Licitația solară din Franța și lecția pentru România

Franța pariază 100% pe solar. Noi ce așteptăm?

În ultima rundă de licitații neutre tehnologic, Franța a atribuit 507,7 MW doar energiei solare. Niciun proiect eolian nu a mai prins listă. Semnalul e clar: fotovoltaicul a devenit, în practică, tehnologia de bază pentru noile capacități regenerabile.

De ce contează asta pentru România, în plină „Tranziție Verde” și în plin val de discuții despre AI în industria energetică? Pentru că exact genul acesta de proiecte – sute de MW instalați rapid, dispersați în țară – nu mai poate fi gestionat eficient fără automatizare, analiză de date și mentenanță predictivă bazată pe inteligență artificială.

În articolul de azi din seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, folosim cazul Franței ca studiu de caz:

• ce s-a întâmplat în licitația lor,
• ce înseamnă asta pentru prețuri și pentru integrarea în sistem,
• cum intră AI în joc pentru a face astfel de proiecte mai profitabile și mai sigure,
• și, mai ales, ce ar putea prelua România din acest model.

Ce a decis Franța: 507,7 MW, toți pentru fotovoltaic

Franța a organizat o licitație „neutră tehnologic”, teoretic deschisă pentru mai multe surse regenerabile. Rezultatul real: 36 de proiecte solare, totalizând 507,7 MW, au luat tot pachetul, față de ținta inițială de 500 MW.

Câteva detalii relevante:

• 100% din capacitate a fost solară – pentru prima dată nu a fost selectat niciun proiect eolian.
• Cel mai mare câștigător, Photosol, a obținut 129,2 MW, inclusiv un parc de 44 MW într-un singur proiect.
• Prețul mediu ponderat rezultat în licitație: 0,07413 €/kWh, în scădere cu 0,00647 €/kWh față de runda anterioară.
• Prețurile au avut un vârf în decembrie 2023 (în jur de 0,085 €/kWh) și apoi au început să scadă, pe măsură ce piața s-a stabilizat.

Interesant e și profilul geografic: departamentele din centrul Franței au dominat, în special Cher, în timp ce nordul și nord-estul au atras puține proiecte. Practic, proiectele au urmărit atât resursa solară, cât și condițiile de rețea și acces la teren.

Ascensiunea agrivoltaicului: solar + agricultură = eficiență dublă

Un element cheie al acestei licitații este agrivoltaicul – proiecte în care panourile solare sunt combinate cu activități agricole (culturi, pășunat, sere etc.).

Autoritatea de reglementare franceză (CRE) a observat:

• un interes tot mai mare al dezvoltatorilor pentru agrivoltaic în licitații competitive,
• costuri medii mai mici pentru această categorie decât s-ar fi așteptat,
• și un plafon de 250 MW per rundă pentru proiectele agricole care riscă să frâneze dezvoltarea.

CRE a cerut deja creșterea sau eliminarea acestui plafon. De ce e relevant pentru noi? Pentru că România are:

• suprafețe agricole uriașe subutilizate,
• ferme care au nevoie de venituri suplimentare și protecție la secetă,
• și un potențial solar foarte bun în multe regiuni.

Un proiect agrivoltaic bine gândit poate:

• genera venit sigur din energie,
• proteja culturile de arșiță sau grindină,
• reduce evaporarea apei,
• și crea un portofoliu mai bancabil pentru fermierii mari.

Aici, AI poate optimiza atât partea agricolă, cât și pe cea energetică: de la poziționarea panourilor în funcție de umbrire și tip de cultură, până la reglarea dinamică a înclinării panourilor în funcție de microclimat și prognoza meteo.

Prețurile scad, complexitatea crește. Aici intră AI în joc

Licitația franceză arată clar: costul energiei solare continuă să scadă, dar presiunea pe marje e tot mai mare. Când prețul garantat este 0,074 €/kWh sau chiar mai jos, greșelile de operare, pierderile neplanificate și timpii morți costă enorm.

Aici intră în scenă AI în operarea și mentenanța parcurilor fotovoltaice.

1. Mentenanță predictivă pentru parcuri solare mari

Pentru un parc de, să zicem, 50 MW (similar cu proiectele franceze mari), orice panou degradat, string defect sau invertor cu probleme lovește direct în cashflow.

Cu AI, operatorii pot:

• analiza în timp real datele de producție pe string/panou,
• identifica pattern-uri de degradare înainte de avarie,
• planifica intervenții în perioade cu iradiere redusă,
• reduce costurile cu mentenanța prin intervenții țintite.

Un sistem de mentenanță predictivă bazat pe AI învață ce înseamnă „comportament normal” pentru un anumit parc (în funcție de anotimp, orientare, temperatură) și semnalează devieri subtile pe care un SCADA clasic nu le-ar prinde.

2. Optimizarea producției și reducerea „cannibalizării” prețurilor

CRE propune în Franța un preț de referință unic de piață, pentru a limita expunerea bugetară și pentru a încuraja asocierea cu stocare. Motivul? Pe măsură ce cresc capacitățile solare, prețul energiei scade exact când produc toți – la prânz. Fenomenul se numește „cannibalizare de preț”.

AI poate ajuta aici prin:

• prognoze de producție solară pe termen scurt și mediu,
• prognoze de preț de piață orare,
• algoritmi care decid când să:
  • injectezi în rețea,
  • încarci bateriile,
  • sau reduci producția dacă rețeaua este congestionată.

Pentru România, unde discuțiile despre baterii la scară mare și flexibilitate în rețea abia încep să se concretizeze, astfel de modele sunt esențiale. Fără AI care să coordoneze producția, stocarea și consumul, riscăm să avem:

• perioade cu energie ieftină și pierdută (curtailment),
• și perioade cu vârfuri de preț pe care nu le putem acoperi cu regenerabile.

3. Integrarea în rețelele de distribuție

Geografia proiectelor franceze – mai ales în zone centrale, cu rețele distribuite – seamănă mult cu ceea ce urmează să vedem în România: proiecte fotovoltaice de 5–50 MW răspândite prin județe, conectate la rețele de distribuție care nu au fost gândite pentru fluxuri inversate de putere.

AI poate ajuta operatorii de distribuție români să:

• facă prognoză de încărcare a rețelei la nivel de post de transformare,
• detecteze rapid zone cu risc de supratensiune sau congestie,
• planifice investițiile în rețea pe bază de date, nu de presupuneri,
• simuleze scenarii: „Ce se întâmplă dacă mai conectez 20 MW aici?”

Asta înseamnă rețele mai inteligente, mai sigure și mai pregătite pentru un mix dominat de solar și eolian.

Lecții concrete pentru România din modelul francez

Franța nu e „mai bună” prin definiție, doar a mers câțiva pași înainte. România poate învăța foarte pragmatic din această rundă de licitații.

1. Deschidere reală pentru agrivoltaic

Dacă Franța ajunge să discute despre ridicarea plafonului de 250 MW pentru proiecte agrivoltaice, noi abia începem să clarificăm cadrul legal. Un cadru inteligent ar trebui să includă:

• criterii clare de protecție a producției agricole,
• stimulente pentru proiecte care combină energie și agricultură (nu doar „panouri pe câmp”),
• finanțare dedicată prin PNRR sau alte programe,
• și integrarea soluțiilor AI care optimizează simultan randamentul agricol și energetic.

2. Licitații neutre tehnologic, dar cu reguli inteligente

Modelul francez de licitație „neutră” a dus de facto la dominanța solarului, pentru că solarul este cel mai competitiv la cost. Pentru România, un astfel de model poate:

• accelera investițiile unde costurile sunt mai mici (în prezent, solarul),
• oferi semnal clar investitorilor despre ce tipuri de proiecte sunt viabile,
• crea spațiu pentru soluții hibride (solar + baterii, solar + eolian, solar + biomasă).

CRE vrea un preț unic de referință și stimularea stocării. ANRE și Ministerul Energiei pot gândi ceva similar, dar legat explicit de:

• integrarea în rețea,
• cerințe de flexibilitate și reacție la semnalele de sistem,
• și folosirea de soluții de AI pentru control și prognoză.

3. Focus pe AI încă din faza de proiectare

Majoritatea proiectelor din România sunt gândite clasic: se face studiul de fezabilitate, se calculează producția teoretică, se pun ceva margini de siguranță și… gata. Abia apoi se adaugă sisteme de monitorizare.

O abordare modernă, aliniată la ceea ce vedem în Franța și alte piețe, înseamnă să integrezi AI by design:

• modele de simulare a producției pe 20–25 de ani,
• optimizarea layout-ului de panouri în funcție de date meteo istorice și prognoze climatice,
• scenarii de conectare la rețea și impact asupra nodului local,
• strategii de mentenanță și stocare încă din business plan.

Investitorii care vin cu astfel de proiecte sunt, sincer, cei care vor rezista când prețurile vor coborî la 0,05–0,06 €/kWh.

De la 507,7 MW în Franța la următorii 500 MW în România

Licitația franceză nu e doar o știre punctuală. E o fotografie a viitorului apropiat: solarul domină noile capacități, agrivoltaicul urcă puternic, prețurile coboară, iar integrarea în rețea devine tot mai complexă.

Pentru România, care are în plan mii de MW de regenerabile noi în următorii ani, mesajul e simplu:

• fără AI în mentenanță predictivă, pierdem bani și disponibilitate,
• fără AI în prognoză și optimizarea stocării, pierdem venituri și stabilitate în sistem,
• fără AI în planificarea rețelei, creștem riscul de blocaj la racordare și de curtailment.

Dacă lucrezi în energie – dezvoltator, operator de rețea, fermier mare sau manager de portofoliu – acum e momentul să te uiți la ce face Franța și să te întrebi concret:

„Cum ar arăta următorii mei 50–100 MW solari dacă aș proiecta totul de la început cu AI în minte?”

Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” merge exact în această direcție: arătăm cum datele, modelele de inteligență artificială și soluțiile digitale transformă proiectele fotovoltaice și întregul sistem energetic.

Următorul pas e la tine: fie că planifici un parc solar, un proiect agrivoltaic sau o investiție în baterii, pornește discuția internă de acum – unde putem pune AI ca să ne crească randamentul și să ne scadă riscurile?