Două proiecte solare Iberdrola din Spania arată cum arată tranziția verde inteligentă și cum poate folosi România AI în energie pentru regenerabile stabile și profitabile.
De ce contează două parcuri fotovoltaice din Spania pentru România
366 MW de fotovoltaic, peste 650 GWh/an energie curată și circa 52.000 t CO₂ evitate în fiecare an. Asta livrează, pe scurt, cele două noi parcuri solare pe care Iberdrola le construiește în Comunitatea Valenciană.
Nu e doar o știre de business. E, de fapt, un manual viu despre cum se face tranziția verde inteligent: proiecte mari, bine finanțate, legate de economie locală și susținute de tehnologie – inclusiv AI în industria energetică.
Pentru România, care încearcă să combine fonduri europene, PNRR, liberalizare de piață și integrarea regenerabilelor în rețele încă fragile, exemplul Iberdrola e extrem de relevant. În această serie – „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” – folosim cazul Spania pentru a răspunde direct la o întrebare practică: cum poți folosi AI și bune practici din alte piețe ca să accelerezi regenerabilele fără să destabilizezi sistemul?
Ce face concret Iberdrola în Valencia – și de ce modelul e interesant
Iberdrola España construiește primele sale două centrale solare din Comunitatea Valenciană: Cofrentes I (184 MW) și Ayora 1 (182 MW). Investiția totală: 252 milioane euro.
Rezultatul anual estimat:
-
650 GWh energie electrică curată
- alimentarea a ~200.000 de locuințe
- evitarea a ~52.000 t CO₂/an
- 1.300 locuri de muncă în vârful șantierului, majoritatea locale
Câteva lucruri pe care, sincer, multe proiecte românești nu le tratează la fel de serios:
- Integrare locală – angajare de forță de muncă din valea Ayora-Cofrentes, implicarea furnizorilor spanioli (Ingeteam, Eiffage, Ormazabal, Mesa, OHLA). Asta creează acceptanță socială și reduce riscul de blocaj.
- Calendar clar – punere în funcțiune anunțată pentru final de 2026. Predictibilitatea contează pentru bănci, autorități și operatori de rețea.
- Strategie selectivă de investiții fotovoltaice – proiectele sunt legate de contracte PPA (power purchase agreements) și parteneriate cu investitori, nu doar de speculații pe piața zilei următoare.
Realitatea? Iberdrola nu construiește doar panouri. Construiește un ecosistem energetic digitalizat, în care datele, prognoza și AI sunt aproape la fel de importante ca structurile metalice și invertoarele.
Unde intră AI în povestea acestor parcuri solare
La prima vedere, articolul sursă vorbește doar de MW, GWh și locuri de muncă. Dar proiecte de dimensiunea Cofrentes I și Ayora 1 nu pot funcționa eficient fără un strat serios de inteligență artificială.
1. Predicția producției și integrarea în rețea
Pentru un sistem energetic, 366 MW de fotovoltaic nou într-o singură regiune nu sunt „doar niște panouri”. Fără prognoză corectă, apar:
- dezechilibre de sistem
- costuri mari cu servicii de sistem
- presiune pe prețuri în orele de vârf solar
Aici AI este esențială:
- modele de machine learning iau în calcul date meteo cu rezoluție mare, istoric de producție, temperatură, praf pe panouri, umbriri sezoniere
- algoritmii generează prognoze de producție pe minute și ore, cu erori mult mai mici față de modelele clasice statistice
În Spania, unde penetrarea solarului este mare, fără astfel de modele bazate pe AI, operatorul de sistem ar avea mult mai multe probleme de flexibilitate. România intră rapid pe același drum.
2. Mentenanță predictivă pentru panouri și invertoare
La 366 MW de fotovoltaic, mentenanța „după ureche” nu mai există. În practică, se folosesc soluții de tip:
- senzori IoT pe invertoare, transformatoare, cabluri
- analiză AI pentru vibrații anormale, supraîncălzire, pierderi de randament pe stringuri
- drone cu analiză termografică asistată de AI pentru a identifica hot-spot-uri sau celule defecte
Rezultatul tipic acolo unde am văzut astfel de sisteme implementate:
- reducere cu 20–30% a timpilor de downtime
- costuri de mentenanță optimizate (echipele merg țintit, nu „în tură de control”)
- viață mai lungă pentru echipamente critice
Pentru România, unde multe parcuri fotovoltaice au fost construite în 2012–2014 și intră în faza de îmbătrânire, mentenanța predictivă bazată pe AI nu mai e un „nice-to-have”, ci cam singura variantă serioasă de optimizare a CAPEX deja făcut.
3. Optimizarea financiară prin PPA și modele de risc
Iberdrola își leagă investițiile de PPA-uri și parteneriate cu investitori. În spate, există modele AI care:
- simulează prețurile pe piețe zile înainte / intraday
- evaluează riscul de credit al offtaker-ilor
- optimizează structura PPA (durată, preț fix vs. indexat, clauze de volum)
De ce contează pentru un dezvoltator sau furnizor român?
Pentru că, într-o piață volatilă cum e OPCOM în ultimii ani, fără modele bune de risc e foarte ușor să semnezi un PPA „greșit” și să îți blochezi profitabilitatea pe 10–15 ani. AI nu ia decizii în locul tău, dar îți arată scenariile în detaliu.
Cum se traduce acest model pentru România
România are deja proiecte solare mari aprobate sau în construcție, iar până în 2030, ținta de regenerabile presupune încă câteva mii de MW noi. Dacă vrem să nu repetăm greșelile trecutului (suprainvestiții fără gândire de sistem, blocaje de rețea, proiecte „de sertar”), exemplul Spaniei e util.
1. Planificare de rețea cu ajutorul AI
Operatorii de distribuție și de transport din România au o provocare clară: cum integrezi sute de MW noi de fotovoltaic și eolian fără să reconfigurezi haotic rețeaua.
Aici AI poate ajuta în câteva moduri foarte concrete:
- simularea fluxurilor de putere pentru scenarii cu penetrare ridicată a regenerabilelor
- identificarea nodurilor de rețea care riscă să devină gâturi de sticlă
- prioritizarea investițiilor în întărirea rețelei
Exact tipul de analiză care, în proiecte de calibru Cofrentes/Ayora, se face încă din faza de proiectare. Pentru România, soluțiile de „AI pentru planificare de rețea” ar trebui să fie deja pe masa fiecărui operator care aprobă racordări la scară mare.
2. Centre de control digitale pentru parcuri solare
Iberdrola operează portofolii imense de regenerabile prin centre de control digital. România, deocamdată, are o imagine fragmentată: fiecare dezvoltator cu SCADA-ul lui, uneori minimal, alteori excelent, dar rar integrat cu analitică avansată.
Un model sănătos inspirat din Spania ar arăta așa:
- agregare de date din toate parcurile într-un centru digital
- algoritmi AI care prioritizează intervențiile, optimizează curba de producție și reduc penalitățile de dezechilibru
- integrare cu piața (ofertare automată pe day-ahead și intraday în funcție de prognoze)
Asta nu e „science fiction”. Este exact tipul de arhitectură la care tind marii jucători europeni, iar furnizorii de software AI pentru energie oferă deja astfel de platforme.
3. AI ca instrument de dialog cu comunitățile locale
Un aspect interesant din exemplul Iberdrola: accentul pe angajarea locală și dezvoltarea furnizorilor naționali. În România, opoziția locală la proiecte energetice apare adesea din lipsă de transparență și beneficii clare.
AI poate ajuta chiar și aici:
- modele de impact socio-economic la nivel de comună/județ
- vizualizări clare despre câte locuri de muncă, ce impozite, ce efecte indirecte aduce un parc solar sau eolian
- simulări de scenarii (de exemplu, ce înseamnă 100 MW în plus pentru bugetul local pe 20 de ani)
Când poți arăta într-o ședință de consiliu local cifre concrete, nu doar promisiuni, rezistența scade. Exemplul spaniol arată că legătura cu economia locală nu e doar PR, e strategie de risc.
Întrebări pe care ar trebui să și le pună orice jucător din energia românească
Uitându-ne la proiectele Cofrentes I și Ayora 1 prin lentila „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, apar câteva întrebări incomode, dar utile:
- Cum prognozez producția din regenerabilele mele? Fac asta cu modele simple sau folosesc AI/ML? Care e eroarea medie și cât mă costă ea în dezechilibre?
- Am un plan de mentenanță predictivă? Sau trimit echipele în teren după un calendar fix și sper că nu se întâmplă nimic critic între vizite?
- Cum evaluez riscul în PPA-uri? Folosesc modele de scenarii serioase, cu simulări de preț și consum, sau mă bazez pe „feeling” și câteva foi Excel?
- Cum arată relația mea cu economia locală? Am date și proiecții clare pe care să le arăt comunității, sau doar promisiuni generale?
Răspunsurile la aceste întrebări separă companiile care vor prospera în tranziția verde de cele care vor rămâne blocate în litigii, proiecte nefinanțate și active subperformante.
Ce urmează pentru România: de la exemple izolate la strategie coerentă
Iberdrola are în Comunitatea Valenciană o capacitate instalată de peste 4,84 GW, din care peste 3 GW fără emisii de CO₂. Acest tip de portofoliu nu apare din întâmplare, ci din strategie pe termen lung: digitalizare, AI, PPA-uri bine gândite, dialog constant cu sistemul energetic.
România e încă într-un moment în care poate alege:
- fie repetă modelul „val de investiții fără coordonare”
- fie își construiește, pas cu pas, o strategie de integrare a AI în toate etapele lanțului valoric energetic: planificare, construcție, operare, piață.
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” merge exact în direcția asta: să traducă lecții ca proiectele Cofrentes I și Ayora 1 în decizii practice pentru:
- dezvoltatori de parcuri solare și eoliene
- operatori de rețea
- furnizori și traderi
- autorități și finanțatori
Dacă vrei să nu rămâi în urmă, următorul pas e simplu: uită-te onest la proiectele și portofoliul tău și întreabă-te unde poate AI să îți dea un avantaj clar în următorii 12–24 de luni – la prognoză, mentenanță, PPA-uri, planificare de rețea sau relația cu comunitățile.
Cine tratează AI ca pe un buzzword o să piardă ritmul. Cine o tratează ca pe o unealtă concretă, așa cum vedem în tot mai multe proiecte mari din Europa, va dicta regulile jocului în energia românească din anii următori.