Eficiență energetică 2025 și rolul AI în România

Progresul global în eficiență energetică: unde suntem în 2025

1,8%: acesta este ritmul de îmbunătățire a intensității energetice globale pe care Agenția Internațională pentru Energie (IEA) îl anticipează pentru 2025. E mai bine decât 1% în 2024, dar încă mult sub ținta de 4% pe an până în 2030, agreată la COP28.

Acest decalaj nu e o problemă abstractă de politici internaționale. Se traduce direct în:

• facturi mai mari la energie pentru companii și populație,
• presiune pe securitatea energetică,
• emisii mai mari decât ar fi nevoie,
• tranziție verde încetinită – inclusiv în România.

Postarea de azi din seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” pornește de la raportul IEA „Energy Efficiency 2025” și îl aduce cu picioarele pe pământ: ce înseamnă acest 1,8% pentru noi, de ce nu ajungem la 4% și, mai ales, cum poate inteligența artificială să fie diferența dintre promisiuni și rezultate concrete în sectorul energetic românesc.

Ce spune IEA: progres, dar sub țintă

IEA e foarte clară: progresul în eficiență energetică accelerează în 2025, dar nu suficient.

• Media globală 2010–2019: ~2% îmbunătățire/an a intensității energetice
• Media globală 2019–2024: ~1,3%/an
• 2024: doar 1%
• 2025 (prognoză): 1,8%
• Ținta COP28 pentru 2030: 4%/an

Practic, chiar și cu accelerarea din 2025, suntem abia la jumătate din ritmul asumat la Dubai.

De ce contează acest 4%?

Rata de 4% nu e un număr ales la întâmplare. Ea înseamnă, la scară globală:

• reducerea presiunii pe rețelele electrice și pe gaz,
• mai puține investiții necesare în capacități noi doar pentru a acoperi risipa,
• costuri mai mici pentru industrie și consumatori,
• mai puține emisii pentru același nivel de activitate economică.

Pentru România, 4% pe an ar însemna, într-un deceniu, diferența dintre un sistem energetic mereu „la limită” și unul care poate integra liniștit volume mari de energie regenerabilă, fără să stăm cu emoții la fiecare vârf de consum.

Unde se blochează progresul: industria trage frâna

IEA subliniază un punct sensibil: majoritatea creșterii cererii finale de energie din 2019 încoace vine din sectorul industrial, exact acolo unde eficiența energetică progresează mai lent.

Pe scurt:

• industria consumă din ce în ce mai mult,
• dar consumă doar puțin mai eficient decât înainte.

În România, tabloul arată foarte familiar:

• siderurgie, ciment, chimie, rafinare – toate sunt energofage;
• multe fabrici au echipamente vechi, controlate manual sau cu automatizări minime;
• datele de consum există, dar sunt împrăștiate, necorelate sau neanalizate.

Aici intervine partea interesantă pentru tema noastră: AI nu poate schimba singură tehnologia unui cuptor de ciment, dar poate stoarce 5–15% eficiență doar prin control mai inteligent, optimizare și mentenanță predictivă.

Politicile rămân în urmă față de tehnologie

IEA atrage atenția că politicile publice nu țin pasul cu tehnologiile disponibile.

Câteva exemple din raport, care se văd și în România:

• Doar aproximativ jumătate dintre țările lumii au standarde minime de eficiență pentru clădirile noi.
• Multe state cu boom în construcții ridică imobile care vor consuma excesiv în următorii 40–50 de ani.
• Normele există pe hârtie, dar implementarea și controlul sunt slabe.

La noi, discuția despre „clădire aproape zero energie” (nZEB) e prezentă în legislație, dar în realitate:

• prea puține clădiri sunt monitorizate în exploatare,
• auditul energetic e de multe ori formal,
• sistemele BMS (building management system) sunt subutilizate sau prost configurate.

Cum schimbă AI jocul în clădiri și rețele

Adevărul e simplu: tehnologia există deja pentru a trece de la „clădiri eficiente pe hârtie” la clădiri optimizate în timp real, cu ajutorul AI.

Concret:

• Optimizarea în timp real a consumului – AI ajustează automat încălzirea, răcirea, ventilația și iluminatul în funcție de ocupare, vreme, tarife orare la energie.
• Predicția consumului – modele AI anticipează profilele de consum la nivel de clădire, cartier sau oraș, permițând operatorilor de rețea să planifice mai bine încărcarea.
• Detecția anomaliilor – algoritmii identifică pierderi, echipamente defecte sau reglaje greșite mult mai repede decât o echipă de mentenanță.

În contextul românesc, unde vedem tot mai multe proiecte de smart city, „smart grid” și centrale fotovoltaice pe acoperiș, AI e exact liantul care face ca aceste bucăți disparate să funcționeze ca un sistem coerent, nu ca insule tehnologice.

AI în industria energetică din România: de la teorie la câștig măsurabil

Dacă obiectivul global e 4% îmbunătățire anuală, întrebarea pragmatică este: unde poate AI livra rapid 1–2 puncte procentuale în plus, în România?

1. Predicția consumului și planificarea producției

AI e deja foarte bună la un lucru: modelează și prezice serii de timp.

Aplicată în energie, asta înseamnă că operatorii de sistem și furnizorii pot avea:

• prognoze de consum orare mult mai precise (inclusiv pe zone geografice),
• estimări mai bune ale producției din surse regenerabile (eoliană, solară),
• o planificare mai clară a pornirii/opriri de centrale convenționale.

Beneficiile directe:

• mai puține rezerve de capacitate „ținute calde” degeaba,
• mai puțină energie vândută în dezechilibru,
• integrare mai lină a parcurilor fotovoltaice și eoliene din Dobrogea, Moldova, Oltenia.

2. Mentenanță predictivă pentru eolian și solar

În seria noastră am discutat deja despre mentenanță predictivă. Pentru eficiență energetică, impactul e dublu:

1. Crește disponibilitatea instalațiilor – turbinele și panourile funcționează mai multe ore pe an.
2. Menține randamentul aproape de optim – pierderile de performanță sunt detectate și corectate mai devreme.

Exemple concrete de ce poate face AI:

• analizează vibrațiile și sunetul la turbine eoliene → detectează rulmenți uzați înainte să cedeze;
• monitorizează curentul și tensiunea pe stringuri fotovoltaice → identifică panouri murdare, umbrite sau degradate;
• sugerează ferestre optime pentru lucrări, corelate cu prognoza meteo și de producție.

Câștigurile? În practică, vorbim de 2–5% creștere de producție utilă fără niciun panou în plus și fără nicio turbină nouă. Asta e eficiență energetică „pură”.

3. Optimizarea rețelelor electrice (smart grid)

Rețelele de distribuție sunt coloana vertebrală a tranziției verzi. Fără ele, nici eolianul din Dobrogea, nici prosumatorii nu pot livra la maximum.

AI poate ajuta distribuitorii din România să:

• detecteze automat pierderile tehnice și comerciale (inclusiv furtul de energie);
• optimizeze tensiunile pe linii pentru a reduce pierderile;
• gestioneze mai bine fluxurile bidirecționale generate de prosumatori;
• prioritizeze investițiile în rețea pe baza unor modele de risc și încărcare.

Într-un context în care rețelele românești sunt sub presiune din cauza noilor racordări de parcuri fotovoltaice, utilizarea AI în dispecerate nu mai e „opțiune interesantă”, ci condiție pentru a nu bloca investițiile în regenerabile.

4. Eficiență energetică în industrie, condusă de date

Industria românească are încă multă marjă de eficiență doar prin:

• monitorizare granulară a consumurilor pe utilaj/linie,
• corelarea consumului cu parametri de proces,
• optimizarea rețetelor și programelor de producție.

AI poate analiza volume mari de date operaționale și poate răspunde la întrebări simple, dar cu impact mare:

• „Ce setări au dus la cel mai mic consum pe tona de produs, fără să afectăm calitatea?”
• „Care sunt utilajele cu cele mai multe opriri neplanificate și ce le cauzează?”
• „Cum putem reprograma procesele energointensive în ore cu tarife mai mici sau cu producție mare din regenerabile?”

Nu e SF. Sunt proiecte realizabile în 6–12 luni într-o fabrică medie, cu un mix de senzori, platformă IoT, modele AI și un partener tehnologic serios.

Cum prinde România trenul celor 4%: abordare strategică, nu „proiecte punctuale”

IEA subliniază că guvernele trebuie să ridice ambiția măsurilor și să închidă golurile de politică. Dacă ne uităm la România și la potențialul AI în energie, sunt câteva direcții clare.

Ce ar trebui să facă politicile publice

1. Standard obligatoriu de management energetic digital pentru marile consumatoare (industrie, retail, logistică) – cu raportare anuală pe baza datelor, nu doar audite la 4 ani.
2. Stimulente fiscale pentru investiții în soluții de AI pentru eficiență energetică – nu doar pentru echipamente fizice (motoare, pompe, cazane), ci și pentru software și platforme.
3. Integrarea AI în programele de reabilitare energetică a clădirilor publice – școli, spitale, primării ar trebui să devină vitrine de bune practici.
4. Cerinte de interoperabilitate a datelor în energie – pentru ca operatorii de rețea, furnizorii și marii consumatori să poată colabora pe baza unor modele comune.

Ce pot face companiile acum, fără să aștepte legi noi

Dacă ești în energie sau într-o industrie cu consum mare, există câțiva pași simpli și pragmatici:

• Inventar de date: identifică ce date ai deja (contori inteligenți, SCADA, BMS, ERP) și cum pot fi centralizate.
• Un pilot bine ales: nu încerca să „digitalizezi tot”. Alege o fabrică, un parc solar, un depozit logistic și stabilește un obiectiv clar (ex: -10% consum specific în 12 luni).
• Parteneriat cu un integrator AI specializat în energie, nu doar cu un furnizor generic de software.
• Echipă mixtă: pune la aceeași masă ingineri energeticieni, oameni de proces și data scientists. AI fără context operațional real produce modele frumoase, dar inutile.

Realitatea e că majoritatea companiilor nu pierd teren pentru că nu ar avea tehnologie, ci pentru că nu au claritate, prioritate și ownership intern pe subiectul eficienței energetice asistate de AI.

De ce 2026–2030 vor fi anii decisivi pentru România

2025 ne arată că lumea începe să accelereze din nou la eficiență energetică, dar nu suficient de repede. Pentru România, următorii 5 ani vor decide dacă:

• rămânem într-un model costisitor, cu rețele încărcate, industrie vulnerabilă și proiecte de regenerabile blocate la avize,
• sau trecem serios la un sistem energetic inteligent, în care AI este infrastructură de bază, nu „proiect pilot pentru PR”.

Dacă ești implicat în energie, în industrie sau în administrație locală, întreabă-te direct:

„Cum ar arăta operațiunile mele dacă aș putea reduce consumul de energie cu 10–20% în următorii 3 ani, folosind mai ales datele și echipamentele pe care le am deja?”

Răspunsul nu e teoretic. Se poate calcula. Iar diferența de la 1,8% la 4% pe an – despre care vorbește IEA – se construiește exact din astfel de decizii concrete, companie cu companie, rețea cu rețea.

Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” va continua cu exemple specifice de proiecte AI pentru eficiență energetică în rețele, în clădiri și în industrie. Dacă vrei să fii în tabăra celor care anticipează, nu a celor care reacționează, acum e momentul să începi.