Energie solară din spațiu și rolul AI în rețeaua viitorului

De la avion în mișcare la sateliți solari: un semnal clar pentru viitorul energiei

Un startup american a reușit, în toamna lui 2025, să transmită energie wireless de la un avion aflat în zbor la un receptor de la sol, aflat la 5 km distanță. Fără cabluri, fără contact fizic, cu o sursă mobilă.

Pentru cine urmărește tranziția verde, acest experiment al companiei Overview Energy nu e doar o știre spectaculoasă din zona spațială. Este un teaser pentru felul în care vom gestiona, cu ajutorul inteligenței artificiale, rețele tot mai complexe: panouri fotovoltaice la sol, eoliene offshore, baterii, prosumatori… și poate, peste 10–15 ani, energie solară colectată direct în spațiu.

În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, articolul de azi merge puțin mai departe:

• explică pe scurt ce a demonstrat Overview Energy;
• arată de ce fără AI un astfel de sistem ar fi imposibil de operat;
• și, mai important, ce ar însemna asemenea tehnologii pentru sistemul energetic românesc, într-o perioadă în care discuțiile despre securitate energetică și decarbonizare sunt mai tensionate ca oricând.

Ce a reușit Overview Energy, concret

Overview Energy, startup din Virginia (SUA), construit sateliți care colectează energie solară 24/7 în orbită geostaționară (~36.000 km) și o trimit pe Pământ sub formă de lumină infraroșie de intensitate redusă, către receptoare la sol.

Înainte de a ajunge în spațiu, au bifat două borne majore:

1. Validare de laborator – sistemul lor de lasere și optică a fost testat la mii de wați, în condiții controlate.
2. Test în mișcare – în 2025, au transmis energie de la un avion în zbor către un receptor la sol, la 5 km dedesubt. Sistemul a menținut fasciculul și a livrat putere semnificativă în timp ce sursa se mișca.

Compania susține că este prima demonstrație de transmisie wireless de energie de mare putere „în mișcare” – adică nu doar de la o sursă fixă la o țintă fixă, ci între două puncte cu aliniere dinamică.

Planul lor declarat:

• 2028 – demonstrație în orbită joasă, end-to-end (de la satelit la receptor la sol);
• 2030 – primul sistem comercial în orbită geostaționară, cu transmisie de ordinul megawaților către rețea;
• ulterior – clustere de sateliți capabile să trimită energie către mai multe continente, urmărind cererea în timp real.

Un detaliu important: Overview spune că nu are nevoie de teren nou pentru receptoare, ci poate folosi infrastructura existentă – parcuri fotovoltaice actuale sau viitoare – ca zone de primire a fasciculului. Asta ar reduce mult tensiunile privind utilizarea terenului, care apar tot mai des și în România când discutăm de parcuri solare la scară mare.

De ce astfel de sisteme nu pot funcționa fără AI

Energie solară din spațiu sună SF, dar provocările nu sunt doar de inginerie aerospațială. Problema reală este cum controlezi, orientezi și integrezi un astfel de flux de energie într-o rețea deja complexă. Aici începe să conteze AI.

1. Control în timp real al fasciculului de energie

Un satelit geostaționar pare „fix” pe cer, dar la nivel operațional există mișcări fine, perturbări, erori de aliniere. În plus, receptorul de la sol nu e un punct abstract: are condiții meteo, constrângeri de siguranță, limitări tehnice.

Un sistem de beam steering pentru energie la scară de MW are nevoie de AI pentru:

• urmărirea poziției receptorului cu precizie ridicată;
• corectarea traiectoriei fasciculului în milisecunde;
• oprirea sau devierea instantanee dacă sunt detectate riscuri (obiecte, aeronave, defecțiuni).

Asta nu e un control simplu „on/off”, ci un set continuu de decizii, alimentate de senzori, camere, date orbitale. Algoritmii de computer vision și machine learning sunt practic obligatorii.

2. Integrarea într-o rețea electrică dinamică

Energia venită din spațiu ar fi foarte flexibilă: poate fi redirecționată acolo unde e cererea cea mai mare. Pentru sistemele electrice, asta e un vis… și un coșmar de operare, dacă nu ai instrumentele potrivite.

Aici intră în joc AI pentru managementul rețelei:

• predicția cererii la nivel de minut/oră/zi, pe zone;
• decizia unde trimiți energia din satelit, în funcție de preț, congestie, incidente în rețea;
• optimizarea amestecului de surse (hidro, nuclear, gaz, regenerabile la sol, plus sateliți solari) pentru cost minim și emisii reduse.

Ce face diferența: un astfel de sistem nu poate fi „dispecerizat” doar de oameni, pe baza tabelelor și a experienței. E nevoie de algoritmi capabili să proceseze într-o secundă ceea ce un operator uman ar analiza în câteva minute.

3. Siguranță, reglementare și transparență

Orice fascicul de energie de mare putere ridică întrebări legitime:

• Este sigur pentru avioane și sateliți?
• Ce se întâmplă dacă fasciculul „ratează” receptorul?
• Cum se asigură că intensitatea la nivelul solului rămâne în limitele sanitare?

AI poate gestiona zone no-fly virtuale, monitoriza în timp real trafic aerian și spațial, simula mii de scenarii de avarie și genera automat răspunsuri sigure.

Dar aici intervine și o altă cerință: explicabilitatea AI. Autoritățile de reglementare vor cere modele transparente, auditate, nu „cutii negre” care decid singure unde trimitem megawați de energie.

Ce legătură are asta cu România și tranziția verde

Pare foarte departe de realitatea noastră, în care încă ne certăm pe avize pentru parcuri fotovoltaice și pe cine plătește echilibrarea rețelei. Totuși, direcția în care merge lumea e clară: mai multă energie regenerabilă, mai multă variabilitate, mai multă nevoie de inteligență în sistem.

România în 2030+: între fotovoltaice la sol și surse „din afara sistemului”

Până în 2030, România are deja angajamente clare de creștere a ponderii de energie regenerabilă. Vedem:

• explozia proiectelor de parcuri fotovoltaice mari;
• apariția prosumatorilor în zeci de mii de locuințe și firme;
• proiecte de stocare în baterii la scară industrială.

Dacă sateliți de tipul Overview Energy ajung să trimită megawați spre Europa, întrebarea pentru noi va fi simplă:

vrem să fim doar consumatori pasivi dintr-un astfel de sistem global sau vrem să integrăm inteligent aceste fluxuri în propria strategie energetică?

Pentru a doua variantă, rețelele din România trebuie pregătite cu:

• platforme avansate de management al rețelei, bazate pe AI;
• sisteme de predicție a producției și consumului, de la nivel de cartier la nivel național;
• instrumente de simulare a scenariilor extreme (secetă, valuri de frig, pene majore de rețea), unde fluxurile noi de energie, inclusiv cele spațiale, pot ajuta la stabilizare.

Caz aplicat: cum ar arăta o zi de iarnă în 2032

Să luăm un scenariu foarte concret, tipic pentru România:

• ianuarie, consum ridicat, producție solară la sol scăzută;
• un parc fotovoltaic mare în Oltenia, echipat și ca receptor pentru energie din satelit;
• un cluster de sateliți furnizează energie în banda infraroșie, convertită la sol în electricitate.

Un sistem de AI național ar putea:

• prezice vârful de consum pe bază de istoric, vreme, date socio-economice;
• solicita energie din sateliți în ferestrele cu risc maxim de dezechilibru;
• reconfigura fluxurile în rețea pentru a evita congestia anumitor linii;
• comanda stocarea surplusului în baterii locale dacă cererea scade brusc.

Din punctul de vedere al unui consumator din Timișoara sau Iași, totul s-ar traduce într-un singur lucru: stabilitate și prețuri mai puțin volatile, chiar într-o iarnă complicată.

AI ca „dirijor” al unui sistem energetic tot mai complex

Pe măsură ce adăugăm în mix noi tehnologii – de la parcuri fotovoltaice de zeci de MW la baterii de rețea și, pe termen mai lung, solară spațială – toată orchestra energetică devine greu de condus doar cu instrumentele clasice.

Unde are deja sens AI în energia românească

Chiar fără sateliți, România are nevoie urgent de AI în câteva zone clare:

• Predicția producției din regenerabile (solar, eolian):

  • reducerea costurilor de echilibrare pentru producători;
  • integrare mai bună în planificarea dispecerizării.

• Optimizarea rețelelor de distribuție:

  • identificarea automată a pierderilor și furturilor de energie;
  • configurarea dinamică a rețelei pentru a evita supraîncărcările.

• Mentenanță predictivă pentru parcuri PV și eoliene:

  • detectarea din timp a panourilor sau turbinelor cu probleme;
  • creșterea factorului de utilizare și reducerea timpilor de nefuncționare.

• Managementul flexibilității la nivel de consumator:

  • tarife dinamice și recomandări automate pentru mutarea unor consumuri în afara vârfurilor;
  • integrarea vehiculelor electrice și a bateriilor casnice ca „micro-resurse” pentru rețea.

Aceste componente nu sunt „nice to have”. Ele sunt exact fundația fără de care, în 10–15 ani, nu vom putea integra nici fluxuri suplimentare de energie de pe continent, nici – dacă se confirmă – energie solară din spațiu.

De ce merită să te pregătești acum, chiar dacă sateliții vin mai târziu

Am observat la multe companii energetice o reacție tipică: „ne ocupăm de AI după ce se clarifică reglementările / după ce mai vedem ce fac alții”. Problema e că fereastra de învățare se închide rapid.

Cine pornește acum, chiar cu proiecte-pilot:

• acumulează date reale despre rețea, consumatori, active;
• își formează competențe interne (data scientists, ingineri de rețea care înțeleg AI);
• poate testa scenarii ambițioase (inclusiv integrarea unor surse flexibile viitoare) fără presiune comercială maximă.

Când tehnologii ca solara spațială vor deveni comerciale, aceste companii vor ști deja cum să le integreze și ce să ceară de la furnizori. Restul vor fi puși în fața unui nou val tehnologic pe care vor încerca să-l prindă din mers.

Ce urmează: pași concreți pentru actorii din România

Pentru ca discuția despre energia solară din spațiu să nu rămână doar un subiect de conferință, e nevoie ca actorii locali să facă niște pași clari, încă din 2026:

• Operatori de rețea:

  • să introducă AI în planificarea și operarea zilnică (nu doar în proiecte izolate);
  • să creeze sandbox-uri digitale unde pot simula integrarea de noi fluxuri de energie, inclusiv externe.

• Dezvoltatori de parcuri fotovoltaice:

  • să-și proiecteze parcurile cu gândul la roluri viitoare mixte: producție locală + posibili receptori pentru fluxuri externe (inclusiv sateliți, dacă tehnologia ajunge aici);
  • să colecteze și să valorifice date operaționale cu modele AI.

• Autorități și reglementatori:

  • să actualizeze cadrul pentru AI în rețele, cu accent pe siguranță și transparență;
  • să urmărească atent proiectele de solare spațială și să evalueze din timp implicațiile pentru securitatea energetică europeană.

• Startup-uri și companii tech din România:

  • să atace zonele unde avem deja nevoie clară: predicție de consum, mentenanță predictivă, optimizare de microrețele;
  • să urmărească oportunități în viitoarea piață de integrare pentru surse neconvenționale, cum e solara spațială.

Gând de încheiere

Experimentul Overview Energy arată ceva simplu: transmisia wireless de energie de mare putere, în mișcare, este realizabilă. Traiectoria lor spre o transmisie de megawați din orbită în 2030 nu e garantată, dar direcția e clară: sursele de energie devin mai diverse, mai distribuite și mai flexibile.

Pentru România, miza nu e să lansăm propriii sateliți solari mâine. Miza este să construim, prin AI în industria energetică, o infrastructură capabilă să integreze orice sursă curată și flexibilă – de la panoul de pe acoperișul unui bloc din Cluj, până la un fascicul de energie venind, la propriu, din spațiu.

Întrebarea pentru următorii ani e simplă: vom trata AI ca pe un accesoriu IT sau îl vom așeza acolo unde îi este locul – ca dirijor al tranziției verzi în România?