Cea mai mare baterie din România, 200 MW/400 MWh, devine testul perfect pentru AI în energie. Cum transformăm stocarea în motor real al tranziției verzi?
România tocmai a trecut de un prag psihologic în tranziția energetică: o capacitate de stocare în baterii de 200 MW putere și 400 MWh operată local, la Nova Power & Gas. În culise, însă, miza nu este doar hardware-ul impresionant, ci și cum va fi condus acest „muschi energetic” cu ajutorul inteligenței artificiale.
Majoritatea companiilor se opresc la investiția în panouri și baterii. Realitatea? Fără algoritmi inteligenți de predicție și optimizare, o bună parte din valoarea acestui tip de proiect se pierde. România are acum infrastructura perfectă pentru a arăta cum AI poate face diferența între un proiect doar „wow” pe hârtie și unul care chiar ține facturile sub control pentru consumatori.
În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, proiectul Nova Power & Gas devine un studiu de caz excelent: cum legăm stocarea în baterii, rețelele inteligente și AI ca să avem o energie mai ieftină, mai curată și mai previzibilă.
De ce contează atât de mult cele 200 MW de stocare în baterii
Cea mai mare capacitate de stocare în baterii din România – 200 MW / 400 MWh – nu este doar o știre bună pentru sectorul energetic, ci o piesă critică în puzzle-ul tranziției verzi.
Instalația Nova Power & Gas:
- poate absorbi surplusul de energie din regenerabile (solar, eolian),
- poate livra rapid energie în perioadele de vârf de consum,
- ajută la stabilizarea frecvenței și tensiunii în rețea.
Cu alte cuvinte, BESS-ul (Battery Energy Storage System) devine un „amortizor de șocuri” între o producție tot mai volatilă și un consum tot mai greu de anticipat. Fără stocare, sistemul energetic românesc riscă să ajungă în situații în care:
- parcurile fotovoltaice sunt oprite când produc prea mult,
- centralele pe gaz sau cărbune pornesc și se opresc ineficient,
- ANRE și operatorii de sistem pompează bani în servicii de echilibrare, cost care ajunge în final în factură.
Ministrul Energiei are dreptate când spune că „stocarea este cheia echilibrului și a prețurilor avantajoase”. Dar cheia asta funcționează cu adevărat doar când e întoarsă de un „creier digital” – adică de algoritmi AI care decid când, cât și cum se încarcă sau descarcă bateria.
Unde intră AI în ecuația unei baterii de 400 MWh
AI nu înlocuiește inginerii, dar schimbă complet modul în care operezi un activ energetic de dimensiunea asta. Un BESS mare devine cu adevărat profitabil și util pentru sistem doar dacă este controlat inteligent.
1. Predicția producției și consumului
Un sistem de stocare trăiește din diferențele de preț și dezechilibre. Ca să profiți de ele, trebuie să știi dinainte:
- câtă energie solară și eoliană vei avea în următoarele 24–72 de ore,
- cum va arăta curba de consum (industrial, rezidențial, comercial),
- ce riscuri de congestie sau dezechilibre apar în rețea.
Aici intră în joc modelele AI de forecasting care folosesc:
- istoricul producției din zonă,
- date meteo de înaltă rezoluție,
- tipare de consum pe tip de client, zi a săptămânii, sezon,
- date în timp real din rețea.
Un algoritm bun poate reduce eroarea de predicție a producției regenerabile cu 20–40% față de modelele clasice. La o baterie de 400 MWh, asta se traduce direct în:
- mai puține cicluri inutile de încărcare–descărcare,
- poziționare mult mai bună pe piețele de echilibrare,
- venituri mai stabile și riscuri mai mici.
2. Optimizarea încărcării și descărcării bateriei
Adevărata artă este să răspunzi la întrebarea: „Când merită să încarc și când merită să descarc?”.
AI poate optimiza aceste decizii ținând cont simultan de:
- prețurile prognozate pe piața spot și pe piețele de servicii de sistem,
- limitele tehnice ale bateriei (număr de cicluri, degradare, temperatură),
- restricții de rețea (congestii locale, lucrări planificate),
- contractele existente (PPA-uri, servicii de echilibrare pentru alți producători).
Un algoritm de tip reinforcement learning poate „învăța”, din mii de scenarii simulate, strategiile de operare care maximizează profitul și în același timp protejează durata de viață a bateriei.
Pe românește: nu stoarcem bateria azi pentru un câștig rapid și mic, dacă știm că peste 4 ore vine un vârf de preț mult mai valoros.
3. Mentenanță predictivă pentru BESS
Bateriile mari nu sunt doar niște containere cu echipamente. Vorbim de:
- mii de celule,
- invertori,
- sisteme de răcire și siguranță,
- echipamente de control și comunicare.
AI poate analiza în timp real date precum:
- temperatură pe string sau pe celulă,
- curent și tensiune,
- timpi de răspuns,
- număr de cicluri efective.
Pe baza acestor date, modelele de mentenanță predictivă pot:
- identifica din timp celulele sau modulele cu risc crescut de defect,
- recomanda intervenții planificate, nu de urgență,
- preveni incidente de siguranță (supraîncălzire, runaway termic),
- prelungi viața activului cu ani buni.
Asta nu doar reduce costurile, ci și crește încrederea operatorului de sistem în BESS ca furnizor serios de servicii de echilibrare.
Stocare + gaze în ciclu combinat: duetul tranziției verzi
În aceeași zi în care s-a anunțat punerea în funcțiune a BESS-ului de 200 MW, la Câmpia Turzii au început lucrările la o centrală pe gaz în ciclu combinat de 160 MW. Unii ar spune: „Dar noi nu vrem gaze, vrem 100% regenerabile.” Realitatea de sistem e puțin mai nuanțată.
- Regenerabilele (solar, eolian) sunt variabile.
- Bateriile sunt excelente pe intervale de la minute la câteva ore.
- Centralele în ciclu combinat sunt ideale pentru flexibilitate medie, porniri relativ rapide și funcționare eficientă.
Combinația BESS + CCGT (combined cycle gas turbine), orchestrată de AI, poate oferi:
- un „pachet” de flexibilitate pentru operatorul de sistem,
- o integrare mult mai lină a prosumatorilor și a parcurilor mari fotovoltaice,
- reducerea pornirilor ineficiente ale vechilor centrale pe cărbune.
AI poate coordona acest duet astfel încât:
- bateria să acopere variațiile rapide de frecvență și de putere (secunde–minute),
- centrala pe gaz să preia „trendul” de echilibrare pe intervale de ore,
- emisiile totale și costurile să fie minime pentru același nivel de siguranță.
Asta înseamnă tranziție verde realistă: nu aprindem sau stingem brusc combustibilii fosili, ci îi folosim inteligent, cât timp regenerabilele și stocarea cresc și se maturizează.
Ce înseamnă acest proiect pentru companiile românești din energie
Mesajul pe care îl transmite proiectul Nova Power & Gas e simplu:
„Investitorii locali pot construi infrastructură de top în timp record – dar adevăratul avantaj competitiv va veni din software și algoritmi.”
Pentru companiile românești din energie (producători, distribuitori, furnizori, ESCO-uri), apar câteva direcții clare.
1. Fără AI, activele noi sunt subutilizate
Panouri, eoliene, baterii, centrale flexibile – toate astea sunt necesare, dar nu suficiente. Pentru a sta în picioare economic într-o piață volatilă, ai nevoie de:
- sisteme de forecast bazate pe AI pentru producție și consum,
- platforme de trading asistate de algoritmi,
- optimizare multi-activ (solar + eolian + BESS + CCGT + procese industriale).
Cine își construiește acum această „strat de inteligență” are șanse reale să devină acel „campion regional” despre care vorbea ministrul.
2. Parteneriate între energie și tech
Nu e realist ca fiecare jucător din energie să-și construiască singur echipe mari de data science. Modelul sănătos pe care l-am văzut funcționând în alte piețe este:
- companii de energie care aduc activele, datele și expertiza de sistem,
- companii de tehnologie / AI care aduc algoritmi, platforme și know-how digital,
- parteneriate pe termen lung, cu împărțirea clară a responsabilităților și a beneficiilor.
Pentru furnizori, distribuitori și producători medii din România, cea mai rapidă cale de a intra în „liga mare” este să folosească proiecte ca Nova Power & Gas ca referință și să își pună întrebarea:
„Unde în portofoliul meu pot aplica aceleași principii de optimizare cu AI?”
3. De la pilot la scalare
Mulți au făcut deja mici proiecte pilot de AI: un forecast local, o aplicație de analiză de date, un dashboard. Problema este că au rămas blocate la faza de experiment.
Un proiect de scară, precum BESS-ul de 200 MW:
- forțează procese stabile de colectare și guvernanță a datelor,
- justifică investiții în infrastructură digitală serioasă (SCADA modern, data lake, integrare OT/IT),
- creează presiune pentru decizii automatizate, nu doar rapoarte frumoase în PowerPoint.
Asta este, sincer, punctul în care multe companii românești trebuie să facă următorul pas.
Cum poți profita de moment dacă ești jucător în piața de energie
Proiectul Nova Power & Gas nu este doar o știre, e un semnal că fereastra de oportunitate pentru AI în energie este deschisă acum. Dacă ești activ în sector, sunt câțiva pași practici pe care îi poți lua imediat.
1. Fă un audit de date și infrastructură
Întrebările de bază, la care merită un răspuns onest:
- Ce date am astăzi (măsurători, SCADA, contoare inteligente, producție, consum)?
- Pe ce perioadă le am și cât de curate sunt?
- Cum circulă aceste date între echipe (operare, trading, management)?
Fără această claritate, orice discuție despre AI rămâne teoretică.
2. Alege un caz de utilizare cu impact rapid
Nu trebuie să începi cu ceva uriaș. În contextul tranziției verzi, câteva exemple cu ROI rapid:
- forecast de producție pentru parcurile tale eoliene și fotovoltaice,
- optimizare de consum pentru un portofoliu mare de clienți industriali,
- mentenanță predictivă pentru echipamente critice.
Important este să fie un caz de utilizare:
- cu date deja disponibile,
- cu impact financiar clar măsurabil,
- pe care îl poți extinde ulterior.
3. Construiește-ți „creierul digital” pas cu pas
Nu ai nevoie de un sistem perfect din prima zi. Dar ai nevoie de o viziune clară: unde vrei să fii în 2–3 ani în ceea ce privește utilizarea AI în operațiunile tale.
Un traseu realist arată cam așa:
- Colectare și curățare de date.
- Primele modele de forecast și optimizare testate în paralel cu operațiunile curente.
- Integrare treptată în procesele de decizie (de exemplu, recomandări pentru traderi sau dispeceri).
- Automatizare parțială, apoi tot mai largă, acolo unde modelele sunt mature.
România are infrastructura. Urmează testul de inteligență
Cu proiecte ca instalația de stocare în baterii de la Nova Power & Gas și centrala în ciclu combinat de la Câmpia Turzii, România intră într-o etapă în care hard-ul arată bine. Urmează examenul la soft.
Dacă folosim AI pentru a opera aceste active:
- integrarea regenerabilelor va fi mai lină,
- costurile cu dezechilibrele vor scădea,
- investițiile în stocare vor deveni tot mai atractive pentru capitalul privat,
- consumatorii vor resimți treptat prețuri mai stabile și mai corecte.
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” are exact această miză: să arate cum transformăm proiectele bune pe hârtie în sisteme inteligente care lucrează pentru economie, pentru mediu și pentru oameni.
Dacă ești parte din această industrie, momentul perfect să treci de la discuții generale despre „digitalizare” la proiecte concrete de AI este fix acum, cât infrastructura crește și regulile jocului încă se scriu.