Profesorii de la ULBS demonstrează eficiența inteligenței artificiale în gestionarea energiei în comunitățile de prosumatori

Un studiu realizat de un grup de profesori ai Universității „Lucian Blaga” din Sibiu arată că inteligența artificială poate administra mai eficient energia electrică în comunitățile de prosumatori comparativ cu metodele clasice bazate pe reguli fixe. Cercetarea a fost publicată în revista internațională Sustainability și evidențiază avantajele algoritmilor de învățare automată în reducerea costurilor și emisiilor de carbon, pe fondul creșterii numărului de prosumatori în România, menționează cercetătorii pentru Turnul Sfatului.

👉 Numărul de prosumatori și legislația favorabilă în România

La sfârșitul lunii septembrie 2025, România înregistra aproape 268.000 de prosumatori, dintre care peste 39.000 dispun de sisteme de stocare a energiei. Aceștia generează electricitate prin panouri fotovoltaice și pot valorifica energia produsă suplimentar fie prin stocare, fie prin livrare către rețeaua națională.

Legislația românească a început să susțină formarea comunităților energetice, permițând prosumatorilor să se asocieze pentru a beneficia de avantaje economice, sociale și ecologice. Adrian Florea, unul dintre autorii studiului, explică faptul că aceste comunități controlează infrastructura energetică și iau decizii privind operarea și valorificarea energiei, ceea ce necesită strategii avansate pentru gestionarea dinamică a consumului și producției.

👉 Implementarea și eficiența inteligenței artificiale în administrarea energiei

Principala dificultate în administrarea comunităților de prosumatori este variabilitatea cererii de energie și a producției solare, influențată de condițiile meteo. Până acum, sistemele de control se bazau pe reguli presetate, precum încărcarea bateriilor pe timpul nopții sau utilizarea energiei stocate seara.

Profesorii sibieni au testat un model bazat pe inteligență artificială (Reinforcement Learning), comparându-l cu controlerul tradițional bazat pe reguli (RBC). În loc să urmeze instrucțiuni fixe, algoritmul IA învață singur strategia optimă prin recompense și penalizări, așa cum arată Adrian Florea: „Algoritmul ia decizii repetate într-un mediu de simulare și primește «recompense» sau «penalizări». Prin milioane de încercări acesta descoperă o strategie care maximizează beneficiile economice și de mediu.”

Fiecare clădire cu baterii din comunitate este controlată de un agent IA independent, iar acești agenți colaborează pentru a reduce consumul total, costurile și emisiile de carbon. Sistemul decide când să încarce bateria în perioadele cu exces de energie sau preț scăzut și când să utilizeze energia stocată când cererea este mare, evitând consumul din rețea.

Potrivit studiului, în scenariile analizate, utilizarea algoritmilor IA a condus la o reducere de până la 9,2% a costurilor anuale și emisiilor de carbon față de metodele clasice bazate pe reguli. Beneficiile sunt mai mari în comunitățile cu un număr mai mare de prosumatori care au capacitate de stocare. „Am demonstrat că algoritmii de Inteligență Artificială pot lua decizii care reduc costurile și impactul asupra mediului mai mult decât regulile prestabilite”, concluzionează profesorul Florea.