Rețele electrice verzi și digitale: lecția Siemens–Shanghai

Rețele electrice verzi și digitale: lecția Siemens–Shanghai pentru România

China își propune să atingă vârful emisiilor de CO₂ înainte de 2030 și neutralitatea climatică până în 2060. Pentru asta, nu construiește doar mai multe parcuri solare și eoliene, ci își schimbă radical rețeaua electrică: devine inteligentă, digitală și verde.

Acordul recent dintre Shanghai Electric și Siemens pentru echipamente inteligente de medie și joasă tensiune nu e doar o știre de business. Este un semnal clar despre direcția în care se mișcă marile sisteme energetice – și un reper foarte util pentru România, care tocmai trece prin propria tranziție verde și are nevoie de AI în rețelele electrice mai mult ca oricând.

În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, articolul de azi răspunde la o întrebare foarte concretă: ce putem învăța din proiecte ca Siemens–Shanghai Electric pentru modernizarea rețelei noastre, de la Transelectrica până la ultimul prosumator de la sat?

Ce face, de fapt, parteneriatul Shanghai Electric–Siemens

Parteneriatul dintre Shanghai Electric și Siemens vizează un obiectiv simplu în aparență: transformarea verde și digitală a rețelei de energie, în special pe zona de joasă și medie tensiune.

Acordul-cadru semnat la China International Import Expo acoperă:

• achiziția de echipamente inteligente de medie și joasă tensiune;
• integrarea lor într-o arhitectură de rețea digitalizată;
• dezvoltarea de „lighthouse projects” – proiecte-fanion care devin modele pentru restul sistemului.

Zhu Zhaokai, președintele Shanghai Electric, a rezumat foarte bine miza: construcția unor „sisteme energetice inteligente și verzi” care să susțină obiectivele climatice ale Chinei. Siemens, prin Siemens Energy, subliniază același lucru: China e un pol central al tranziției energetice globale, iar echipamentele de rețea trebuie să țină pasul cu explozia de regenerabile.

Și aici apare legătura directă cu România: exact aceleași presiuni încep să apese și pe rețeaua noastră.

De ce contează pentru România: rețea digitală și AI, nu doar mai multe panouri

Dacă adăugăm proiectele din PNRR, prosumatorii, parcurile eoliene din Dobrogea și viitoarele capacități offshore din Marea Neagră, România se apropie rapid de un punct critic: rețeaua clasică nu mai face față fără digitalizare și AI.

Trei probleme foarte concrete pe care le vedem deja:

1. Supraîncărcări locale în zone cu mulți prosumatori sau noi parcuri solare.
2. Variabilitate mare a producției din vânt și soare, greu de echilibrat în timp real cu consumul.
3. Investiții lente și scumpe în infrastructură fizică, dacă nu sunt prioritizate inteligent.

Colaborări ca Siemens–Shanghai Electric arată un mod diferit de a gândi rețeaua:

Mai întâi o faci inteligentă și digitală, apoi o mărești acolo unde datele arată că este cu adevărat nevoie.

Pentru România, asta înseamnă să trecem de la “plombarea” rețelei la planificare bazată pe date și modele de AI:

• AI pentru predicția consumului (la nivel de oraș, cartier, post de transformare);
• AI pentru predicția producției regenerabile (eoliană, solară, hidro);
• AI pentru mentenanță predictivă pe transformatoare, linii și stații;
• AI pentru optimizarea fluxurilor de energie și reducerea pierderilor.

Ce înseamnă o „rețea inteligentă” în termeni practici

O rețea inteligentă nu e doar un slogan frumos din strategii. Are câteva componente foarte concrete, iar Siemens–Shanghai lucrează practic exact pe ele.

1. Echipamente de medie și joasă tensiune „care știu să vorbească”

Asta înseamnă:

• stații de transformare digitale cu senzori pentru temperatură, curent, tensiune, vibrații;
• întrerupătoare și celule de medie tensiune capabile să transmită date în timp real;
• sisteme de protecție configurabile și controlabile de la distanță.

În România, foarte multe stații și posturi de transformare sunt încă „mute”: au protecții relativ simple, dar trimit puține sau zero date. Fără date, AI în energie rămâne o promisiune vagă.

2. Platforme digitale și AI care dau sens datelor

Datele brute nu valorează mare lucru fără modele bune și software serios în spate. Aici intră în scenă platformele digitale de tip smart grid:

• agregă date din mii de puncte (stații, contoare, parcuri regenerabile);
• rulează modele de predicție (consum, producție, congestii);
• trimit comenzi automate sau recomandări către dispeceri și operatori.

În China, astfel de platforme se scalează la nivel de provincie sau chiar național. În România, aceeași logică se poate aplica la nivel de:

• zone de distribuție (E-Distribuție, Delgaz Grid, Distribuție Oltenia etc.);
• parcuri eoliene și solare mari, care își optimizează producția și mentenanța;
• microrețele industriale, în parcuri logistice sau zone industriale.

3. Integrare cu sursele regenerabile și prosumatorii

Un aspect cheie în acordul Siemens–Shanghai este orientarea către o rețea care acceptă procent mare de regenerabile fără să intre în criză la fiecare nor sau rafală de vânt.

Pentru România, aici AI poate aduce un avantaj clar:

• algoritmi de predicție a producției solare pe baza datelor meteo locale;
• optimizarea curbelor de încărcare/descărcare pentru baterii (acolo unde există);
• gestionarea fluxurilor bidirecționale de la prosumatori, pentru a evita supratensiuni.

În practică, asta înseamnă mai puține situații de tipul „nu mai primim energie în rețea” pentru parcuri sau prosumatori, pentru că rețeaua știe din timp ce urmează și își ajustează comportamentul.

Cum poate România să folosească lecția Siemens–Shanghai Electric

Realitatea? România nu trebuie să reinventeze roata. Dar are nevoie să accelereze, inteligent.

1. De la proiecte-pilot la proiecte-fanion

China vorbește des despre „lighthouse projects” – proiecte demonstrative, scalabile. Exact asta lipsește încă în multe zone cheie din România.

Câte exemple concrete ar putea fi lansate rapid:

• o rețea urbană inteligentă într-un oraș mediu (de ex. Alba Iulia, Cluj-Napoca, Oradea), cu stații digitalizate și AI pentru echilibrarea sarcinii;
• un cluster eolian-solar în Dobrogea cu platformă AI unificată pentru predicție, mentenanță, optimizarea racordării;
• microrețea industrială într-un parc logistic, cu management inteligent al consumului și producției locale.

Aceste proiecte ar oferi:

• date reale despre ce funcționează și ce nu;
• argumente solide pentru reglementare și finanțare europeană;
• know-how local, nu doar importat „la cheie”.

2. Parteneriate între utilități, producători de echipamente și companii de AI

Modelul Siemens–Shanghai e, în esență, un parteneriat strâns între producător de echipamente și furnizor de tehnologie și know-how digital.

În România, ecuația realistă arată așa:

• Transelectrica și operatorii de distribuție – deschid infrastructura și setul de probleme reale;
• furnizori internaționali de echipamente – aduc hardware-ul digital-ready;
• companii românești de software și AI – dezvoltă modele adaptate datelor și specificului local.

Fără partea de AI local, riscăm să rămânem doar cu echipamente scumpe și subutilizate. Am văzut asta în multe sisteme SCADA „sub folosite” în industrie.

3. Reglementări și stimulente care „forțează” digitalizarea

Oricât de bună ar fi tehnologia, dacă regulile de joc nu se schimbă, lucrurile rămân blocate în powerpoint.

Ce ar ajuta enorm în România:

• criterii clare de digitalizare și monitorizare în toate proiectele de rețea finanțate din fonduri publice (PNRR, Fondul pentru Modernizare);
• tarife de rețea care recompensează investițiile în reducerea pierderilor și creșterea flexibilității, nu doar CAPEX clasic;
• standardizare de date (formate, API-uri) între utilități, pentru a permite dezvoltarea de soluții AI interoperabile.

Aici, experiența țărilor care deja implementează smart grid la scară mare – cum e China în cazul Siemens–Shanghai – devine un manual nescris de bune practici.

Rolul AI în mentenanță predictivă și siguranța rețelei

Un capitol critic, adesea subestimat: mentenanța predictivă. Siemens își extinde inclusiv fabrica de transformatoare din Nürnberg pentru a răspunde cererii globale. De ce? Pentru că transformatoarele sunt inima rețelei.

Fără AI, mentenanța se face:

• la intervale fixe (preventiv, dar adesea ineficient);
• sau după avarie (corectiv, scump și riscant).

Cu AI și senzori integrați în echipamente:

• se detectează anomalii în vibrații, temperatură, pierderi;
• se estimează durata de viață rămasă a unui transformator sau întrerupător;
• se programează intervențiile în perioade cu impact minim asupra consumatorilor.

În România, aplicarea asta e deja posibilă pe:

• turbine eoliene (rulmenți, multiplicatoare, generatoare);
• invertori și panouri solare (degradare, defecte de stringuri);
• linii de transport și distribuție (puncte fierbinți, coroziune, vegetație).

Personal, am văzut companii care, cu un set bun de senzori + un model simplu de machine learning, au redus cu peste 30% orele de oprire neplanificată pe echipamente critice. Nu e magie, e doar folosirea inteligentă a datelor care oricum există.

De ce merită să acționezi acum, nu „după 2030”

Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” are un mesaj recurent: cine amână digitalizarea rețelei, își scumpește singur tranziția verde.

Acordul Siemens–Shanghai Electric arată direcția globală:

• rețelele devin platforme digitale, nu doar fire și transformatoare;
• AI trece de la „pilot” la instrument standard în operarea sistemelor;
• proiectele sunt gândite ca ecosisteme de parteneri, nu ca achiziții izolate.

Pentru companiile energetice din România, următorul pas logic este să:

1. identifice un segment de rețea sau un parc de producție unde pot demara un proiect pilot cu AI;
2. construiască un consorțiu: utilitate + furnizor de echipamente + firmă de AI;
3. măsoare clar rezultatele (pierderi reduse, timp de întreruperi, costuri de mentenanță);
4. folosească proiectul ca argument pentru scalare și finanțare.

Dacă ești într-o companie de energie, un integrator de sisteme sau o firmă de AI, acum e momentul să treci de la prezentări la proiecte concrete.

Vrei să vezi cum ar arăta un astfel de proiect pentru rețeaua ta, parcul tău sau portofoliul tău de clienți? Următorul pas este să pui pe masă datele de care dispui și să începi să construiești un mic „Siemens–Shanghai Electric” adaptat României.