Ce poate învăța România din boomul solar al Indiei

România și lecția indiană: cum scalăm solarul cu ajutorul AI

India a ajuns la o capacitate de producție de 22,3 GW de module fotovoltaice doar printr-o singură companie, Waaree Energies. România are, la nivel național, mai puțin de atât instalați în total în sistem. Diferența spune tot.

Acest lucru contează pentru noi pentru că România și-a asumat ținte ambițioase de tranziție verde, iar în 2026–2030 presiunea pe rețele, pe producători și pe autorități va crește masiv. Fără planificare inteligentă, bazată pe date și inteligență artificială în energie, riscăm să importăm masiv tehnologie, să blocăm rețeaua și să ratăm oportunități industriale.

În articolul de azi, folosim exemplul Waaree Energies – care a ridicat capacitatea globală de module la 22,3 GW printr-o extindere de fabrică – ca studiu de caz:

• cum arată o strategie coerentă de producție solară,
• ce legătură are cu AI și cu optimizarea rețelelor electrice,
• și ce ar putea face concret România, atât la nivel de stat, cât și la nivel de companii energetice și industriale.

1. Ce a făcut India: waaree Energies și cei 22,3 GW

Punctul de plecare e simplu: Waaree Energies și-a dus capacitatea globală de producție de module solare la 22,3 GW. Din aceștia, 19,7 GW sunt în India și 2,6 GW în SUA. Ultimul pas: o extindere de 1,5 GW la fabrica din Samakhiali (Kutch, Gujarat), care a dus capacitatea acelui sit la 3 GW/an.

Compania nu produce doar module, ci are și 5,4 GW capacitate de celule solare, ceea ce o pune între cei mai mari producători de celule din India. Fabrica este puternic automatizată, cu control de calitate integrat și testare avansată, pentru a servi atât piața internă, cât și exporturile.

„Extinderea fabricii Samakhiali la 3 GW este un nou pas în strategia noastră de creștere a capacității și de a furniza tehnologii solare fiabile, produse local, la scară mare”, spune Sunil Rathi, director executiv Waaree Energies.

Pe scurt, India face trei lucruri foarte bine:

• scală industrială (zeci de GW, nu sute de MW),
• integrare pe lanțul valoric (celule, module, invertoare, stocare, hidrogen verde, EPC),
• orientare către export: India și SUA sunt piețe strategice, dar capacitatea construită e gândită global.

România nu va copia India 1:1, dar poate folosi aceleași principii, adaptate la dimensiunea și contextul local, cu un ingredient esențial: AI în industria energetică.

2. De ce contează producția locală de panouri pentru România

Producția locală de panouri solare nu este doar o discuție industrială, ci una de securitate energetică și valoare adăugată în economie.

Avantaje directe pentru România

1. Lanț valoric mai scurt și mai controlabil
   Dependența de importuri (astăzi, în principal din Asia) înseamnă prețuri volatile, timpi mari de livrare și risc geopolitic. Producția locală reduce aceste riscuri.

2. Locuri de muncă industriale calificate
   O fabrică de 500 MW–1 GW de module fotovoltaice generează sute de locuri de muncă directe și mii indirecte (furnizori, logistică, servicii). Pentru zone monoindustriale – gen Valea Jiului, Oltenia – ar putea fi o alternativă reală la combinate și termocentrale.

3. Mai mult control asupra standardelor de calitate
   Când produci local, poți alinia standardele tehnice la nevoile rețelei românești: compatibilitate cu cerințele de conectare, monitorizare, reacție la comenzi ale dispeceratului, etc.

4. Sinergii cu cercetarea și digitalizarea
   Producția locală creează cerere pentru competențe în materiale, electronică de putere, software și AI. Universitățile și institutele de cercetare pot deveni parteneri, nu doar furnizori de diplome.

De ce nu e suficient doar să produci

Fără un plan inteligent, ajungem să:

• supradimensionăm anumite segmente (de exemplu, doar module, fără electronica de putere),
• nu avem cerere internă suficient de predictibilă,
• blocăm proiecte fotovoltaice în avize și rețele slabe.

Aici intră în scenă inteligența artificială în energie: de la planificarea investițiilor, la integrarea în rețea și până la mentenanță predictivă a parcurilor solare.

3. Rolul AI: de la fabrică la rețea

AI nu este doar un „add-on” simpatic; e coloana vertebrală a unei tranziții verzi eficiente. India, China, SUA folosesc deja masiv date și algoritmi pentru planificarea și operarea sistemelor energetice. România are ocazia să sară direct la acest nivel.

3.1. AI în producția de panouri și echipamente

Într-o fabrică de tip Waaree, AI poate optimiza întregul flux:

• Control de calitate în timp real – camere și senzori analizați cu modele de viziune computerizată detectează micro-crăpături, probleme de laminație sau aliniere înainte ca modulul să iasă din linie.
• Optimizarea randamentului liniei – algoritmi care ajustează parametrii de proces (temperaturi, viteze, timpi de răcire) pentru a crește procentul de module „grade A” și a reduce rebuturile.
• Mentenanță predictivă pentru echipamente – modele care „simt” din datele de vibrație, temperatură și curent când o mașină de laminare sau un robot de manipulare va ceda, astfel încât opririle să fie planificate, nu improvizate.

Pentru un investitor român într-o fabrică de 300–500 MW/an, diferența dintre o abordare clasică și una AI-driven poate însemna:

• 3–5% randament mai mare,
• 10–20% reducere a timpilor de nefuncționare,
• trasabilitate completă a calității, apreciată de bănci și de marii cumpărători de echipamente.

3.2. AI pentru integrarea în rețea a noilor capacități solare

Chiar dacă produci local, provocarea reală e integrarea în rețea. Operatorii români de distribuție și transport se confruntă deja cu:

• congestii locale,
• tensiuni ridicate în zonele cu mult solar,
• dificultăți în prognoza producției.

AI ajută exact aici:

• Prognoza producției fotovoltaice
  Modele de învățare automată care combină date meteo (radiație, temperatură, nori) cu istoricul producției fiecărei centrale dau prognoze pe 15 min, oră, zi. Cu erori mai mici, dispecerul Transelectrica și operatorii de distribuție pot reduce rezervele scumpe și pot accepta mai multe proiecte în rețea.

• Prognoza consumului la nivel de zonă sau post de transformare
  Pentru orășele, parcuri industriale, stațiuni turistice: AI modelează tiparele locale de consum și ajută la dimensionarea proiectelor de prosumatori și a sistemelor de stocare.

• Optimizarea fluxurilor în rețea (grid optimization)
  Algoritmi de tip „digital twin” ai rețelei pot testa în simulare: ce se întâmplă dacă în zona X se instalează încă 100 MW de fotovoltaic? Ce investiții în linii, transformatoare, compensare de putere reactivă sunt necesare? Cu astfel de instrumente, planurile de dezvoltare a rețelei devin mult mai precise.

• Mentenanță predictivă pentru parcuri solare
  Modele AI pot identifica din timp degradarea panourilor, probleme cu invertoare, cabluri, conexiuni. Proprietarii proiectelor – inclusiv companii din România – reduc pierderile de producție și costurile O&M.

4. Ce ar putea face România în următorii 3–5 ani

Dacă ne uităm la exemplul Waaree și la direcția Indiei, România are două opțiuni: să rămână doar piață de desfacere sau să devină jucător regional în solar și stocare, bazat pe AI.

4.1. Măsuri la nivel de stat

1. Strategie clară pentru producția de echipamente regenerabile
   Nu doar „vrem mai multe panouri”, ci: ce capacitate de producție locală e realistă până în 2030 (ex: 1–2 GW/an), ce produse (module, invertoare, structuri, baterii), cum integrăm lanțurile de aprovizionare existente (metalurgie, electronice, cabluri).

2. Stimulente țintite, nu doar subvenții generale

   • granturi pentru linii de producție cu automatizare și AI,
   • credite fiscale pentru investiții în R&D și digitalizare,
   • criterii de „conținut local inteligent” în licitații – nu doar procent de produs local, ci și cerințe de monitorizare, interoperabilitate și date deschise pentru AI.

3. Deschidere a datelor energetice
   Date anonimizate despre consum, producție, incidente de rețea, prognoze meteo – puse la dispoziție pentru ecosistemul de AI în energie (startup-uri, universități, companii). Fără date, nu există AI util.

1. Aliniere educație – industrie
   Programe universitare și mastere comune „energie + AI”, stagii în companii, proiecte pilot finanțate public pentru testarea soluțiilor de optimizare a rețelelor electrice și mentenanță predictivă pentru parcuri solare și eoliene.

4.2. Pași concreți pentru companiile din energie și industrie

1. Audit digital și de date
   Unde există deja date (SCADA, contorizare inteligentă, monitorizare parcuri fotovoltaice)? Cum pot fi centralizate și curățate pentru modele AI?

2. Proiecte pilot mici, dar clare

   • prognoză AI a producției pentru un parc fotovoltaic existent,
   • mentenanță predictivă pentru o flotă de invertoare,
   • algoritm de optimizare a consumului într-o fabrică cu panouri pe acoperiș.

3. Parteneriate cu furnizori de tehnologie și integratori locali
   Companiile românești nu trebuie să reinventeze roata, dar e esențial să dețină know-how-ul și datele, nu doar să cumpere „cutii negre”.

4. Gândire regională, nu doar națională
   O fabrică de 300–500 MW/an poate servi nu doar România, ci și țările din jur. Cu certificări potrivite și trasabilitate digitală, devine furnizor pentru proiecte finanțate european în regiune.

5. Cum ar arăta un „Waaree românesc” într-o tranziție verde condusă de AI

Un scenariu realist pentru 2030, dacă România se mișcă inteligent:

• 1–2 fabrici de module fotovoltaice, totalizând 1–2 GW/an, cu cel puțin una poziționată strategic lângă un nod logistic (port, autostradă, cale ferată importantă).
• Producție locală de structuri metalice, cabluri și o parte din electronica de putere, integrată în lanțul valoric european.
• Toate noile parcuri solare și eoliene conectate la platforme AI de prognoză, optimizare și mentenanță, operabile și de dispeceratele românești.
• Rețea electrică cu „digital twin” la nivel de transport și, treptat, la nivel de distribuție în zonele cu penetrare mare de regenerabile.
• Centru de competență național pentru AI în energie, cu proiecte pilot, sandbox de reglementare și colaborare strânsă între ANRE, Transelectrica, distribuitori, universități și industrie.

Realitatea? Nu e SF și nici nu cere bugete imposibile. Cere însă:

• coerență în politicile publice,
• deschidere către date,
• și curajul companiilor de a trece de la „Excel + intuiție” la decizii bazate pe modele AI robuste.

Concluzie: de la știri despre India la acțiuni în România

Expansiunea Waaree Energies la 22,3 GW capacitate de module solare e mai mult decât o știre din India; e un semnal clar că bătălia pentru lanțurile valorice ale tranziției verzi se dă acum. Cine construiește azi capacitate industrială, date și competențe AI va dicta regulile jocului energetic în următoarele decenii.

Pentru România, seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” nu e doar un exercițiu teoretic. Este o invitație la acțiune:

• pentru decidenți – să creeze cadrul pentru producție locală și rețele inteligente,
• pentru companii – să înceapă proiecte pilot de AI în rețelele electrice, în mentenanța parcurilor solare și în optimizarea producției,
• pentru comunitatea tehnică – să folosească expertiza în date și machine learning acolo unde impactul e maxim.

Dacă vrei să vezi unde se poate aplica AI în proiectele tale de energie – de la prognoza producției la planificarea unei fabrici de panouri sau a unui parc fotovoltaic – următorul pas e simplu: definește un proiect pilot concret și caută partenerii potriviți. Tranziția verde în România va fi inteligentă sau va fi scumpă. Alegerea se face acum.