Bangladesh a readus la viață 918 MW de solar prin renegocierea tarifelor. Ce poate învăța România și cum poate folosi AI în energie pentru o tranziție verde stabilă?
De ce ar trebui să ne intereseze ce face Bangladesh cu energia solară
918 MW de proiecte fotovoltaice readuse la viață printr-o simplă renegociere de tarife. Atât a reușit Bangladesh să reactiveze într-o singură decizie politică, economisind în același timp peste 96 milioane de dolari pe an din costurile cu energia.
Pentru România, aflată în plină tranziție verde și cu o rețea electrică tot mai încărcată de regenerabile, cazul Bangladesh e mai mult decât o știre exotică. E un manual comprimat despre cum combinația dintre politici inteligente și tehnologii avansate – în special AI în energie – poate accelera investițiile în solar și poate stabiliza sistemul energetic.
În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, articolul de azi folosește exemplul Bangladesh ca studiu de caz: cum poți salva proiecte solare prin ajustări de tarife și ce rol concret poate avea inteligența artificială în a face asemenea proiecte mai ieftine, mai sigure și mai ușor de integrat în rețea.
Cazul Bangladesh: 11 parcuri solare, 918 MW, un reset de tarife
Bangladesh a anunțat pe 11.12.2025 că reaprobă 11 centrale solare cu o capacitate totală de 918 MW, după ce dezvoltatorii au acceptat tarife mai mici pentru energia livrată în rețea.
Consiliul de Consilieri pentru Achiziții Publice a calculat că aceste reduceri de tarif vor aduce statului economii de 11,69 miliarde BDT pe an (aprox. 96,2 milioane de dolari) din costurile de achiziție a energiei. Media tarifelor negociate inițial era în jur de 0,11 USD/kWh, iar noul acord reduce costul cu aproximativ 0,03 USD/kWh.
Mesajul oficialilor a fost clar: „Gazul lichefiat este scump, ne concentrăm pe producția de energie solară”.
Guvernul instalat în august 2024 anulase anterior aprobările pentru 34 de centrale (5,68 GW), acuzând tarife prea mari și proceduri necompetitive. Acum, o parte dintre aceste proiecte revin în joc, cu contracte mai curate și prețuri mai sustenabile.
Proiectele sunt răspândite în mai multe districte și implică atât companii locale, cât și consorții internaționale, cu contracte de tip PPA pe 20 de ani cu Bangladesh Power Development Board.
Ce legătură are asta cu România? Mai multă decât pare la prima vedere.
Lecția de politică publică: tarife, riscuri și încrederea investitorilor
Decizia Bangladesh arată ceva esențial: politica energetică poate ucide sau poate resuscita rapid proiecte fotovoltaice.
În practică, acolo s-au întâmplat trei lucruri:
- Reset de tarife – statul a spus clar că nu va mai plăti 0,11 USD/kWh pentru solar pe termen lung.
- Reevaluare a portofoliului – proiectele vor fi păstrate doar dacă sunt profitabile și pentru sistem, nu doar pentru investitori.
- Contracte de lungă durată – PPA-uri de 20 de ani care dau predictibilitate, chiar și la tarife mai mici.
În România, discuția se poartă altfel, dar fondul e același:
- instalațiile fotovoltaice cresc rapid, mai ales în segmentul utility-scale;
- tarifele de achiziție, schemele de sprijin și regulile de piață se schimbă des;
- incertitudinea descurajează investițiile, mai ales în zone cu rețea slabă.
Aici intră în scenă AI-ul în energie. Politicile nu pot fi făcute „din burtă” la nesfârșit. Dacă vrei tarife rezonabile și proiecte sănătoase, ai nevoie de modele care să arate:
- câtă energie regenerabilă poate duce rețeaua în fiecare nod;
- cum variază cererea și producția în timp real;
- ce nivel de tarif face economic proiectul, fără să distorsioneze piața.
AI-ul poate simula exact aceste scenarii, înainte să fie semnat un singur contract.
De la parcuri solare la rețele inteligente: unde intră AI-ul în ecuație
Pentru Bangladesh, următoarea provocare nu e să semneze PPA-urile. E să integreze 918 MW de solar într-o rețea fragilă, fără să creeze dezechilibre mari sau blackout-uri.
România e deja acolo: parcuri solare și eoliene în Dobrogea, Banat, Oltenia, linii de transport tensionate, congestii, pierderi, costuri mari cu rezervele.
Aici AI în industria energetică nu mai e „nice to have”, ci unealta care face diferența între o tranziție verde controlată și una haotică.
1. Optimizarea rețelelor electrice
Modelele AI pot învăța, din istoricul de funcționare al SEN, cum se comportă rețeaua în zile cu mult soare și vânt, în perioade de caniculă sau ger, sau când anumite linii sunt în avarie.
Cu aceste modele, operatorii pot:
- anticipa congestiile și redirecționa fluxurile de energie;
- decide unde e nevoie de întăriri de rețea înainte să apară problemele;
- stabili limite dinamice de putere pentru parcurile fotovoltaice.
În Bangladesh, 918 MW de capacitate solară vor afecta clar încărcarea liniilor regionale. În România, oricine planifică un parc de 50–200 MW știe deja că limitele de rețea sunt factorul critic. AI-ul oferă hărți dinamice de capacitate mult mai realiste decât analizele statice clasice.
2. Predicția consumului și a producției regenerabile
Tranziția verde trăiește sau moare din precizia prognozelor. Dacă nu ghicești corect cât vei produce din soare și vânt și cât vor consuma clienții, plătești dezechilibre scumpe.
Modelele AI de tip time series forecasting pot atinge erori semnificativ mai mici față de metodele tradiționale, pentru că țin cont simultan de:
- date meteo detaliate (radiație solară, temperatură, nori);
- tipare de consum pe orar și sezon;
- specificul local – industrie, turism, agricultură etc.
Ce înseamnă asta, concret, pentru un dezvoltator de parc solar în România:
- poate estima mai precis veniturile reale din piață, nu doar pe hartie;
- poate reduce costurile de dezechilibru printr-o programare mai exactă;
- poate dimensiona mai corect o baterie sau un contract de hedging.
Bangladesh a redus tarifele cu 0,03 USD/kWh pentru că în 2025 fotovoltaicul e deja mult mai ieftin, iar incertitudinea de operare se micșorează datorită datelor și algoritmilor. Exact aceeași tendință vedem și în Europa.
3. Mentenanță predictivă pentru parcuri fotovoltaice
Nu ajunge să construiești 918 MW de solar. Trebuie să și produci constant, 20 de ani. Aici mentenanța predictivă bazată pe AI schimbă radical jocul.
Cu date din:
- invertoare,
- stringuri de panouri,
- senzori de temperatură și iradiere,
- drone cu camere termice,
modelele AI pot detecta devreme:
- degradarea anormală a unor panouri;
- probleme la conexiuni sau invertoare;
- murdărire severă pe anumite zone ale parcului.
Rezultatul:
- mai puține opriri neplanificate,
- producție mai mare pe aceeași capacitate instalată,
- costuri de operare mai mici pe MWh.
Această scădere de cost operațional e un argument direct pentru tarife mai mici, fără să lovești în rentabilitatea investitorilor. Exact ceea ce Bangladesh a forțat prin renegociere se poate obține în România, dar proactiv, prin tehnologie, nu prin criză politică.
Ce înseamnă acest model pentru România: trei idei concrete
România nu e Bangladesh. Avem altă structură de sistem, alt mix energetic, alt regim de reglementare. Dar lecția de fond e aceeași: politica publică trebuie să meargă mână în mână cu digitalizarea și AI-ul în energie.
1. Proiecte regenerabile condiționate de planuri de digitalizare
Pentru noile parcuri solare și eoliene, o abordare sănătoasă ar fi:
- aprobarea proiectelor mari să fie legată de existența unui plan clar de digitalizare și utilizare AI (monitorizare în timp real, mentenanță predictivă, prognoze avansate);
- accesul la anumite scheme de sprijin să fie condiționat de integrarea cu platforme inteligente ale operatorilor de rețea.
Asta ar reduce riscul de proiecte „scumpe și oarbe”, care doar pun presiune pe rețea fără să aducă flexibilitate sau date utile.
2. Tarife și scheme de sprijin calibrate cu simulări AI
În Bangladesh, recalibrarea tarifelor a fost brutală: stop, renegociem tot ce pare prea scump. România poate evita șocurile, folosind din start:
- modele AI pentru simularea veniturilor proiectelor pe 15–20 de ani;
- scenarii de prețuri la energie, CO₂, combustibili fosili;
- analize de sensibilitate la producție și dezechilibre.
În loc să fixăm tarife „de birou”, putem avea ferestre de tarif care să rezulte din simulări obiective. Asta înseamnă mai puține surprize neplăcute pentru stat și pentru investitori.
3. From solar la smart grid: România are deja piesele pe masă
România are un avantaj pe care Bangladesh nu îl are încă la scară mare:
- operatori de rețea care au început digitalizarea stațiilor și liniilor;
- proiecte pilot de contorizare inteligentă;
- acces la fonduri europene dedicate pentru smart grids și AI în infrastructura energetică.
Ce lipsește, de multe ori, este legătura clară între aceste inițiative și valul de proiecte solare și eoliene care vin după 2025.
Dacă vrem să evităm scenarii cu proiecte blocate sau tarife tăiate brutal, ar trebui ca fiecare:
- dezvoltator de parc fotovoltaic,
- operator de distribuție,
- furnizor de energie,
să se întrebe nu doar „unde pun panourile?”, ci și „ce date trimit înapoi în rețea și cum folosim AI-ul pentru a ține sistemul stabil?”.
De la știre la acțiune: ce poți face acum dacă lucrezi în energie
Dincolo de analiza geopolitică, cazul Bangladesh are un mesaj simplu pentru România:
„Proiectele regenerabile mari rezistă pe termen lung doar dacă politica de tarife și tehnologia din spate sunt aliniate.”
Dacă ești activ în sectorul energetic – dezvoltator, operator de rețea, furnizor sau responsabil de strategie într-o companie mare – poți acționa imediat pe câteva direcții:
- Include AI în business plan pentru orice proiect nou de solar/eolian (prognoză, mentenanță, optimizare de consum);
- Evaluează riscul de tarif cu simulări pe termen lung, nu doar cu prețurile de azi;
- Cere transparență de date de la partenerii de rețea și de la furnizori, altfel AI-ul rămâne doar o prezentare PowerPoint;
- Construiește încă de la început integrarea în smart grid: comunicare standardizată, API-uri, monitorizare la nivel de string/invertor.
România va continua să adauge mii de MW de regenerabile în următorii ani. Întrebarea nu e dacă se întâmplă, ci cum: cu decizii reactive, ca în Bangladesh, sau cu planificare bazată pe date și AI, care face tranziția verde mai ieftină și mai stabilă.
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” merge exact în această direcție. Următorul pas firesc este să ne uităm mai aplicat la cazuri românești unde AI-ul deja optimizează rețelele și parcurile fotovoltaice și să vedem ce funcționează în practică, nu doar pe hârtie.