Cum folosește Nova Power & Gas AI pentru stocarea energiei

Nova Power & Gas tocmai a pus în funcțiune la Florești, Cluj, cea mai mare instalație de stocare în baterii din România: 200 MW putere, 400 MWh capacitate. Practic, într-un singur proiect se dublează capacitatea de stocare a țării. Valoarea totală, împreună cu noua centrală pe gaz în ciclu combinat de la Câmpia Turzii, trece de 350 mil. euro.

Acest tip de investiție nu mai este doar infrastructură clasică de energie. Este, de fapt, un teren ideal pentru AI: algoritmi care decid când să încarce bateriile, când să livreze energie în sistem, cum să reducă dezechilibrele și cum să maximizeze profitul. Aici devine interesant pentru orice companie din România care se uită serios la AI în business.

În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, proiectul Nova Power & Gas este un studiu de caz excelent despre cum poți combina infrastructura fizică, finanțarea bancară și inteligența artificială pentru a construi un avantaj competitiv solid.

1. De ce instalația de la Florești e mai mult decât „niște baterii mari”

Instalația de stocare de la Florești înseamnă:

• 200 MW putere instalată
• 400 MWh capacitate de stocare
• peste 350 mil. euro investiții (împreună cu centrala de 160 MW de la Câmpia Turzii)
• integrare directă în sistemul energetic național

Aparent, pare un proiect pur tehnic. În realitate, este o piesă critică în puzzle-ul tranziției verzi și un teren perfect pentru aplicații de AI.

Stocarea în baterii rezolvă trei probleme majore ale sistemului energetic românesc:

1. Dezechilibrele produse de regenerabile – când vântul bate noaptea sau soarele strălucește la prânz, producția depășește cererea; fără stocare, pierzi bani și încărcă sistemul.
2. Flexibilitatea rețelei – consumul nu e constant, iar rețeaua are nevoie de capacități care pornesc și se opresc rapid; bateriile fac exact asta, în milisecunde.
3. Securitatea energetică – în perioade de vârf sau avarii, poți „pompa” energie din stoc în câteva secunde.

Aici intră în scenă AI: cu cât sistemul e mai complex (regenerabile + baterii + centrale pe gaz), cu atât inteligența în control și decizie devine mai valoroasă decât megawații în sine.

2. Unde intră AI în ecuația Nova Power & Gas

Realitatea e simplă: o instalație de 400 MWh nu poate fi operată optim doar „din feeling” sau Excel. Dacă vrei să scoți maximum dintr-o astfel de investiție, ai nevoie de algoritmi de AI și machine learning care să ia decizii în timp real.

Cele mai importante 5 zone unde AI face diferența într-un proiect ca Florești:

2.1. Optimizarea încărcării și descărcării bateriilor

AI poate decide, minut cu minut:

• când e mai avantajos să încarci din rețea (preț mic, exces de regenerabile)
• când e mai profitabil să descarci (preț mare, consum de vârf)
• cum să respecți limitele tehnice ale bateriilor, prelungind durata de viață

Un model de AI bine antrenat combină:

• date istorice de preț din piața de energie
• prognoze meteo (pentru eolian și solar)
• consum estimat pe intervale orare
• restricții tehnice (SOC, temperatură, cicluri de încărcare)

Rezultatul: randament mai bun, uzură mai mică, cash-flow mai predictibil. Exact ce vor și investitorii, și banca finanțatoare (în acest caz, Banca Transilvania).

2.2. Predicția producției din surse regenerabile

Nova Power & Gas operează deja peste 350 GWh/an din surse regenerabile. Pentru a decide cum folosești bateriile, trebuie să știi cât vei produce din soare și vânt în următoarele ore și zile.

AI ajută prin:

• modele de prognoză meteo avansate integrate cu date locale
• machine learning pe istoric de producție pentru fiecare parc
• ajustarea în timp real a prognozei, pe baza diferențelor dintre ce ai preconizat și ce s-a produs efectiv

Cu o prognoză mai precisă, instalația de la Florești poate fi operată mai agresiv și totuși în siguranță, ceea ce înseamnă mai mulți bani pentru acționari și mai multă stabilitate pentru rețea.

2.3. Mentenanță predictivă pentru baterii și centrală

La un proiect de sute de milioane de euro, nu-ți permiți să „aștepți să se strice”. AI schimbă complet modul de mentenanță:

• analizează în timp real temperatura celulelor, curenții, tensiunile pe fiecare string
• detectează pattern-uri anormale care preced o defecțiune
• estimează state of health pentru baterii și recomandă înlocuiri sau echilibrare
• pentru centrala pe gaz în ciclu combinat, poate prezice uzura componentelor critice și momentele optime de revizie

Rezultatul: mai puține opriri neplanificate, mai mult timp de funcționare, costuri de service mai predictibile.

2.4. Trading automat de energie (algoritmic)

Un jucător care are producție, stocare și o centrală flexibilă pe gaz, cum își maximizează veniturile? Răspunsul corect nu mai e „un trader bun”, ci „un trader bun + algoritmi buni”.

AI poate:

• simula scenarii de preț pe termen scurt și foarte scurt (intraday)
• decide automat oferte pe piața de echilibrare sau pe piețele spot
• gestiona poziția globală a companiei (producție + consum propriu + stocare)

Companiile care implementează astfel de algoritmi vor avea marje mai bune decât cele care rămân la decizii manuale. E o chestiune de timp până când asta devine diferența principală între lideri și restul pieței.

2.5. Optimizare financiară și de portofoliu

Din perspectiva grupului E-INFRA, Nova Power & Gas nu e un proiect izolat; e parte dintr-un portofoliu mai larg de infrastructură energetică.

AI poate ajuta la nivel de grup în:

• alocarea capitalului între proiecte (ce aduce cel mai bun raport risc/randament)
• modelarea impactului unor noi investiții (de exemplu, viitoarea centrală pe gaz de 200 MW și cele peste 600 MW/1200 MWh de stocare anunțate)
• analiza de scenarii macro (prețuri la gaz, costuri CO₂, cerere de electricitate, schimbări de reglementare)

Pentru companii medii și mari din România, acesta e un mesaj clar: AI nu mai e doar un tool operațional, ci un instrument strategic de decizie la nivel de board.

3. Ce pot învăța alte companii din România din exemplul Nova Power & Gas

Nu toate firmele își permit o instalație de 400 MWh sau o centrală de 160 MW. Dar orice companie care are consum mare de energie, producție proprie sau proiecte industriale poate copia logica de abordare:

3.1. Începe cu datele, nu cu „AI la modă”

Nova Power & Gas operează producție, stocare și furnizare. Asta înseamnă tone de date:

• consumuri orare și pe puncte de consum
• producție pe fiecare unitate
• prețuri spot, forward, echilibrare
• parametri tehnici ai echipamentelor

Dacă vrei să folosești AI în energie (sau în altă industrie), primul pas e să-ți pui la punct:

• colectarea datelor (contorizare, SCADA, IoT)
• calitatea datelor (fără goluri, fără erori sistematice)
• guvernanța datelor (cine are acces, cum se folosesc)

Fără asta, orice proiect AI e doar un demo frumos într-o prezentare PowerPoint.

3.2. Identifică zone unde o decizie mai bună = bani în plus

În exemplul Nova, se vede clar:

• decizia când încarc / când descarc = diferență directă de venituri
• decizia când fac mentenanță = diferență de costuri și disponibilitate
• decizia cum mă poziționez în piață = profit sau pierdere

În compania ta întreabă-te:

• Unde luăm multe decizii repetitive, cu impact mare financiar?
• Unde pierdem bani din estimări greșite (cerere, prețuri, consum)?
• Unde avem echipamente critice, a căror avarie ne lovește puternic în P&L?

Acolo are sens să începi cu AI: în deciziile care se traduc direct în bani, nu într-un „nice to have”.

3.3. Gândește teza de investiții pe termen lung

Grupul E-INFRA nu vorbește doar despre proiectul de la Florești și centrala de 160 MW, ci și despre:

• o nouă centrală pe gaz de 200 MW
• peste 600 MW / 1200 MWh în viitoare proiecte de stocare

Asta arată un lucru simplu: ei văd tranziția energetică ca pe o strategie de 10–15 ani, nu ca pe un proiect punctual.

Pentru orice companie românească ce analizează AI în business, abordarea sănătoasă este similară:

• definești unde vrei să fii în 3–5 ani (automatizare, AI în procese critice, noi linii de business)
• stabilești 2–3 proiecte pilot cu impact real
• construiești treptat capabilități interne (echipă de date, parteneri tehnologici, competențe la nivel de management)

4. AI în infrastructura energetică: pași concreți pentru companiile din România

Pentru a ancora discuția în realitate, iată un plan minimal pentru o companie din energie sau industrie care vrea să meargă pe urmele unor jucători precum Nova Power & Gas.

4.1. Audit energetic și de date

1. Maparea tuturor punctelor de consum și producție
2. Identificarea sistemelor existente (SCADA, ERP, facturare, trading)
3. Inventarierea datelor disponibile pe ultimii 2–3 ani
4. Evaluarea potențialului de optimizare: costuri energie, timpi de oprire, pierderi tehnologice

4.2. Proiect pilot de AI – simplu, dar cu impact

Exemple potrivite pentru început:

• model AI de prognoză a consumului intern de energie (optimizare contracte și puteri rezervate)
• mentenanță predictivă pentru un echipament critic (transformator, compresor, linie de producție)
• algoritm simplu de optimizare a pornirii/opriri echipamentelor mari în funcție de tarife

Important: stabilești de la început ce vrei să măsori (ex: –8% cost cu energia, –20% opriri neplanificate) și urmărești rezultatele lună de lună.

4.3. Extindere către un portofoliu AI

După ce ai un prim succes dovedit:

• extinzi modelul de prognoză la mai multe locații
• scalezi mentenanța predictivă la mai multe echipamente
• conectezi modelele AI cu decizii semi-automate (ex: recomandări către dispecerat sau către echipa de trading)

În 1–2 ani, poți ajunge la o situație în care:

• deciziile de energie sunt susținute de date și AI, nu de intuiții
• boardul aprobă investiții pe baza simulărilor făcute de modele
• compania are un avantaj real față de competitori mai „leneși digital”

5. De ce proiectele ca Florești accelerează tranziția verde în România

Instalația de la Florești și viitoarea centrală de la Câmpia Turzii arată că tranziția verde în România nu este doar despre „mai multe panouri solare și eoliene”. Este despre:

• stocare inteligentă a energiei
• flexibilitate dată de centrale pe gaz în ciclu combinat
• integrarea regenerabilelor în siguranță în sistem
• utilizarea AI pentru a face toate acestea sustenabile economic

Asta contează pentru fiecare companie din România, nu doar pentru jucătorii mari din energie:

• crește stabilitatea rețelei
• limitează riscul de prețuri extreme
• deschide oportunități pentru PPA-uri, producție proprie, microgriduri

Pe scurt, proiecte ca cele ale Nova Power & Gas creează infrastructura pe care apoi firmele o pot folosi pentru a-și optimiza propriul consum, cu ajutorul AI.

Ce urmează pentru companiile care vor să țină pasul

Dacă ești în managementul unei companii românești – fie în energie, fie într-un sector energofag (producție, logistică, retail mare) – următoarea întrebare e directă:

Unde pui AI la treabă în următoarele 6–12 luni, astfel încât să vezi impact în factura de energie și în disponibilitatea echipamentelor?

Nu trebuie să construiești tu următorul proiect de 400 MWh. Dar poți folosi logica din spatele lui:

• decizii bazate pe date
• infrastructură modernă
• algoritmi de optimizare

Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” merge exact în această direcție: exemple concrete, cifre, și pași aplicabili pentru companii care vor să trateze AI nu ca pe un buzzword, ci ca pe un instrument serios de business.