India arată cum vremea poate rupe în două producția solară. AI poate transforma această variabilitate într-un avantaj – inclusiv pentru România.
De ce contează un ciclon din India pentru tranziția verde din România
În noiembrie 2025, nordul Indiei a avut cu până la 20% mai mult soare decât media, în timp ce sudul țării și Sri Lanka au pierdut 15–20% din iradianța solară din cauza ciclonului Ditwah. Rezultatul: într-o parte a țării parcurile fotovoltaice produceau excelent, în cealaltă, furtuni, nori și infrastructură distrusă.
Asta nu e doar o știre meteo exotică. Este fix genul de situație care va decide cine are o tranziție energetică stabilă și cine se va lupta cu pene de curent și prețuri volatile. Iar diferența o va face inteligența artificială integrată în rețelele electrice.
România intră în 2026 cu investiții masive în fotovoltaic, parcuri eoliene în Dobrogea și presiunea PNRR de a reduce rapid ponderea cărbunelui și gazului. Realitatea? Producția regenerabilă va fi tot mai dependentă de vreme. Fără AI, sistemul energetic va „alerga după evenimente”. Cu AI, poate anticipa, redistribui și stabiliza.
În rândurile de mai jos folosesc exemplul ciclonului Ditwah și al Indiei pentru a arăta cum poate AI să gestioneze variațiile regionale de producție solară și ce înseamnă asta, foarte practic, pentru România.
1. Ce s-a întâmplat în India: o lecție de variabilitate extremă
Essențialul: în noiembrie 2025, India a trăit un scenariu „split-screen” energetic.
- Nordul Indiei și Pakistanul – iradianță cu până la +20% peste medie datorită unui câmp de presiune înaltă, cer senin, producție solară excelentă.
- Sud-estul Indiei și Sri Lanka – iradianță cu –15% până la –20% sub medie, nori groși, ploi puternice, ciclon tropical format în Golful Bengal: Ditwah.
Câteva efecte concrete:
- Sri Lanka: cele mai grave inundații din ultimele două decenii, peste 1 milion de persoane afectate și peste 330 de decese.
- Sudul Indiei (Tamil Nadu, Andhra Pradesh, Kerala): ploi torențiale, vânt puternic, distrugerea infrastructurii de transport și a terenurilor agricole.
- Pentru operatorii de parcuri solare: producție prăbușită în sud, producție foarte bună în nord.
Și totuși, la nivel național, India a reușit să urce ponderea regenerabilelor în mixul de producție:
- cererea totală de electricitate a scăzut (temperaturi mai scăzute în centru),
- producția din cărbune a scăzut cu aproape 6% față de noiembrie 2024,
- producția din regenerabile a crescut cu 24% față de anul anterior, datorită atât noilor capacități instalate, cât și condițiilor excelente din nord.
Mesajul e clar: geografia și vremea pot trage în direcții opuse, dar un sistem bine planificat poate folosi surplusul dintr-o regiune ca să compenseze deficitul din alta. Cheia este să știi din timp ce urmează – aici intră în scenă AI.
2. Cum intră AI în joc: de la satelit la decizie în dispecerat
Modelul folosit în analiză, Solcast (companie DNV), procesează date satelitare la rezoluție de 1–2 km, urmărește norii și aerosolii și folosește algoritmi AI/ML pentru a calcula iradianța cu un bias tipic sub 2%. Aceste date alimentează apoi prognoze precise de producție solară pentru peste 300 GW de active solare la nivel global.
Acesta e un exemplu concret de AI aplicat pe lanțul energetic:
- Percepție – sateliți, senzori meteo, SCADA din parcuri fotovoltaice, contoare inteligente.
- Inteligență – algoritmi de machine learning care învață legăturile între nori, vânt, temperatură și producția reală a fiecărui parc.
- Acțiune – recomandări și comenzi automate către dispecer, operator de rețea, agregatori de flexibilitate, baterii, consumatori mari.
Într-un sistem clasic, dispecerii se bazează preponderent pe:
- prognoze meteo generale,
- curbe istorice de consum,
- experiență și „simțul” operatorului.
Într-un sistem cu AI bine integrat, aceștia au la dispoziție:
- prognoze de producție solară la nivel de parc, cartier sau chiar acoperiș, la intervale de 5–15 minute,
- simulări de scenarii: ce se întâmplă dacă înnorarea se accelerează, dacă un front atmosferic se abate spre o zonă cu densitate mare de PV etc.,
- optimizare automată a pornirii/opriri centralelor flexibile, încărcării/descărcării bateriilor, reducerii de sarcină (demand response).
Asta transformă complet modul în care e operată rețeaua: nu mai reacționezi la probleme, începi să le previi.
3. De la India la România: unde avem aceeași problemă, doar cu alte culori pe hartă
România nu are cicloane tropicale, dar are suficientă variabilitate meteo cât să pună probleme unui sistem cu mii de MW de solar și eolian:
- Dobrogea: vânt puternic, dar și episoade de ceață și chiciură care reduc producția eoliană; în plus, o densitate foarte mare de capacități conectate pe aceeași rețea.
- Sudul și vestul țării: câmpii cu iradianță foarte bună pentru fotovoltaic, dar și valuri de caniculă care cresc consumul (climatizare) și scad ușor randamentul panourilor.
- Zona montană și subcarpatică: variații rapide ale nebulozității, ninsori care pot afecta atât producția, cât și infrastructura.
Pe măsură ce România instalează parcuri solare de sute de MW în Oltenia, Muntenia, Banat, plus fotovoltaic pe acoperișuri rezidențiale și industriale, apar aceleași întrebări ca în India:
- Ce facem când în sudul țării e un front de nori, dar în vest avem soare puternic?
- Cum evităm supraîncărcarea unor linii de transport în zilele cu soare maxim și consum redus (weekenduri, sărbători)?
- Cum acoperim rapid căderi bruște de producție când trec fronturi de nori peste zone cu densitate mare de PV?
Răspunsul sănătos nu este „pornim mai mult gaz, să fie”, ci folosim AI pentru a integra toate resursele:
- producție solară și eoliană,
- baterii la scară mare și sisteme de stocare C&I,
- flexibilitatea consumatorilor industriali și comerciali,
- consumatori rezidențiali cu pompe de căldură, boilere electrice, stații de încărcare EV.
4. Ce poate face concret AI pentru sistemul energetic românesc
4.1 Prognoză de producție solară și eoliană, la nivel de MW
AI poate oferi, pentru fiecare parc fotovoltaic sau zonă de distribuție:
- prognoză de producție la interval de 5–15 minute, pe următoarele 24–72 de ore,
- modelare a impactului exact al norilor, temperaturii și aerosolilor asupra fiecărei tehnologii de panouri,
- actualizare în timp real pe baza datelor SCADA, cu corecții continue (learning din eroare).
Beneficii:
- Transelectrica și operatorii de distribuție pot planifica mai eficient rețeaua și rezerva de echilibrare.
- Furnizorii și traderii pot construi portofolii de energie regenerabilă cu risc mai mic.
- Investitorii în proiecte solare pot obține finanțare mai ieftină, având profiluri de producție mai bine cuantificate.
4.2 Optimizarea fluxurilor în rețea și reducerea congestiilor
Un sistem AI de tip „digital twin” al rețelei poate simula, în timp real:
- fluxurile de energie între regiuni,
- încărcarea liniilor și transformatoarelor,
- pierderile tehnice și zonele cu risc de congestie.
În scenarii de tip „nordul produce mult, sudul puțin” (cum a fost în India), AI poate recomanda sau executa automat:
- reconfigurarea rețelei (schimbarea topologiei, unde este posibil),
- limitarea temporară a producției în nodurile critice,
- activarea stocării în zonele cu surplus,
- rerutarea energiei spre consumatori flexibili sau stații de încărcare EV.
Pentru România, asta înseamnă mai puține situații în care parcurile solare sunt tăiate din rețea din lipsă de capacitate de transport și o utilizare mai bună a investițiilor deja făcute.
4.3 Managementul stocării și al flexibilității consumului
AI poate decide, aproape la nivel de secundă, ce facem cu fiecare kWh regenerabil în plus:
- se stochează într-o baterie de 100 MWh dintr-un parc solar,
- se trimite la o fabrică de ciment care poate deplasa consumul în funcție de semnalul de preț,
- se redirecționează către un hub de încărcare pentru vehicule electrice,
- se folosește pentru a încălzi apă în boilere inteligente rezidențiale.
Cu un sistem bine calibrat, România poate trece de la:
„Avem soare, dar nu avem ce face cu el acum, așa că reducem producția.”
la:
„Avem soare, îl folosim maximal și inteligent, reducând importurile și consumul de gaze.”
5. Pași practici pentru România: de la pilot la standard
Dacă vrem ca AI să ajute real tranziția verde, abordarea nu poate fi doar teoretică. Câțiva pași concreți care pot fi făcuți chiar din 2026:
5.1 Integrarea prognozelor bazate pe AI în dispecerat
- Achiziția și integrarea de servicii de prognoză solară/eoliană bazate pe ai/ML.
- Standardizarea schimbului de date între operatori (parcuri solare, distribuitori, Transelectrica).
- KPI clari: reducerea dezechilibrelor, a costurilor de balancare, a pierderilor din tăieri de producție.
5.2 Proiecte-pilot pe zone cu densitate mare de regenerabile
De exemplu:
- un pilot în Dobrogea (eolian + solar + baterii),
- un pilot în Oltenia sau Banat cu accent pe fotovoltaic.
Aici se pot testa algoritmi AI pentru:
- reglaj automat al producției,
- management local al congestiilor,
- integrarea bateriilor și a flexibilității industriale.
5.3 Reglementări care încurajează utilizarea AI și a datelor
- Clarificarea cadrului pentru agregatori de flexibilitate și participarea lor pe piața de echilibrare.
- Cerințe minime de digitalizare și transmitere de date în timp real pentru noile parcuri de peste un anumit prag de MW.
- Mecanisme de compensare pentru servicii de sistem furnizate prin AI (de exemplu, capacitate virtuală, flexibilitate la consumatori).
6. De ce merită să vorbim de AI acum, nu după ce apar problemele
Cazul Indiei cu ciclonul Ditwah arată un lucru esențial: evenimentele meteo extreme nu sunt o excepție, ci noua normalitate. România va vedea veri mai fierbinți, episoade de secetă și furtuni severe care pot afecta atât producția, cât și rețeaua.
Dacă ne uităm la următorii 5–10 ani, scenariul probabil arată așa:
- mii de MW noi de fotovoltaic instalați,
- penetrare tot mai mare de prosumatori,
- mai multe proiecte de stocare electrochimică și, posibil, hidrogen verde,
- electrificarea accelerată a încălzirii și transportului.
Un astfel de sistem nu poate fi operat eficient doar cu instrumentele de acum 20 de ani. AI devine infrastructură critică, nu un moft tehnologic.
Pentru companiile din energie, pentru dezvoltatorii de proiecte și pentru marii consumatori industriali, întrebarea reală pentru 2026 nu e „dacă” să folosească AI, ci „unde începem ca să vedem valoare în 12–24 de luni”.
Concluzie: din variabilitate meteo facem avantaj competitiv
Exemplul Indiei, cu nordul în plin „boom solar” și sudul lovit de ciclon, arată că geografia și clima nu iartă pe nimeni, dar un sistem inteligent poate transforma haosul vremii într-un avantaj. Surplusul dintr-o regiune poate acoperi deficitul din alta, atâta timp cât există rețea, stocare și… inteligență artificială care să coordoneze totul.
Pentru România, aflată în plin proces de tranziție verde, miza e clară: cine investește acum în AI pentru prognoză, optimizarea rețelei și managementul flexibilității va avea un sistem energetic mai stabil, costuri mai mici și o dependență mai redusă de combustibili fosili.
Dacă ești implicat în dezvoltarea de proiecte regenerabile, operare de rețea sau consum industrial, întrebarea utilă pentru următoarea ședință este simplă:
„În ce punct al lanțului nostru energetic ar genera AI cel mai mare beneficiu în următorul an – și ce date ne lipsesc ca să pornim?”
Răspunsul sincer la întrebarea asta poate fi primul pas spre o rețea românească mai verde și mai inteligentă.