India arată cât de greu se implementează schemele solare mari. România poate evita aceleași blocaje folosind AI pentru politici, rețele și mentenanță predictivă.
De ce contează povestea Indiei pentru tranziția verde a României
În iunie 2025, India ajunsese deja la 120 GW capacitate de module fotovoltaice și 29 GW de celule. În spate nu e doar capital privat, ci o schemă națională uriașă de stimulare – PLI (Production Linked Incentive) – care direcționează banii publici către producție măsurabilă.
Sună ca un vis pentru orice stat care vrea independență energetică și locuri de muncă în „verde”. Realitatea? Doar 29% din capacitatea promisă prin PLI era efectiv operațională la jumătatea lui 2025. Proiecte întârziate, costuri mai mari, politici incoerente. Exact tipul de scenariu pe care România ar trebui să îl evite în următorii 5–10 ani.
Articolul de mai jos pornește de la cazul Indiei și îl traduce în lecții practice pentru România, cu un accent clar: cum ne poate ajuta inteligența artificială să proiectăm și să implementăm mai bine scheme de sprijin pentru energie regenerabilă – de la fotovoltaic la eolian și stocare.
Ce este schema PLI și ce a reușit, concret, în India
Schema PLI pentru solar a fost gândită ca un accelerator pentru producția internă de:
- polisiliciu
- wafer
- celule fotovoltaice
- module fotovoltaice.
Statul acordă stimulente financiare în funcție de cantitatea efectiv produsă, nu doar de investiția promisă. Pe scurt, bani pentru rezultate, nu pentru promisiuni.
Conform analizei JMK Research și IEEFA, la iunie 2025 India ajunsese la:
- 3,3 GW capacitate de polisiliciu
- 5,3 GW wafer
- 29 GW celule
- 120 GW module.
Contribuția PLI:
- a generat toată capacitatea de polisiliciu instalată în țară
- ~75% din wafer
- ~36% din celule
- ~24% din module.
Mesajul e clar: schema a funcționat mai bine în amonte (upstream) – polisiliciu și wafer – decât în aval (celule și module), unde implementarea e mai complexă și mai expusă la piața globală.
Asta contează pentru România pentru că și noi discutăm tot mai mult despre lanțuri valorice locale în energie regenerabilă, nu doar despre a instala panouri și turbine importate.
Unde s-a blocat India: trei probleme majore de implementare
India nu a eșuat, dar nici nu a livrat cât promiteau slide-urile de prezentare. Raportul JMK/IEEFA evidențiază câteva frâne serioase, pe care le vom traduce imediat în lecții pentru România.
1. Investiții uriașe în amonte și stimulente insuficiente
Integrarea completă de la polisiliciu la modul înseamnă:
- investiții de miliarde
- tehnologie complexă
- timp lung de ramp-up.
În același timp, nivelul stimulentelor PLI acoperă doar o fracțiune din costurile reale de producție. Rezultatul:
- proiecte care pornesc greu
- planuri de extindere amânate
- risc crescut de nerambursare/penalități.
2. Politici comerciale incoerente și reguli schimbate des
Un alt blocaj serios:
- importuri aproape libere pentru polisiliciu și wafer
- restricții la module (Approved List of Models and Manufacturers – ALMM)
- revizuiri frecvente ale listei ALMM.
Pentru un investitor, asta înseamnă un singur lucru: imprevizibilitate. Când nu știi ce vei putea importa, vinde sau exporta peste 2–3 ani, apeși frâna la investiții.
3. Dependență de tehnologie și echipamente din China
Chiar dacă stimulezi producția locală, dacă:
- echipamentele vin tot din China,
- know-how-ul critic vine tot de acolo,
- iar regimul de vize și export pentru experți e complicat,
atunci ramp-up-ul de capacitate devine lent și riscant.
JMK estimează că, pentru cele două tranșe PLI, companiile expuse la nerespectarea termenelor și țintelor pot ajunge la peste 41.800 crore INR (aprox. 4,8 miliarde USD) în:
- garanții bancare pierdute
- stimulente ratate
- venituri neîncasate.
Asta nu mai e doar o „întârziere”, e un risc sistemic.
Lecții directe pentru România: politica nu e suficientă fără date și AI
România intră într-o perioadă în care:
- rețelele electrice trebuie modernizate rapid
- solarul și eolianul cresc constant
- discuția despre producție locală de echipamente devine tot mai serioasă
- fondurile europene și PNRR pun presiune de timp.
Dacă repetăm abordarea „anunțăm schema, vedem după cum o implementăm”, riscăm să copiem exact problemele Indiei.
Diferența este că România poate folosi acum AI în industria energetică pentru a anticipa, simula și corecta din mers.
Cum ajută AI în faza de proiectare a schemelor de sprijin
AI poate transforma modul în care se proiectează politicile publice pentru energie regenerabilă:
-
Modelare de scenarii economice
Modele de simulare bazate pe AI pot estima, înainte de lansare:- câți producători pot fi atrași realist
- ce randament investițional e necesar ca proiectele să fie bancabile
- cum afectează schema prețurile la energie și la echipamente.
-
Analiză de sensibilitate în timp real
Ce se întâmplă dacă prețul polisiliciului scade cu 50%? Sau dacă UE introduce noi taxe vamale pe anumite module? Un model AI bine antrenat poate rula sute de astfel de scenarii și recomanda ajustări de design. -
Optimizarea structurii de stimulente
În loc de un singur tip de subvenție, AI poate sugera un mix:- credite fiscale
- finanțare cu dobândă redusă
- bonusuri pentru integrare locală profundă (polisiliciu, wafer, celule)
- scheme diferite pentru companii mari vs. IMM-uri.
Cum ajută AI în implementare: monitorizare și corecții rapide
O schemă de tip PLI sau o linie de finanțare pentru solar în România ar trebui să fie însoțită de un tablou de bord național alimentat de AI:
-
Monitorizare în timp aproape real a:
- capacităților instalate
- gradului de utilizare a fabricilor
- întârzierilor în proiecte
- costurilor efective raportate de industrie.
-
Detecție timpurie a riscurilor
Modelele de machine learning pot identifica tipare:- companii care riscă să nu-și atingă țintele
- sectoare unde costurile scapă de sub control
- zone unde rețeaua electrică nu poate prelua noua producție.
-
Recalibrarea automată a parametrilor
De exemplu, dacă AI detectează că proiectele din amonte (polisiliciu/wafer) sunt blocate de costul capitalului, sistemul poate sugera:- creșterea ponderii granturilor
- extinderea perioadei de acordare a stimulentelor
- prioritizarea unor proiecte strategice pentru lanțul valoric.
Asta înseamnă politică publică adaptivă, nu scheme rigide care expiră înainte să livreze.
AI dincolo de politici: mentenanță predictivă și optimizare de rețea
India se confruntă nu doar cu provocări de producție, ci și cu integrarea masivă a solarului în rețea. România va simți același lucru pe măsură ce capacitățile fotovoltaice cresc.
Iar aici intră două zone unde AI este deja utilă, nu doar teorie:
1. Mentenanță predictivă pentru parcuri fotovoltaice și eoliene
Majoritatea investitorilor se concentrează pe CAPEX. Problemele apar după 2–3 ani, când:
- scade producția din cauza murdăriei, degradării sau defectelor
- cresc costurile de intervenție
- apar perioade de indisponibilitate neplanificată.
Modelele AI pot:
- analiza serii lungi de date de la invertoare, senzori, SCADA
- identifica devieri subtile de la comportamentul normal
- genera alerte cu săptămâni înainte de o avarie majoră.
Pentru un parc de zeci sau sute de MW, diferența între mentenanță reactivă și mentenanță predictivă înseamnă:
- +2–5% energie livrată anual
- reducerea costurilor de O&M
- creșterea duratei de viață a echipamentelor.
2. Optimizarea rețelelor electrice cu AI
Creșterea accelerată a solarului pune presiune pe distribuitori și transportatori. AI poate ajuta în câteva moduri concrete:
-
Predicția producției și a consumului
Algoritmii de învățare automată pot combina:- date meteo
- istoricul de consum
- date economice pentru a anticipa cu mai mare acuratețe vârfurile și golurile de producție.
-
Managementul congestiilor în rețea
AI poate sugera în timp real:- unde e nevoie de limitare de producție (curtailment)
- unde trebuie redirecționată puterea
- când e momentul optim pentru a încărca/deversa din baterii.
-
Planificarea investițiilor în rețea
În loc să dimensionezi linii și stații pe baza unor medii istorice, poți folosi modele AI care proiectează:- evoluția parcurilor solare/eoliene
- apariția noilor consumatori (de ex., stații de încărcare EV)
- scenarii de creștere economică.
Rezultatul este un mix mai bun între costuri de infrastructură și siguranța alimentării.
Cum ar arăta o schemă „PLI românească” cu AI integrat
Dacă România ar decide mâine să lanseze o schemă națională pentru producția de echipamente solare sau baterii, o variantă inspirată de India, dar îmbunătățită cu AI, ar putea arăta așa:
-
Fază de proiectare asistată de AI
- modele de simulare pentru impact economic, energetic și bugetar
- scenarii multiple de design (nivel de subvenție, praguri de performanță, durată)
- evaluare a dependențelor externe (materii prime, echipamente, know-how).
-
Platformă digitală unică pentru aplicații și raportare
- toate companiile aplicante încarcă date standardizate
- AI verifică consistența, identifică riscurile, semnalează anomalii
- transparență totală asupra stadiului proiectelor.
-
Dashboard național de monitorizare, cu actualizare aproape reală
- progres pe fiecare segment de lanț valoric (polisiliciu, celule, module, baterii)
- compararea rezultatelor cu scenariile inițiale
- alerte automate când apar deviații mari.
-
Mecanism clar de ajustare periodică
- la fiecare 6–12 luni, un raport generat cu sprijinul AI propune:
- ajustări la nivelul stimulentelor
- prioritizarea unor zone sau tehnologii
- modificări de eligibilitate, justificate cu date.
- la fiecare 6–12 luni, un raport generat cu sprijinul AI propune:
Asta înseamnă o schemă vie, nu un PDF uitat după lansare.
Unde mergem mai departe: România, AI și tranziția verde
Cazul Indiei arată că politica ambițioasă fără execuție monitorizată și adaptivă generează blocaje și risc financiar. România este într-un moment în care poate sări direct la generația următoare de politici publice în energie, în care AI nu e un moft tehnologic, ci o piesă de bază a arhitecturii de decizie.
Pentru companii din energie, mesajul este simplu:
- adopți AI acum – în predicția producției, mentenanță, optimizare de portofoliu – sau vei concura cu cei care o fac deja și au costuri mai mici.
Pentru autorități, întrebarea cheie este:
vrem scheme care arată bine în comunicate sau programe care se ajustează din mers, pe baza datelor și a modelelor predictive?
Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” merge exact în această direcție: cum legăm decizia publică, investițiile private și tehnologia astfel încât, peste 10 ani, să nu discutăm doar despre câți MW am instalat, ci despre cât de inteligent funcționează sistemul energetic românesc.