Brazilia instalează 11,4 GW solar în 2025, dar întâmpină frâne de reglementare. Ce poate învăța România și cum poate folosi AI pentru o tranziție verde stabilă?
Brazilia instalează 11,4 GW solar în 2025. Și noi ce facem?
Brazilia va adăuga 11,4 GW de energie solară doar în 2025. Chiar și cu bariere de reglementare și costuri de capital mari, piața lor fotovoltaică merge înainte într-un ritm la care România nici nu visează încă.
În același timp, aceeași asociație braziliană ABSolar estimează o scădere la 10,6 GW în 2026, cu 24% mai puțin față de 15 GW instalați în 2024. Motivele? Reglementări neclare, acces tot mai greu la schema de autoconsum și finanțare scumpă. Sună cunoscut pentru cine lucrează în energia din România.
De ce contează asta pentru noi? Pentru că tranziția verde se joacă exact aici: cât de repede putem integra regenerabilele în rețea, câte proiecte trec de la status „anunțat” la „în funcțiune” și cât de bine folosim AI în industria energetică ca să nu repetăm greșelile altora.
În articolul ăsta iau cazul Braziliei ca studiu de caz, dar totul este filtrat prin întrebarea: cum poate România să folosească AI pentru a accelera și stabiliza tranziția spre energie solară și regenerabilă?
1. Lecția Braziliei: creștere rapidă + frână bruscă
Brazilia este un exemplu clar de „accelerare puternică, urmată de frânare”: 15 GW solar noi în 2024, 11,4 GW prognozați pentru 2025 și doar 10,6 GW estimați pentru 2026.
Motivul nu este lipsa de resursă solară sau de interes din partea investitorilor, ci o combinație de factori:
- Bariere de reglementare – schimbări de legislație privind schemele de compensare și accesul la rețea
- Costuri ridicate ale capitalului – dobânzi mari și acces dificil la finanțare pe termen lung
- Restricții pentru autoconsum și prosumatori – reguli mai stricte pentru cei care vor să producă și să consume local
Realitatea este aceeași peste tot: când cadrul de reglementare devine imprevizibil, investitorii apasă frâna, iar proiectele se amână sau se redimensionează.
Ce ne interesează pe noi, în România
România are încă un potențial solar uriaș nefolosit și un val de proiecte fotovoltaice, de la prosumatori la parcuri utility‑scale. Dar ne lovim de aceleași probleme:
- avize greoaie pentru racordare
- rețele locale în multe zone deja încărcate
- lipsă de transparență asupra capacității reale de preluare a energiei
- incertitudine privind viitoarele scheme de sprijin
Dacă nu facem ceva acum, riscăm același scenariu: creștere agresivă pe termen scurt, urmată de blocaje și proiecte abandonate. Aici intervine AI pentru planificare și operare inteligentă a sistemului energetic.
2. Unde intră AI în povestea energiei solare
AI nu rezolvă singură probleme de legislație sau finanțare, dar poate schimba decisiv cum se proiectează, planifică și operează sistemele cu pondere mare de regenerabile.
În contextul Braziliei și al României, cele mai utile aplicații sunt:
a) Predicția producției și consumului
Modelele AI pot estima cu o precizie mult mai bună:
- producția solară orară și pe termen scurt (minute–zile)
- variația consumului pe zone, tipuri de clienți și zile ale săptămânii
Asta contează pentru că:
- operatorii de rețea știu câtă energie pot accepta fără să afecteze siguranța sistemului
- traderii și furnizorii pot gestiona mai bine riscul de preț și dezechilibrele
- investitorii pot evalua mai realist veniturile proiectelor
În Brazilia, un astfel de sistem ar putea atenua impactul modificărilor de reglementare, pentru că ar permite integrarea mai eficientă a capacităților deja construite, deci randament mai bun pentru investiții.
În România, predicția consumului și producției devine critică pe măsură ce cresc prosumatorii și parcurile mari în zone rurale cu rețele slabe.
b) Analiza de scenarii pentru reglementatori și operatori
AI este foarte bună la o chestie pe care oamenii o fac greu: simularea a sute de scenarii diferite.
De exemplu:
- Ce se întâmplă dacă adăugăm 5 GW solar noi în Dobrogea până în 2030?
- Cum se schimbă fluxurile de energie dacă apar mii de prosumatori industriali în parcurile logistice din jurul Bucureștiului?
- Care sunt punctele din rețea unde merită să instalăm baterii pentru echilibrare?
Un instrument AI de grid planning poate răspunde la asta în ore, nu în luni, și poate arăta clar:
- unde apar congestii
- unde investiția în rețea aduce cel mai mare beneficiu
- ce schema de tarifare stimulează exact comportamentul dorit (consum flexibil, stocare, autoconsum)
Brazilia ar fi putut folosi astfel de instrumente pentru a anticipa efectele restricțiilor asupra autoconsumului și pentru a adapta din timp politica. România încă este la momentul în care poate evita greșelile dacă își asumă o strategie digitală serioasă pentru rețea.
c) Optimizarea investițiilor: CAPEX, OPEX, riscuri
Pentru investitorii în parcuri solare, problema nu e doar reglementarea. Sunt întrebări dure de business:
- Cât produci real, nu doar pe hârtie?
- Cât pierzi din cauza degradării panourilor sau a defectelor de montaj?
- Ce riscuri de indisponibilitate ai pe termen lung?
Modelele AI antrenate pe date operaționale din mii de parcuri pot:
- estima degradarea pe termen lung pentru diferite tipuri de module
- identifica anomalii de producție la nivel de string sau invertor
- recomanda intervale optime de mentenanță (mentenanță predictivă)
Rezultatul este clar: randament mai mare pe același MW instalat și un business case mai robust în fața finanțatorilor, chiar și când dobânzile sunt mari.
3. Ce poate învăța România concret din cazul Braziliei
Dacă reducem totul la esență, Brazilia ne arată două lucruri:
- cererea pentru solar poate exploda foarte repede când cadrul este favorabil
- la fel de repede poate apărea frâna dacă reglementarea devine ambiguă
România este acum într-o fază în care:
- fondurile europene împing proiecte noi de regenerabile
- prosumatorii cresc de la an la an
- marii consumatori industriali își fac propriile proiecte de autoconsum
Ca să nu ajungem în situația Braziliei, cred că sunt esențiale patru direcții, toate unde AI poate avea un rol clar.
3.1. Transparanță digitală asupra capacității rețelei
Un investitor serios, fie că e în Brazilia sau în România, vrea să știe din start:
- unde are șanse reale să se racordeze
- cât va dura procedura
- ce costuri de întărire de rețea ar putea apărea
Un sistem AI de „network hosting capacity” poate calcula și afișa, aproape în timp real, câtă energie regenerabilă mai poate prelua fiecare nod din rețea, pe scenarii de încărcare diferite.
Asta ar:
- reduce numărul de proiecte „fanteziste” depuse doar pentru rezervare de capacitate
- prioritiza dezvoltarea în zone unde rețeaua poate suporta creșterea
- crea încredere între investitori, operatori și autorități
3.2. Reglementare testată pe simulări, nu pe instinct
Majoritatea crizelor de reglementare apar pentru că efectele nu au fost testate înainte: se schimbă o schemă de sprijin, iar după un an piața fie explodează necontrolat, fie se blochează.
Cu instrumente AI de policy simulation, autoritățile din energie pot testa:
- cum reacționează investitorii dacă se schimbă schema de compensare pentru prosumatori
- ce volum de proiecte devine bancabil la un anumit nivel de sprijin
- cum afectează totul prețurile la consumatorul final pe 5–10 ani
Brazilia începe să plătească acum nota pentru o tranziție rapidă, dar cu reglementări ajustate ad-hoc. România are șansa să folosească simulări bazate pe date înainte de a adopta modificări majore.
3.3. AI în mentenanță predictivă pentru parcuri solare
Pe măsură ce apar tot mai multe capacități, problema se mută de la „cum le construim?” la „cum le ținem în formă?”
Mentenanța predictivă bazată pe AI pentru panouri solare și invertoare aduce:
- detecție timpurie a stringurilor sau modulelor cu producție anormal de mică
- programare optimă a intervențiilor în funcție de vreme și de prețul energiei
- reducerea timpilor de indisponibilitate și creșterea producției anuale
Brazilia, cu zeci de GW instalați, are o presiune uriașă să mențină performanța portofoliilor. România poate adopta același tip de soluții încă de la câțiva GW, nu după ce problemele devin sistemice.
3.4. Integrarea solarului cu stocarea și flexibilitatea consumului
Când ajungi la 10–15 GW de solar nou pe an, stabilitatea sistemului depinde de cât de bine poți deplasa consumul și stoca energia.
Aici AI ajută în trei moduri:
- optimizarea bateriilor (când încarcă, când descarcă, în funcție de preț și prognoze)
- gestionarea flexibilității unor consumatori mari (industrie, centre de date, logistică)
- agregarea prosumatorilor într-un portofoliu virtual controlat inteligent
România va avea aceleași provocări, mai ales iarna, când producția solară scade, dar cererea rămâne ridicată. Fără AI, integrarea stocării și a flexibilității devine greoaie; cu AI, devine un instrument de business pentru furnizori, traderi și dezvoltatori.
4. De ce AI devine „infrastructură critică” pentru tranziția verde
În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” apare tot mai clar același mesaj: AI nu mai este un bonus, este infrastructură critică pentru sistemul energetic.
Cazul Braziliei o arată foarte bine:
- cererea pentru solar poate crește mult mai repede decât se mișcă rețelele și reglementarea
- lipsa de vizibilitate și simulare a scenariilor lovește direct în investiții și locuri de muncă
- fără un strat digital inteligent, sistemul intră în cicluri de boom & bust
România este încă într-un moment favorabil: poate crește solarul, eolianul și autoconsumul, poate atrage investiții și poate moderniza rețelele folosind bani europeni. Diferența dintre un succes stabil și un nou „caz Brazilia” o va face cât de repede și serios integrăm AI în toate verigile lanțului energetic:
- planificare de rețea
- reglementare și analiză de politici
- operare în timp real
- mentenanță predictivă
- optimizare de portofolii și tranzacționare
Dacă lucrezi în energie în România, întrebarea nu mai este „avem nevoie de AI?”, ci „unde începem și cu ce caz de utilizare concret?”. Răspunsul cel mai simplu și pragmatic: începi acolo unde presiunea e deja vizibilă — integrarea regenerabilelor și gestionarea riscurilor de producție și preț.
Tranziția verde nu se joacă doar în MW instalați pe hârtie, ci în cât de inteligent funcționează sistemul în fiecare zi. Iar aici, AI poate fi diferența dintre un sistem care abia respiră și unul care crește sănătos pe termen lung.