Cum pregătim parcurile regenerabile pentru ger extrem

De ce reziliența la ger extrem e testul adevărat pentru regenerabile

În februarie 2021, furtuna de iarnă Uri a dus la cea mai mare întrerupere controlată de consum din istoria SUA. Mii de turbine eoliene și centrale au ieșit din funcțiune exact când oamenii aveau mai mare nevoie de curent.

Acest episod a schimbat regulile jocului pentru industria energetică globală. Nu doar în Texas sau în rețeaua americană, ci și pentru noi, în Europa Centrală și de Est. Iernile devin mai imprevizibile, iar parcurile fotovoltaice și eoliene din România sunt expuse la ger, viscol, polei și variații bruște de temperatură.

În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, episodul de azi atinge un subiect esențial: cum pregătim instalațiile de energie regenerabilă pentru vreme extrem de rece și ce rol poate avea inteligența artificială în toată povestea asta.

---

Ce înseamnă, practic, „pregătire pentru ger” în energie regenerabilă

Pregătirea pentru ger extrem nu e doar despre „a pune rezistențe de degivrare” și „a da zăpada jos de pe panouri”. E un proces complet, de la proiectare la operare, care urmărește un obiectiv simplu:

Instalațiile regenerabile trebuie să pornească, să rămână stabile și să poată livra energie chiar și la temperaturi mult sub media istorică.

În SUA, după furtuna Uri, au apărut standarde NERC precum EOP-011 și EOP-012 care cer operatorilor:

• să definească limite clare de funcționare la rece pentru fiecare centrală;
• să aibă planuri documentate de pregătire pentru iarnă;
• să analizeze fiecare incident cauzat de frig și să facă planuri corective cu termene clare;
• să instruiască anual echipele de operare și mentenanță.

România nu copiază 1:1 aceste standarde, dar logica din spatele lor e extrem de relevantă pentru:

• operatorii de parcuri fotovoltaice;
• operatorii de parcuri eoliene onshore și viitoarele proiecte offshore în Marea Neagră;
• operatorii de baterii (BESS) și centrale hibride.

Iar aici intervine foarte natural și AI în industria energetică: exact aceste cerințe (înțelegerea limitelor la rece, predicția riscurilor, analiză post-eveniment) sunt zone unde algoritmii pot face o diferență masivă.

---

Lecțiile Uri, aplicate la România: de la reguli la bune practici

Experiența americană a arătat ceva dureros de clar: rețelele au fost dimensionate pentru o „iarnă medie”, nu pentru un ger excepțional.

3 idei-cheie care se aplică direct și la sistemul energetic românesc:

1. Vremea extremă nu mai e excepție, e scenariu de proiect

În Muntii Apuseni, Moldova sau Dobrogea, parcurile eoliene și solare pot prinde în aceeași iarnă episoade de:

• -20 °C, viscol și acces dificil pe drumurile de exploatare;
• polei pe palele turbinelor;
• zăpadă umedă și grea pe panourile fotovoltaice;
• variații de temperatură de 20 °C în 24 de ore.

Abordarea sănătoasă nu mai este „vedem cum ne descurcăm când vine gerul”, ci modelăm scenariile meteo extreme din faza de proiectare.

Aici, AI ajută prin:

• modele meteo locale de înaltă rezoluție, antrenate pe date istorice și satelit;
• simulări de impact asupra producției (de ex. cum scade factorul de capacitate la diferite scenarii de îngheț și ninsoare);
• recomandări automate de investiții în protecții la îngheț, acolo unde raportul cost/beneficiu e favorabil.

2. Fiecare tehnologie are „sensibilități” diferite la ger

Un parc eolian din Bărăgan nu are aceleași probleme ca un parc solar de pe un acoperiș industrial din Cluj.

• Eolian: înghețul pe pale, lubrifianți nepotriviți, senzori blocați, carcase neizolate corect.
• Fotovoltaic: acumulare de zăpadă, micro-crăpături agravate de șocuri termice, invertori care pornesc greu la temperaturi negative.
• Baterii (BESS): pierderi mari de capacitate la temperaturi scăzute, risc de deteriorare dacă se încarcă/ descarcă în afara plajei optime.

Standardele americane EOP-012 merg până la nivel de componentă (invertor, sistem de control, echipamente auxiliare). Același tip de gândire granulară ar trebui aplicat și la noi, chiar dacă nu suntem obligați de NERC.

AI poate învăța „semnătura” fiecărui echipament în condiții de frig:

• analizează vibrații și temperaturi ale lagărelor la turbine;
• monitorizează curbele I-V la panouri, pentru a identifica devieri legate de ger;
• optimizează încălzirea bateriilor pentru a reduce consumul propriu fără a le afecta viața.

3. Analiza după incident devine obligatorie, nu „nice to have

După fiecare eveniment de fiabilitate cauzat de frig, operatorii din SUA sunt obligați să:

• analizeze cauzele tehnice și organizaționale;
• documenteze un Plan de Acțiune Corectivă (CAP) cu termene și responsabilități;
• raporteze progresele.

În România, chiar dacă nu există același tip de obligativitate, abordarea e foarte utilă pentru investitori și finanțatori:

„Cât de repede vă reveniți după un episod de ger extrem și ce ați schimbat concret după aceea?” – întrebare pe care un finanțator serios ar trebui să o pună.

AI poate automatiza mare parte din această analiză:

• identifică ce echipamente au început să dea semne de stres cu ore sau zile înainte de avarie;
• reconstruiește secvența exactă a evenimentelor (loguri SCADA, alarme, comenzi);
• sugerează tipare: de exemplu, „3 din 5 incidente majore au fost corelate cu scăderea temperaturii uleiului sub X °C fără adaptarea curbei de sarcină”.

---

Provocările specifice: eolian, fotovoltaic, hibride – și unde intră AI

Eolian: gheață pe pale, opriri la temperatură joasă, lubrifianți

Pentru turbine eoliene din România, principalele riscuri la ger sunt:

• gheață pe pale care reduce producția și creează riscuri de siguranță;
• opriri automate sub o anumită temperatură (setări de protecție);
• uleiuri și unsori care se îngroașă, crescând uzura și riscul de avarie;
• sisteme de control care funcționează imprevizibil la -20 °C.

Cum ajută AI aici:

• modele de predicție a gheții pe pale (combinație viteză vânt, temperatură, umiditate, ceață) și programarea preventivă a opririlor;
• mentenanță predictivă pe baza vibrațiilor și temperaturilor, pentru a schimba lubrifianții la timp;
• ajustarea automatizată a strategiilor de operare (de ex. limitarea turației în anumite ferestre de ger extrem).

Fotovoltaic: zăpadă, invertori reci, producție sub așteptări

La panourile fotovoltaice, frigul extrem are un efect paradoxal: celula are randament electric mai bun la temperaturi scăzute, dar zăpada și gheața pot anula complet acest avantaj.

Probleme tipice:

• zăpadă care umbrește complet sau parțial câmpurile PV;
• invertori care nu pornesc sau se opresc des sub o anumită temperatură;
• șocuri termice care agravează micro-crăpăturile din celule.

Rolul AI:

• modele de forecast de producție care țin cont de acumularea probabilă de zăpadă pe rânduri în funcție de înclinare și vânt;
• decizie optimă: când merită să trimiți echipe să curețe fizic zăpada și când costul e mai mare decât energia recuperată;
• detectarea timpurie a degradării accelerate a anumitor stringuri, corelată cu ciclurile de îngheț-dezgheț.

Hibride și BESS: orchestrarea întregului „ecosistem” la -20 °C

În centralele hibride (eolian + solar + baterii), frigul lovește diferit fiecare componentă. Dacă nu există un „creier” care să vadă totul, pierzi bani și crești riscul de avarii.

Ce poate face o platformă AI de management al energiei:

• optimizează state-of-charge pentru baterii astfel încât să nu stea complet goale în perioade lungi de frig;
• alege dinamica de încărcare/descărcare în funcție de limitările de temperatură și prețurile din piață;
• decide din timp când să reduci sarcina sau să treci în mod „protecție de iarnă” pentru anumite echipamente.

---

Cum ar putea arăta un „standard românesc” de pregătire la ger – cu AI în centru

Chiar dacă nu lucrăm direct cu standardele FERC/NERC, operatorii români pot copia partea bună: structură, disciplină și orientare pe date.

Un cadru modern de pregătire pentru vreme extrem de rece pentru un parc regenerabil din România ar putea include:

1. Definirea „temperaturii de ger extrem” pentru fiecare amplasament

Nu e suficient să spui „la noi nu scade sub -15 °C de obicei”. Un cadru robust înseamnă:

• analiză meteo pe 20–30 de ani, nu doar pe ultimii 5;
• definirea unei temperaturi țintă (ex.: „ne proiectăm pentru -25 °C pentru 10 ore consecutive”);
• reevaluare la fiecare 5 ani, în funcție de noile date.

AI poate automatiza această analiză și ajustare periodică, folosind fluxuri continue de date meteo.

2. Plan de pregătire pentru iarnă – dinamic, nu doar „manual PDF”

Planul clasic „de iarnă” e de obicei un document static. Un plan modern ar trebui să fie operabil în timp real:

• liste de verificare digitale înainte de sezonul rece;
• alerte automate dacă anumite teste nu au fost făcute la timp (de ex.: verificarea rezistențelor de încălzire la turbine);
• sugestii inteligente de prioritizare a lucrărilor pe baza riscului calculat de AI.

3. Mentenanță predictivă specifică sezonului rece

Nu e același lucru să faci mentenanță în iulie sau în ianuarie. O platformă de mentenanță predictivă bazată pe AI poate:

• muta lucrări critice înainte de perioadele cu risc mare de ger extrem;
• limita intervențiile în condiții de siguranță precară (viscol, drumuri blocate);
• simula impactul amânării unei intervenții cu 2–3 săptămâni.

4. Coordonare cu rețeaua și cu alte surse de energie

Un alt mare punct învățat în SUA a fost legat de coordonarea cu infrastructura de gaze naturale. În România, lecția se traduce prin:

• coordonare mai bună între parcurile regenerabile, centralele pe gaz și rețea;
• planuri de rezervă clare pentru firmele care depind critic de energie (de ex. operatori de data center, spitale, sisteme de apă);
• folosirea AI pentru scenarii „ce-ar fi dacă”: „ce se întâmplă cu sistemul dacă 15% din eolian cade exact în vârful de seară la -20 °C?”.

---

De ce contează asta pentru tranziția verde și pentru business-ul tău

Mulți dezvoltatori și operatori din România se concentrează, pe bună dreptate, pe:

• obținerea avizelor;
• optimizarea CAPEX;
• maximizarea producției anuale.

Dar, pe măsură ce producția regenerabilă crește în mixul energetic, reziliența la ger extrem devine la fel de importantă ca randamentul mediu anual.

Și aici AI nu e doar un „nice to have”, ci un instrument concret prin care:

• reduci pierderile de producție în episoadele de vreme severă;
• extinzi durata de viață a echipamentelor prin operare mai inteligentă în condiții de stres;
• răspunzi mai bine cerințelor investiționale și de reglementare, arătând că știi să gestionezi riscurile climatice.

Dacă ești dezvoltator, operator sau investitor în parcuri fotovoltaice, eoliene sau hibride în România, următorul pas logic este:

• să îți faci un audit de pregătire la ger extrem pentru portofoliu;
• să vezi unde te pot ajuta soluțiile AI pentru predicție, optimizare și mentenanță;
• să tratezi iarna nu ca pe o surpriză neplăcută, ci ca pe un scenariu de proiect deja integrat în modelul tău de business.

Tranziția verde românească nu înseamnă doar mai multe MW instalați. Înseamnă și MW care rămân disponibili când sistemul are mai mare nevoie de ei, inclusiv la -20 °C, în februarie, la ora 19:00.

---