Prețul energiei-marfă a scăzut cu 26%, dar facturile cresc. Vezi explicația reală și cum poate AI să anticipeze volatilitatea și să optimizeze costurile.
Prețul energiei a scăzut, facturile nu. Explicația reală și rolul AI
În noiembrie 2025, prețul energiei-marfă pe Piața pentru Ziua Următoare (PZU) a scăzut cu 26,1% față de noiembrie 2024, în timp ce multe gospodării și companii au simțit exact invers: facturi mai mari.
Aparent e un paradox. În realitate, e un semnal clar că piața de energie din România e tot mai complexă, greu de citit „din ochi” și imposibil de gestionat eficient fără date și algoritmi serioși. Aici intră în joc inteligența artificială în industria energetică – nu ca un moft tehnologic, ci ca un instrument de supraviețuire într-o piață volatilă.
În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, articolul de azi explică:
- ce s-a întâmplat de fapt cu prețul energiei în noiembrie;
- de ce facturile au crescut, deși energia-marfă s-a ieftinit;
- cum pot folosi furnizorii, traderii, consumatorii C&I și autoritățile AI pentru a anticipa volatilitatea și a optimiza costurile în plină tranziție verde.
1. Ce spun datele: scădere de 26% a prețului pe PZU
Faptul esențial: pe segmentul PZU – cea mai uzitată piață spot – prețul mediu de închidere în noiembrie 2025 a fost de 617,91 lei/MWh (≈121,48 euro), cu 26,1% mai mic în lei (27,71% în euro) față de aceeași lună din 2024.
Pe scurt, prețul angro al energiei în România a coborât, chiar dacă:
- volumul tranzacțiilor pe PZU a scăzut cu 19,42%;
- valoarea tranzacțiilor în lei a scăzut cu circa 45%, până la aproximativ 815 miliarde lei;
- cota PZU în consum a coborât de la 34,35% la 32%, pe fondul creșterii contractelor bilaterale.
În Europa, tabloul a fost ușor diferit:
- majoritatea piețelor europene au avut creșteri de preț în noiembrie față de octombrie;
- doar piața iberică a înregistrat cel mai mic nivel din iunie;
- Italia a avut cel mai mare preț mediu lunar: 117,09 euro/MWh;
- multe piețe au trecut din nou peste 85 euro/MWh, dar tot sub media PZU România.
De ce contează pentru AI?
Aceste cifre nu sunt doar statistici pentru rapoarte. Sunt seturi de date excelente pentru modelele de predicție:
- seria de timp a prețurilor zilnice/orare;
- modificarea volumelor și a cotelor de piață;
- contextul regional (prețuri în piețele vecine).
Modelele AI de tip time series forecasting pot învăța din aceste dinamici și pot genera:
- previziuni orare/zi cu zi pentru PZU;
- probabilitatea apariției unor episoade de preț extrem (vârfuri sau căderi bruște);
- scenarii „ce-ar fi dacă” (de ex. ce se întâmplă dacă scade producția hidro sau crește consumul industrial).
2. De ce plătim mai mult, deși energia e mai ieftină
Realitatea de pe factură nu reflectă direct scăderea de 26% a prețului energiei-marfă. Factura finală pe care o vede consumatorul conține doar ~40% energie-marfă și ~60% componente reglementate și taxe.
În 2025, câteva schimbări cheie au împins costul final în sus:
- Dispariția subvențiilor și a plafonării a scos în față prețul real al componentelor reglementate.
- Taxa pe cogenerare:
- până la 30.06.2025: 3,5 lei/MWh;
- de la 01.07.2025: 8,4 lei/MWh;
- de la 01.11.2025: 13,06 lei/MWh.
- TVA la energie a crescut de la 19% la 21% la 01.08.2025.
- Serviciile de sistem au urcat de la 7,04 la 12,79 lei/MWh.
- La acestea se adaugă: tarife de distribuție și transport, contribuții pentru certificate verzi, CfD, cogenerare, accize.
Rezultatul: energia-marfă e, în medie, mai ieftină decât la debutul plafonării, dar factura finală e mai mare.
Eurostat arată clar efectul: în prima jumătate a anului 2025, România era deja între țările cu cele mai ridicate prețuri la energie pentru consumatorii rezidențiali, ajustat la paritatea puterii de cumpărare.
Unde ajută concret AI aici
AI nu poate schimba TVA sau taxele. În schimb, poate compensa parțial creșterea componentelor reglementate prin optimizare în restul lanțului:
-
Pentru furnizori: algoritmi de portfolio optimization care:
- decid câtă energie să cumpere din PZU vs. contracte bilaterale;
- reduc expunerea la vârfurile de preț;
- îmbunătățesc hedging-ul pe termen mediu.
-
Pentru consumatorii industriali și comerciali (C&I):
- sisteme AI de demand response ce mută consumul flexibil în ore mai ieftine;
- recomandări automate de tip: „mută consumul x între 23:00–05:00 și redu costul lunar cu 6–10%”.
-
Pentru prosumatori și parcuri fotovoltaice/eoliene:
- algoritmi care combină prognoza meteo, prețul PZU și curba de consum, pentru a decide când să consumi, când să încarci bateriile și când să vinzi în piață.
Asta înseamnă, în practică, că un consumator inteligent, asistat de AI, poate neutraliza o parte din creșterea fiscală printr-un comportament de consum și contractare mai bun.
3. O piață încă disfuncțională: mai puțină concurență, mai puțină transparență
Chiar dacă prețul energiei-marfă a scăzut, mecanismele prin care acest preț se transmite la client sunt departe de a fi ideale.
Câteva probleme serioase ale pieței românești:
-
Concurență tot mai slabă între furnizori
- de la 48 de furnizori activi în decembrie 2020, au rămas doar 26 în iulie 2025;
- mulți furnizori lansează oferte agresive pe termen scurt, greu de susținut, pentru cotă de piață;
- lipsa unui număr suficient de jucători stabili face piața mai puțin flexibilă.
-
Lipsa traderilor de energie
Traderii mari, cei care aduc produse flexibile și conexiune reală cu piețele externe, au ieșit din România din cauza riscului de suprataxare și a incertitudinii legislative.„Traderii sunt singurii care pot ține piept producătorilor în piață.” – oficiali AFEER
Fără traderi:
- lichiditatea scade;
- prețul de referință devine mai volatil;
- oportunitățile de arbitraj (benefice pentru consumator) dispar.
-
Piață a contractelor bilaterale puțin transparentă
Fără o vizibilitate clară asupra prețurilor și volumelor din contractele bilaterale, benchmark-ul real al pieței devine neclar. Asta complică negocierea contractelor și evaluarea corectă a ofertelor.
- Întârzierea pieței de Garanții de Origine (GO)
Lipsa unei piețe funcționale pentru GO până în 01.01.2027 frânează investițiile în regenerabile și produce confuzie în rândul consumatorilor care chiar vor energie verde certificată.
De ce e AI esențial într-o piață disfuncțională
Într-o piață ideală, transparența și concurența ar face singure ordine. În România, în 2025, AI devine un „traducător” între haosul pieței și deciziile de business.
Câteva aplicații concrete:
-
Monitorizare automatizată a pieței
Sisteme AI care citesc în timp real:- prețuri spot PZU și intraday;
- tarife reglementate anunțate de autorități;
- modificări legislative relevante;
- prețuri din piețele vecine (Ungaria, Bulgaria, Grecia etc.).
Și trimit alerte clare de tip:
- „probabilitate 80% de creștere a PZU în următoarele 3 zile”;
- „impact estimat +5% pe factura medie a clientului industrial dacă intră în vigoare noua taxă X”.
-
Analiză avansată a ofertelor de furnizare
Pentru un consumator mare, comparația ofertelor nu înseamnă doar preț/MWh. Înseamnă tip de indexare, risc de volatilitate, penalități, flexibilitate.
Modelele AI pot simula scenarii pe 2–3 ani pentru fiecare ofertă și pot oferi un scor de risc/cost total. -
Optimizarea riscului de portofoliu pentru furnizori și traderi
Inclusiv în lipsa unei piețe transparente, datele existente (PZU, OTC, interconectări) pot alimenta modele de risc, astfel încât:- expunerea la un singur producător sau la o singură piață să fie limitată;
- să fie identificate ferestre scurte de oportunitate pentru achiziții avantajoase.
4. Cum folosim volatilitatea de azi pentru modelele AI de mâine
Scăderea cu 26% a prețului în noiembrie nu e doar o „știre de moment”. E material de antrenament pentru algoritmi.
Ce tipuri de modele AI sunt relevante pentru piața de energie
-
Predicția prețului energiei (price forecasting)
Modele de tipLSTM,Prophetsau rețele neuronale hibride pot estima:- prețul orar/zi pe PZU;
- zonele de risc pentru vârfuri de preț;
- impactul unor factori externi (hidraulicitate, vânt, temperatură, indisponibilități de centrale).
-
Predicția consumului (load forecasting)
Pentru operatori de distribuție, furnizori și mari consumatori:- prognoză pe intervale de 15 min / 1h;
- identificarea pattern-urilor anormale de consum;
- fundament pentru proiecte de flexibilitate și demand response.
-
Optimizarea integrării regenerabilelor
Tranziția verde în România aduce valuri de proiecte fotovoltaice și eoliene. AI poate:- combina prognoza meteo cu istoricul producției;
- estima producția viitoare pentru fiecare parc;
- decide modul optim de utilizare a bateriilor sau a altor forme de stocare.
-
Mentenanță predictivă pentru infrastructură
De la turbine eoliene la transformatoare și invertoare fotovoltaice, senzorii trimit date în timp real. Modelele AI pot anticipa:- defecte iminente;
- pierderile tehnice crescute;
- perioadele optime pentru opriri programate.
De ce acum e momentul ideal pentru investiții în AI
Perioada 2022–2025 a fost un stres-test brutal pentru piața de energie din România: criză energetică, plafonări, schimbări de taxe, explozie de regenerabile.
Acest haos conține exact datele de care AI are nevoie ca să învețe: cum reacționează piața la șocuri legislative, cum migrează consumatorii între oferte, cum se transmit costurile în lanț.
Companiile care încep acum să-și construiască platforme de date și modele AI vor avea, peste 2–3 ani, un avantaj masiv:
- vor înțelege mai bine riscul;
- vor putea oferi clienților contracte mai inteligente;
- vor lua decizii de investiții (în regenerabile, stocare, flexibilitate) pe baze solide, nu pe intuiție.
5. Ce pot face concret jucătorii din România în 2026
Nu e nevoie să aștepți 01.01.2027 și piața de Garanții de Origine pentru a te apuca serios de AI. Sunt câțiva pași practici pe care îi poți începe chiar din iarna 2025–2026.
Pentru furnizori și traderi
- Centralizează toate datele (PZU, contracte, profiluri de consum, dezechilibre) într-un singur data lake.
- Construiește un prim model de predicție PZU cu orizont de 24–72 de ore.
- Testează scenarii de hedging asistate de AI pe o parte din portofoliu, nu direct pe tot.
Pentru marii consumatori C&I
- Instalează contorizare granulară (15 min / 1h) în punctele critice de consum.
- Adoptă un sistem de management al energiei (EMS) cu componentă AI care să sugereze:
- când să muți anumite procese;
- când să folosești producția proprie sau stocarea;
- ce tip de contract de furnizare te avantajează.
Pentru dezvoltatori de regenerabile și operatori de rețea
- Integrează prognoza de producție bazată pe AI în planificarea operării parcurilor.
- Folosește AI pentru identificarea zonelor de congestie în rețea și prioritizarea investițiilor.
- Pregătește infrastructura de date pentru viitoarea piață de Garanții de Origine și pentru contracte CfD mai bine calibrate.
Aceste acțiuni nu sunt „nice to have”. Sunt condiții minime ca să rămâi competitiv într-o piață în care prețul energiei poate scădea 26% într-un an, dar factura clientului crește din cauza altor factori.
Concluzie: Volatilitatea de azi este avantajul celor care folosesc AI
Scăderea cu 26% a prețului energiei-marfă în noiembrie arată cât de rapid se pot schimba lucrurile pe piață. Faptul că oamenii simt totuși facturi mai mari arată cât de puțin transparentă și greu de înțeles e structura de cost.
În contextul tranziției verzi, cu regenerabile în expansiune, taxe în mișcare și o piață încă disfuncțională, AI nu mai este un „bonus tehnologic”, ci un instrument de bază pentru:
- predicția prețului și a consumului;
- optimizarea portofoliilor de energie;
- reducerea riscului și a costurilor pentru clienți;
- integrarea inteligentă a energiei regenerabile în sistem.
Dacă activezi în energie – ca furnizor, producător, trader, consumator industrial sau factor de decizie publică – întrebarea reală pentru 2026 nu este „să folosim sau nu AI?”, ci:
„Cât de repede putem transforma haosul actual al pieței în avantaj competitiv, folosind datele și AI?”