Peru lansează proiectul solar San Martín cu soluții Sungrow. Ce poate învăța România despre AI, invertoare avansate și tranziția verde din acest mega-parc?
Ce poate învăța România din mega-proiectul solar San Martín
În 2024, Peru a anunțat cel mai mare proiect solar din istoria sa: parcul San Martín, pentru care Zelestra a ales Sungrow ca furnizor de soluții de invertoare fotovoltaice. Nu e doar o știre de industrie, e un semnal foarte clar: țările care tratează serios tranziția verde intră într-o ligă nouă de competitivitate energetică.
Pentru România, aflată în plină cursă de decarbonare și digitalizare, acest proiect e un studiu de caz excelent. Nu pentru că trebuie copiat, ci pentru că arată cum se combină la scară mare energie solară, echipamente performante și, tot mai mult, inteligență artificială pentru a stoarce fiecare procent de eficiență dintr-un parc fotovoltaic.
În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, articolul de azi face legătura între exemplul Peru – Sungrow – San Martín și ce ar putea însemna asta, foarte concret, pentru dezvoltatorii de proiecte fotovoltaice, operatorii de rețea și investitorii din România.
1. Ce reprezintă proiectul San Martín și de ce contează
Proiectul San Martín este, pe scurt, cel mai mare parc solar planificat în Peru, cu Zelestra ca dezvoltator și Sungrow ca furnizor de soluții de invertoare fotovoltaice „avansate”. Asta indică o putere instalată de ordinul sutelor de MW, integrată într-o rețea națională care, ca și a noastră, trebuie să absoarbă volum mare de energie variabilă.
De ce e important acest proiect pentru noi, chiar dacă e la mii de kilometri distanță?
- Arată ce tip de tehnologie este considerată „de referință” de un dezvoltator mare.
- Confirmă că scalarea proiectelor solare nu se mai face fără invertoare inteligente și fără strategie clară de integrare în rețea.
- Anticipează rolul tot mai mare al AI în managementul producției și al mentenanței.
În România, proiectele de 50–100 MW au devenit deja obișnuite în 2024–2025. Următorul pas logic? Proiecte de 200–500 MW, integrate într-o rețea deja încărcată, unde flexibilitatea și digitalizarea contează mai mult decât puterea brută instalată.
Lecția San Martín: mărimea nu mai este suficientă. Fără control inteligent, un parc mare devine o problemă pentru rețea, nu o soluție.
2. De ce invertoarele „avansate” sunt esențiale pentru proiecte mari
Pentru proiecte de talia San Martín, invertoarele fotovoltaice nu mai sunt simple convertoare DC/AC. Ele devin noduri inteligente în sistemul energetic.
Ce înseamnă, practic, „soluții de invertoare avansate”
Un furnizor ca Sungrow oferă, de regulă:
- Invertoare centralizate de mare putere (de ex. 3–8 MW/unitate), optimizate pentru parcuri la scară utilitară.
- Funcții de grid support: control de tensiune și frecvență, reacție rapidă la comenzi din dispecerat.
- Integrare cu sisteme de stocare (BESS), condiție critică pentru rețele cu penetrare mare de regenerabile.
- Platforme software de monitorizare, cu tot mai multă analiză automată și AI încorporată.
România începe să solicite aceste funcții prin codul rețelei și condițiile tehnice de racordare. Diferența e că Peru, prin proiecte ca San Martín, joacă direct în liga înălta a parcurilor masive cu control avansat, în timp ce o parte din proiectele românești încă văd invertoarele ca „cutii negre” de trecut în Excel.
Ce riscă un dezvoltator român dacă alege invertoare „basic”
- Limitări la racordare – Transelectrica și operatorii de distribuție pot impune restricții sau chiar refuza proiecte care nu asigură funcții moderne de sprijin al rețelei.
- Producție pierdută – Fără control fin al curbei de putere, reducerile de producție (curtailment) pot fi mai dese.
- Mentenanță scumpă – Fără diagnosticare avansată, defectele se descoperă târziu, cu pierderi de energie și costuri de intervenție mai mari.
Aici intră în scenă AI, care transformă invertoarele în sensori inteligenți integrați într-un sistem mult mai mare.
3. Cum schimbă AI modul în care operezi un parc fotovoltaic
În proiecte mari, AI nu este „nice to have”. Devine un diferențiator clar între un parc profitabil și unul care se luptă cu pierderi ascunse și penalități din contractele PPA.
3.1 Predicția producției și integrarea în rețea
AI poate îmbunătăți radical prognoza producției din surse solare:
- Modele care combină date meteo de înaltă rezoluție, istoricul producției și date locale (temperatură panou, murdărie, degradare).
- Reducerea erorii de prognoză cu 20–40% față de metodele clasice.
- Sincronizare mai bună cu market coupling, cu piețele spot și intrazilnice.
În România, unde ANRE și OPCOM pun presiune tot mai mare pe acuratețea prognozei, asta înseamnă mai puține dezechilibre și costuri mai mici cu energia de echilibrare.
O prognoză bună îți mărește marja de profit la fel de mult ca un PPA negociat bine. Diferența e că AI poți să o îmbunătățești constant.
3.2 Mentenanță predictivă pentru invertoare și panouri
Un parc de sute de MW înseamnă zeci de mii de stringuri și sute de invertoare. Fără AI, mentenanța devine „stingem incendii” în loc de „prevenim probleme”.
Ce face AI aici:
- Analizează curbele de tensiune și curent pe stringuri și detectează anomalii subtile (pierderi lente, diode defecte, degradare accelerată).
- Identifică modele de defect pe baza istoricelor: tipuri de invertoare, condiții de mediu, erori recurente.
- Propune ferestre optime de intervenție (ex: noiembrie–februarie, când producția e mai mică), pentru a minimiza pierderea de energie.
Pentru România, unde sezonul rece 2025–2026 va fi critic pentru ritmul de punere în funcțiune a noilor capacități, mentenanța predictivă poate face diferența între un parc care produce conform business planului și unul care își prelungește perioada de recuperare a investiției cu 2–3 ani.
3.3 Optimizarea continuă a performanței (AI ca „operator invizibil”)
Un alt rol cheie al AI în parcuri de tip San Martín este optimizarea în timp real:
- Ajustarea punctului de operare (MPPT) pentru grupuri de stringuri, nu doar pe invertor.
- Recomandări pentru curățarea panourilor bazate pe date (nu doar pe calendar): combinație de precipitații, praf, pierderi observate în date.
- Identificarea zonelor cu potențial pentru repowering (înlocuirea unor stringuri sau invertoare cu versiuni noi, mai eficiente).
În România, asta se traduce în:
- +1–3% energie livrată anual fără investiții majore,
- decizii mai clare pentru repowering după 7–10 ani,
- argumente solide pentru finanțatori că proiectul are un plan digital clar, nu doar un layout frumos.
4. Ce poate adopta concret România din modelul San Martín
Nu are sens să copiem Peru. Contextul de rețea, relief, climă și reglementare e diferit. Dar sunt câteva elemente clare pe care România le poate adopta imediat.
4.1 Cerințe clare de „inteligentizare” la nivel de proiect
Dezvoltatorii de proiecte fotovoltaice din România ar trebui să trateze AI și digitalizarea ca parte a pachetului de bază, nu ca opțiune:
- Să includă în caietul de sarcini pentru EPC:
- invertoare cu interfețe gata pentru integrare în platforme AI,
- acces la date detaliate (SCADA, loguri, evenimente), nu doar rapoarte agregate.
- Să solicite de la furnizori (inclusiv Sungrow sau competitori) clar:
- ce funcții de analiză automatizată oferă,
- cum se integrează cu sisteme third-party,
- ce date rămân proprietatea clientului.
4.2 Integrarea AI încă din faza de proiectare
Multe proiecte românești pornesc cu Excel și se trezesc abia în faza de exploatare că au nevoie de AI. Ordinea sănătoasă e inversă:
- Studii de fezabilitate care includ scenarii de optimizare prin AI (producție, degradare, mentenanță), nu doar producție medie anuală.
- Simulări de integrare în rețea cu modele care țin cont de răspunsul inteligent al invertoarelor la comenzi din dispecerat.
- Plan de date: ce se colectează, cum se stochează, cine are acces, cum se păstrează compatibilitatea pe termen lung.
4.3 Parteneriate între dezvoltatori, operatori de rețea și furnizori de AI
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” insistă pe ideea asta: nimeni nu poate face singur digitalizarea sistemului energetic.
În context românesc, are sens să vedem:
- Dezvoltatori de parcuri solare care colaborează cu firme locale de software și AI.
- Transelectrica și operatorii de distribuție implicându-se în definirea cerințelor pentru platformele de prognoză și control.
- Bănci și fonduri de investiții care cer explicit planuri de utilizare a AI pentru a finanța proiecte mari.
Peru a arătat, prin alegerea Sungrow pentru San Martín, că tratează serios componenta tehnologică. România are șansa să meargă chiar mai departe și să pună AI în centrul strategiei pentru regenerabile.
5. Ce ar trebui să facă acum un jucător din energia românească
Dacă ești dezvoltator, investitor sau operator în domeniul energiei regenerabile din România, iată un plan minimal, inspirat din lecțiile San Martín:
- Evaluează-ți proiectele actuale:
- Ce funcții avansate au invertoarele alese?
- Ce date colectezi azi și cum le folosești efectiv?
- Definește o strategie de AI pe 3–5 ani:
- Predicția producției și consumului,
- mentenanță predictivă pe invertoare și panouri,
- optimizarea portofoliului (solare + eoliene + baterii).
- Alege parteneri tehnologici cu istoric dovedit:
- Furnizori de invertoare care lucrează deja în proiecte mari internaționale.
- Echipe de AI care înțeleg specificul pieței românești și reglementările ANRE.
- Construiește o echipă internă „hibridă”:
- ingineri de sistem,
- specialiști în date,
- oameni de trading/market operations.
Tranziția verde în România nu va fi câștigată de cine are cei mai mulți MW instalați, ci de cine știe să-i opereze inteligent, în timp real.
Concluzie: De la San Martín la Dăbuleni – aceeași provocare, altă șansă
Proiectul San Martín din Peru, cu Sungrow ca furnizor de soluții de invertoare fotovoltaice pentru cel mai mare parc solar al țării, arată clar direcția: proiecte mari, profund digitalizate, pregătite pentru AI.
România intră în următorii ani într-o perioadă critică: sute de MW solari și eolieni urmează să fie conectați până în 2030. Dacă această creștere nu este însoțită de invertoare avansate, platforme de control și soluții de AI pentru prognoză și mentenanță, tranziția verde va deveni un stres pentru rețea și pentru investitori.
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” are un mesaj simplu: tehnologia există deja, exemplele internaționale sunt la vedere, mingea este în terenul nostru. Întrebarea reală pentru piața românească nu este „dacă” va adopta AI în energie, ci cât de repede va face pasul de la MW instalați la MW inteligenți operați.