea echipamentelor.

Un proiect serios ar trebui să răspundă la întrebări simple:

• care este temperatura extremă de proiectare pentru acest sit?
• ce componente sunt cele mai sensibile (invertoare, yaw system, BESS)?
• care au fost cele mai costisitoare incidente de iarnă în ultimii 3–5 ani?

AI poate ajuta la această etapă prin analiză automată a datelor istorice și generarea de hărți de risc pe sit și pe flotă.

Pasul 2: integrarea datelor – fără date bune, AI nu ajută

Am văzut multe proiecte care „au AI”, dar nu au date coerente. Înainte de algoritmi, merită clarificate:

• ce puncte de măsură avem (SCADA, meteo, BMS pentru baterii, vibrații, camere video pentru gheață pe pale);
• cum se stochează datele (frecvență, calitate, etichete);
• cine deține și cine folosește datele (operator local, O&M externalizat, investitor).

Abia apoi faza de AI capătă sens: modele predictive, scoruri de risc, dashboarduri.

Pasul 3: proceduri de iarnă „vii”, nu documente de biblioraft

Standardele de tip EOP-011/EOP-012 pun accent pe planuri de pregătire pentru vreme rece și planuri de acțiune corectivă. Merită adaptat același concept și în România, dar împreună cu AI:

• planurile sunt integrate în platforma de operare, nu doar în documente PDF;
• după fiecare episod sever de iarnă, AI ajută la analiză post‑eveniment: ce alarme au apărut, ce s‑a putut preveni, ce modele trebuie recalibrate;
• lecțiile învățate se propagă automat în reguli și praguri noi.

Asta transformă gerul din „surpriză neplăcută” în scenariu recurent, tot mai bine gestionat.

Cum arată o iarnă reușită pentru regenerabile susținute de AI

Exemplul din SUA din ianuarie 2025 arată că se poate: în timpul unui val de frig arctic, rețeaua a rezistat surprinzător de bine, iar eolianul și solarul au contribuit decisiv. Diferența față de 2021 a fost simplă: standarde mai clare, pregătire mai bună, plus o utilizare mult mai inteligentă a datelor și prognozelor.

Pentru România, un scenariu sănătos peste 2–3 ierni ar putea arăta așa:

• ANRE și operatorii de sistem cer și primesc date standardizate despre capabilitatea la temperaturi joase a unităților regenerabile;
• operatorii de parcuri folosesc platforme AI de optimizare și mentenanță predictivă, care reduc opririle în plin ger;
• băncile și investitorii întreabă explicit: „Ce soluție de AI aveți pentru reziliență la frig?” și recompensează proiectele pregătite cu costuri de capital mai bune;
• în seri foarte reci, cu cer senin și vânt puternic, mixul eolian–solar–baterii se comportă stabil, iar populația nu vede diferența pe factură.

Asta nu e science‑fiction. E doar o combinație de:

• reglementări clare,
• date bune,
• echipe tehnice care lucrează cu AI, nu împotriva lui.

Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” merge exact în această direcție: folosirea inteligenței artificiale nu ca ornament tehnologic, ci ca instrument practic pentru un sistem energetic mai robust, mai curat și mai previzibil.

Dacă gestionați sau finanțați active regenerabile, întrebarea utilă pentru următoarea iarnă nu este „vom avea episoade de ger extrem?”, ci: „cât de pregătiți suntem să le trecem cu ajutorul AI, fără pierderi majore de producție și de încredere?”