China cumpără 31 GW de panouri solare. Iată ce poate învăța România și cum poate folosi AI pentru a-și optimiza parcurile fotovoltaice și rețeaua electrică.
AI și 31 GW de panouri: semnal puternic pentru tranziția verde
Când o singură companie anunță achiziții de 31 GW de panouri fotovoltaice și echipamente pentru 97 GW de energie regenerabilă, nu mai vorbim despre proiecte pilot. Vorbim despre o schimbare de scară. Asta face acum PowerChina pentru proiectele din 2026.
Pentru România, care își împinge rețeaua la limită cu noile parcuri solare, un astfel de anunț nu e doar o știre din Asia. E un preview al viitorului nostru apropiat și un manual, chiar dacă nescris, despre cum trebuie gândite investițiile mari, optimizate cu AI, în energia regenerabilă.
În acest articol din seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” pornesc de la cazul PowerChina și îl transform într-un set de lecții concrete pentru România:
- ce înseamnă, tehnic și strategic, o licitație de 31 GW de panouri;
- ce rol joacă deja AI în optimizarea parcurilor fotovoltaice și a rețelei;
- cum pot folosi actorii din România (producători, distribuitori, investitori) aceste concepte, acum, nu peste 10 ani.
1. Ce face PowerChina și de ce contează pentru noi
PowerChina a lansat pentru 2026 un program centralizat de achiziții care acoperă 97 GW de echipamente:
- 35 GW turbine eoliene;
- 31 GW module fotovoltaice;
- 31 GW invertoare solare.
La nivel global, puține companii comandă într-un singur an mai mult decât are România instalat în total în fotovoltaic. Mesajul este clar:
Tranziția energetică nu mai este despre 10 MW ici-colo, ci despre portofolii de zeci de GW, gestionate ca un portofoliu financiar – cu date, scenarii și algoritmi.
Structura tehnologică a licitației PowerChina
Licitația pentru modulele solare este împărțită astfel:
- 24 GW – n-type TOPCon (tehnologie foarte eficientă, deja dominantă în noile parcuri);
- 3 GW – HJT (heterojunction);
- 4 GW – BC (back-contact).
Toate modulele cerute sunt bifaciale și folosesc celule de 182 mm sau mai mari – standardul actual pentru proiecte mari, cu randament ridicat și cost nivelat scăzut (LCOE).
Pentru invertoare, cerințele sunt la fel de clare:
- 8 GW – invertoare de tip cabinet integrat, >3,125 MW (pentru proiecte mari, centralizate);
- 20 GW – invertoare string >300 kW;
- 3 GW – invertoare string 10–150 kW (probabil pentru C&I și proiecte mai dispersate).
Asta arată o strategie în două direcții: megaparcuri la scară de sistem și o rețea extinsă de proiecte comerciale/industriale, ambele cu cerințe clare de integrare în rețea.
De ce e relevant pentru România
România nu va comanda mâine 31 GW de panouri. Dar trei idei sunt direct aplicabile:
- Standardizare – aceleași tipuri de module, aceleași tipuri de invertoare, aceleași interfețe digitale simplifică proiectarea, construcția și mentenanța.
- Gândire pe portofoliu – nu ai 100 de proiecte separate, ci un portofoliu gestionat integrat, unde AI optimizează producția, mentenanța și interacțiunea cu rețeaua.
- Contracte-cadru – PowerChina folosește liste scurte de furnizori și competiție secundară. Exact acest model poate fi adaptat și în România, la nivel de grupuri de companii sau consorții.
2. Lecții pentru dezvoltatorii de proiecte solare din România
Pentru un dezvoltator român, China pare, uneori, „altă planetă”. Dar logica de business este aceeași: randament maxim, risc minim, cost controlat.
Standardizare și pregătirea pentru AI
Când PowerChina cere module bifaciale TOPCon/HJT/BC cu dimensiuni standard, se gândește la mai mult decât la prețul pe W:
- monitorizare unitară – aceeași structură de date, aceleași parametri, aceleași algoritmi de analiză;
- modele AI mai precise – date comparabile de la mii de stringuri similare scurtează timpul de antrenare și cresc acuratețea predicțiilor;
- mentenanță predictivă – e mai ușor să detectezi anomalii dacă toate echipamentele se comportă „așteptat” în condiții similare.
În România, mulți dezvoltatori încă aleg echipamente „după preț” sau după oferte oportuniste. Pe termen scurt poate părea un avantaj, dar pe termen lung îngroapă posibilitatea de a aplica eficient AI în operare și mentenanță.
Ce merită făcut la noi:
- definește un „catalog intern” de tehnologii aprobate (2–3 tipuri de module, 2–3 familii de invertoare);
- folosește aceleași protocoale de comunicație, aceleași platforme SCADA sau, măcar, un nivel unificat de agregare de date;
- proiectează încă de la început parcul ca parte dintr-un portofoliu, nu ca un activ singular.
Cum ajută AI direct pe proiectele fotovoltaice
Câteva aplicații concrete, ușor de înțeles pentru un parc solar din România:
-
Optimizarea producției în timp real
Un model AI corelează:- radiația solară;
- temperatura modulelor;
- starea invertorului;
- limitările din rețea (curtailment, tensiune).
Rezultatul: setări automate ale MPPT, unghiuri la trackere, sau chiar decizii de reducere controlată a producției pentru a evita penalități sau deconectări.
-
Mentenanță predictivă
Algoritmii „văd” devieri înainte să se transforme în avarii:- stringuri care subproduc cu 2–3% față de normal;
- încălziri atipice la conexiuni;
- pattern-uri de fault recurente la anumite modele de invertor.
-
Analiza degradării modulelor
Pe un portofoliu de mai multe parcuri, AI poate estima degradarea reală pe fiecare tip de tehnologie (TOPCon vs PERC, spre exemplu) și poate influența direct noile achiziții.
Cine are date bune și structurate pe 5–7 ani va lua decizii mai bune decât oricine negociază doar pe prețul din ofertă.
3. AI pentru integrarea parcurilor solare în rețeaua din România
Creșterea masivă a fotovoltaicului în România pune presiune pe operatorii de rețea și pe Transelectrica. China se lovește de exact aceleași probleme – doar că la scară mult mai mare.
Ce înseamnă 31 GW de invertoare într-o rețea deja încărcată
PowerChina a împărțit licitația de invertoare pe puteri tocmai pentru a putea gestiona mai bine integrarea în rețea. Invertoarele moderne sunt, practic, computere de putere, iar AI le poate coordona pentru a ajuta rețeaua, nu doar pentru a livra energie.
Aplicații concrete de AI pentru integrarea fotovoltaicului în rețeaua din România:
- Forecast avansat de producție solară pe 5 minute, 15 minute, 1 oră – pentru dispecer și pentru piața de echilibrare;
- Control adaptiv al tensiunii și frecvenței – algoritmii ajustează factorul de putere și răspunsul la evenimente în rețea;
- Detecția incipientă a congestiilor – AI vede din timp unde, pe linii sau stații, fluxul de putere va deveni problematic când bate soarele „prea bine”.
În China, asemenea proiecte se implementează deja ca parte a programelor mari de investiții. România nu are aceleași volume, dar are aceeași nevoie de:
- plăci digitale comune (platforme de date la TSO/DSO);
- modele AI care „văd” tot sistemul, nu doar un parc izolat;
- reguli clare prin care parcurile noi sunt obligate să fie „AI-ready” (măsurători, telemetrie, comenzi la distanță).
4. Ce poate învăța România din strategia de achiziții a Chinei
Dincolo de cifrele impresionante, modelul PowerChina transmite o abordare clară: stabilitatea lanțului de aprovizionare + competiție între furnizori.
Contracte-cadru și liste scurte de furnizori
PowerChina nu cumpără totul într-o singură licitație, „la grămadă”. Face acorduri-cadru și apoi selecție secundară:
- creează liste scurte de furnizori agreați;
- folosește competiții rapide pentru volume specifice;
- reduce riscul de dependență de un singur furnizor;
- obține prețuri mai bune pe termen lung.
Un consorțiu de dezvoltatori din România, sau chiar mari jucători industriali cu portofoliu de proiecte C&I, pot copia acest model:
- să grupeze nevoile de achiziții (panouri, invertoare, sisteme de stocare);
- să definească specificații tehnice compatibile cu monitorizarea avansată și AI;
- să negocieze ca bloc, nu individual, cu producătorii.
Datele ca activ strategic, nu doar energia
Cea mai mare greșeală pe care o văd des în România: proiecte solare gândite exclusiv ca „MW instalați” și „MWh produși”. În 5–10 ani, valoarea datelor generate de un portofoliu va conta la fel de mult.
Ce înseamnă asta, practic:
- să tratezi senzorii, SCADA și platformele de date ca investiție, nu ca „bifat cerință tehnică minimă”;
- să ceri de la furnizori acces la date brute, API-uri deschise și formate standard, nu doar PDF-uri de raport lunar;
- să ai un plan clar de utilizare a AI: de la simple alerte automate până la modele avansate de optimizare a portofoliului.
România nu trebuie să inventeze roata. Trebuie să sară direct la nivelul în care AI este integrat din faza de proiectare și achiziție.
5. Pași concreți pentru jucătorii din România care vor să fie „AI-ready”
Dacă ești dezvoltator, operator de parc, producător industrial cu rooftop PV sau lucrezi într-o companie de utilități, poți începe acum cu câțiva pași clari.
1. Standardizează echipamentele și datele
- alege 1–2 familii de invertoare cu suport bun pentru integrare IT;
- impune măsurători minime de câmp (curenți, tensiuni, temperaturi, insolație);
- decide de la început cum vei structura datele (tagging, rezoluție de timp, arhivare).
2. Construiește o platformă unificată de monitorizare
Nu e nevoie, de la început, de ceva „science fiction”. Dar ai nevoie de:
- o platformă unică (sau un „data lake”) în care să ajungă datele din toate parcurile;
- acces de tip API pentru aplicații AI;
- dashboard-uri flexibile, unde poți testa și vizualiza rapid noi algoritmi.
3. Începe cu cazuri de utilizare simple de AI
De exemplu:
- model AI care detectează stringuri cu devieri anormale;
- forecast de producție bazat pe date meteo locale și istoric propriu;
- clasificare automată a alarmelor (critice / necritice / false alarme).
4. Gândește proiectele noi pentru un viitor cu stocare și flexibilitate
PowerChina include în program și masivă capacitate de invertoare și, în alte inițiative, de stocare. România va ajunge inevitabil acolo. AI este veriga lipsă care dă sens:
- coordonării dintre parcuri PV + baterii + consum flexibil;
- participării la piețe de echilibrare și servicii de sistem;
- reducerii pierderilor și evitării congestiilor.
Final: România nu are nevoie de 31 GW ca să gândească „ca PowerChina”
Mega-licitația PowerChina pentru 31 GW de panouri fotovoltaice arată direcția globală: proiecte mari, standardizare, portofolii integrate și decizii bazate pe date. România e deja pe același drum, doar la o scară mai mică.
Dacă vrem ca seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” să devină realitate, nu doar titlu, următorul pas e clar: să proiectăm fiecare parc solar, fiecare MW nou, ca parte a unui sistem digital, inteligent, pregătit pentru AI.
Cine începe astăzi să-și organizeze datele, să-și standardizeze echipamentele și să testeze primele modele AI, va avea în câțiva ani un avantaj greu de prins din urmă.
Întrebarea reală pentru sectorul energetic românesc nu e dacă vom folosi AI, ci cine va fi suficient de rapid ca să fie lider, nu follower.