Proiectele verzi ale anului 2025 arată maturizarea pieței. Următorul pas e clar: fără AI, PPA-urile, parcurile PV, bateriile și prosumatorii vor rămâne sub potențial.
De la ambiție la realitate: 100 GWh verde, 117 MWh stocare și sute de prosumatori de bloc
În 2025, România nu mai discută doar despre tranziția verde, ci o simte direct în rețele, în facturi și în modul în care sunt gândite investițiile. Avem PPA-uri corporative de zeci de GWh pe an, parcuri fotovoltaice puse în funcțiune în mai puțin de un an, proiecte PV + stocare cu 117 MWh și primele comunități energetice urbane care chiar funcționează.
Această maturizare se vede clar în proiectele înscrise la categoria „Realizarea anului în domeniul energiei verzi” de la Energynomics Awards 2025. Iar dacă ne uităm la ele cu lupa corectă, apare un fir roșu foarte clar: fără digitalizare și inteligență artificială în energie, multe dintre aceste proiecte ar fi fost mai lente, mai riscante sau pur și simplu nefezabile.
În contextul seriei „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, folosim aceste candidaturi ca studii de caz: ce spun ele despre unde e piața azi și unde trebuie să fie în 3-5 ani, dacă vrem să integrăm masiv regenerabile, stocare și prosumatori – fără să blocăm rețeaua sau să explodăm costurile.
1. Ce ne arată proiectele din 2025 despre maturizarea pieței verzi
Realizările nominalizate în 2025 arată că România a ieșit din faza „pilote și PR” și a intrat în faza de execuție industrială a tranziției verzi.
Avem câteva direcții clare:
- PPA-uri pe termen lung – acordul DRI – OMV Petrom aduce 100 GWh/an de energie fotovoltaică livrată pe 8,5 ani
- Parcuri fotovoltaice utility-scale – EDP Renewables, Enevo, Eurowind, Simtel cresc masiv baza de capacități solare
- Integrare PV + stocare – la Teiuș apar deja 117 MWh de baterii conectate la rețea
- Comunități energetice urbane – ÎntreVecini scalează conceptul de prosumatori de bloc
- Stocare stand-alone – Trina Storage intră cu un BESS de 65 MWh, dedicat flexibilității
Acest tablou are o implicație directă:
Cu cât cresc volumele de energie regenerabilă, cu atât devine mai critică folosirea AI pentru prognoză, optimizare și echilibrare.
Fără algoritmi buni de predicție, mentenanță predictivă și optimizare a fluxurilor de energie, aceste proiecte riscă să fie folosite sub potențial sau să fie penalizate pe piață pentru abateri, congestii sau indisponibilitate.
2. PPA-uri, parcuri PV și AI: cum se schimbă modelul de risc
Modelul PPA pe termen lung, cum e cel dintre DRI și OMV Petrom, are sens economic doar dacă producția, prețurile și riscurile operaționale sunt bine înțelese și controlate. Aici intră direct în scenă AI.
DRI – Cel mai mare PPA fotovoltaic din România
- 3 contracte PPA pe 8,5 ani
- ~100 GWh/an din parcurile Glodeni și Văcărești
- preț fix, offtake corporativ, bancabilitate crescută
Unde ajută AI într-un astfel de PPA?
- Prognoză de producție solară la nivel de oră, pe termen scurt și mediu, cu modele care combină date meteo, istoric de producție, degradarea panourilor
- Optimizare portofoliu – alocarea energiei din mai multe parcuri PV către diferiți clienți, în funcție de contracte și prețuri spot
- Analiză de risc – simulări (
what-if) pentru scenarii de secetă, nebulozitate anormală, creșteri de preț pe piața de echilibrare
Realitatea? Firmele care nu folosesc AI aici, în 2-3 ani vor avea marje mai mici și costuri de echilibrare mai mari decât competitorii.
Albina PV și celelalte parcuri solare mari
Proiecte ca Albina PV (EDP Renewables), CEF Chișineu-Criș (Enevo) sau Giurgiu Solar Park (Simtel Team) împărtășesc aceeași provocare:
Cu cât ai mai multe MW instalați în fotovoltaic, cu atât devine mai scump să iei decizii „după feeling”.
AI este deja folosit – sau va fi obligatoriu foarte curând – pentru:
- Mentenanță predictivă pentru panouri și invertoare – modele care detectează anomalii de producție pe șiruri sau stringuri, înainte să se vadă în outputul total
- Detectarea murdăririi (soiling) prin analiză de date + imagini (drone sau camere fixe), pentru a decide când merită spălate panourile
- Optimizarea unghiului (pentru sistemele cu tracking) în funcție de condițiile reale, nu doar de profile teoretice
Un parc ca Chișineu-Criș, cu 84.000 de panouri LONGi Hi-MO 9 și producție de peste 70 GWh/an, e laborator perfect pentru a antrena modele de AI de mare acuratețe – iar know-how-ul obținut poate fi apoi replicat pe zeci de proiecte noi.
3. PV + stocare: fără AI, bateriile sunt doar fier scump
Teiuș Solar Park (Eurowind Energy) și proiectul BESS al Trina Storage sunt semnalele clare că România intră în era în care regenerabilele nu mai vin singure, ci cu baterii.
Eurowind Energy – Teiuș Solar Park
Câteva cifre relevante:
- 60,2 MW putere instalată PV
-
103 GWh/an energie produsă (aprox. 25.000 de gospodării)
- 37.000 t CO₂ evitate anual
- sistem de stocare de 117 MWh integrat cu parcul
Rolul AI într-un astfel de setup este masiv:
- Optimizarea ciclurilor de încărcare/descărcare – algoritmi care decid când încarci bateria (când prețurile sunt mici, producția mare) și când o descarci (vârf de preț, cerere ridicată)
- Maximizarea duratei de viață a bateriilor – AI poate ajusta adâncimea de descărcare (DoD) și numărul de cicluri zilnice pentru a evita degradarea accelerată
- Participare inteligentă pe piața de echilibrare – predicții în timp real privind dezechilibrele din sistem, pentru a oferi servicii de reglaj la momentul oportun
Fără astfel de algoritmi, bateriile sunt fie sub-utilizate (și investiția se amortizează greu), fie supra-solicitate (și durata de viață scade drastic).
Trina Storage – BESS de 65 MWh pentru RES Terranet
Primul proiect de stocare al Trina în România, cu 65 MWh, anunță intrarea pe piață a jucătorilor globali de baterii. Asta înseamnă două lucruri pentru operatori și investitori:
- Standardizare – soluții BESS cu software sofisticat de management (BMS + EMS) deja integrate
- Necesitatea de integrare cu AI local – pentru a combina datele BESS cu:
- profiluri de producție din parcuri PV/eoliene
- prețuri de piață (DAM, intraday, echilibrare)
- constrângeri de rețea la nivel local
În practică, „creierul” energetic al unui astfel de sistem este o combinație de EMS clasic + strat de AI care învață permanent din datele de operare.
4. Prosumatori de bloc și comunități energetice: AI la scară de cartier
Programul ÎntreVecini schimbă paradigma: energia verde nu mai este doar despre mari investitori, ci și despre blocuri, asociații de proprietari și comunități urbane.
Rezultatele sunt clare:
- de la 1 la 433 prosumatori de bloc în 4 ani
- 100 de grupuri active și peste 15.000 de cetățeni implicați
- 300 de proiecte circulare dezvoltate în aceste comunități
- contribuție directă la cadrul legislativ (OUG 59/2025)
Unde intră AI în această poveste?
Optimizarea consumului la nivel de bloc
Pentru un bloc cu panouri fotovoltaice pe acoperiș, AI poate:
- prezice producția zilnică/orară a sistemului solar
- analiza profilurile de consum pe apartamente și pe spațiile comune
- propune scenarii de redistribuire inteligentă a consumului (de exemplu, programarea mașinilor de spălat, încărcarea vehiculelor electrice, boilerelor, etc.)
Designul comunităților energetice
La nivel de cartier sau comunitate energetică, algoritmii de AI pot ajuta la:
- dimensionarea optimă a instalațiilor PV și a bateriilor
- simularea fluxurilor de energie între prosumatori și consumatori puri
- calcularea scenariilor de partajare a beneficiilor (facturi reduse, investiții comune)
Este exact genul de infrastructură „invizibilă” care face diferența între o comunitate energetică care funcționează și una care se blochează în birocrație și litigii.
5. De ce AI devine „standard de facto” în noile investiții verzi
Privind împreună proiectele DRI, EDP, Enevo, Eurowind, ÎntreVecini, Simtel și Trina, apare un pattern clar:
Orice proiect de energie verde peste un anumit prag de complexitate devine, de fapt, un proiect de date + AI, nu doar de fier și cabluri.
Unde văd eu presiunea cea mai mare în următorii 3 ani
- Operatorii de proiecte PV/eoliene
- vor fi obligați de bănci și investitori să arate cum reduc riscurile prin AI (O&M, prognoză, echilibrare)
- Furnizorii și traderii
- vor adopta algoritmi de trading și hedging automat, alimentați de prognoze AI de producție și consum
- Distribuitorii și operatorii de sistem
- vor avea nevoie de AI pentru managementul congestiilor, „hosting capacity” și integrarea prosumatorilor
- Autoritățile
- vor avea nevoie de modele robuste pentru scenarii de decarbonizare, planificare de rețea și dimensionare a capacităților de back-up
Întrebările pe care ar trebui să ți le pui acum, ca jucător în energie
- Câte decizii critice ia azi compania mea doar pe baza Excel-ului?
- Unde pierd bani pentru că nu pot anticipa suficient de bine producția sau consumul?
- Ce date colectez deja și nu folosesc aproape deloc?
- Ce proiect din portofoliu ar fi cel mai bun „laborator” pentru un prim proiect AI serios?
6. Cum transformi lecțiile din 2025 în avantaj competitiv în 2026–2030
Proiectele nominalizate la Energynomics Awards 2025 nu sunt doar povești de succes. Sunt și un fel de „roadmap” pentru ce va conta cu adevărat în următorii 5 ani.
Dacă ești dezvoltator, operator, furnizor, integrator sau chiar autoritate locală, ai câteva mișcări clare pe care le poți face:
-
Pornește de la un proiect pilot cu date bune
Alege un parc PV sau un portofoliu de prosumatori și implementează:- un model simplu de prognoză AI pentru producție/consum
- un modul de mentenanță predictivă pentru echipamente critice
-
Construiește o minimă arhitectură de date
Fără date curate și accesibile, orice proiect AI e condamnat:- centralizează măsurătorile (SCADA, contoare inteligente, facturi)
- definește clar ce metrici contează (kWh, ore de indisponibilitate, costuri de echilibrare, etc.)
-
Leagă AI direct de P&L
Modelele care nu arată bani economisiți sau riscuri reduse vor muri rapid. Exemplu:- „modelul X a redus cu 18% costurile de echilibrare în ultimele 6 luni”
- „algoritmul de mentenanță predictivă a evitat 2 opriri neplanificate, estimate la 120.000 euro pierderi”
-
Gândește din start proiectele noi ca proiecte „AI-ready”
Fie că vorbim de un parc ca Teiuș, de un BESS ca al Trina sau de o comunitate energetică urbană, intră în faza de proiectare cu întrebările:- ce date vom colecta?
- cum vom folosi AI pentru a opera mai bine acest activ?
Concluzie: tranziția verde nu e doar despre MW instalați, ci despre inteligența cu care sunt operați
Energynomics Awards 2025 arată că România a făcut saltul la proiecte mari, complexe: de la PPA-uri de 100 GWh/an până la baterii de 117 MWh și sute de prosumatori de bloc. Următorul salt necesar, dacă vrem să rămânem competitivi și să nu sufocăm rețeaua, este clar: AI trebuie să intre în ADN-ul fiecărui proiect energetic nou.
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” urmărește exact acest lucru: să mute discuția de la „AI e interesant” la „AI îmi scade costurile și îmi crește siguranța în exploatare”. Dacă lucrezi într-o companie care dezvoltă sau operează proiecte similare cu cele nominalizate în 2025, următoarea mișcare logică este să alegi un activ, să-l faci „AI-ready” și să măsori rece ce se schimbă.
Întrebarea nu mai e dacă vor folosi competiția ta AI în energie, ci cât de repede o va face și ce avantaj va construi din asta.