Un studiu recent realizat de un grup de profesori de la Universitatea „Lucian Blaga” din Sibiu arată că inteligența artificială poate administra mai eficient energia electrică în comunitățile de prosumatori comparativ cu sistemele tradiționale bazate pe reguli fixe. Cercetarea publicată în revista Sustainability potrivește avantajele utilizării algoritmilor de învățare prin consolidare în optimizarea consumului și a stocării energiei, conform declarațiilor profesorului Adrian Florea.
👉 Creșterea numărului de prosumatori în România și contextul legislativ actual
Numărul prosumatorilor din România a crescut rapid în ultimii ani, iar la finalul lunii septembrie 2025 existau aproape 268.000 de astfel de consumatori care produc și consumă energie electrică, dintre care peste 39.000 aveau baterii pentru stocarea energiei. Aceste cifre reflectă o tendință semnificativă și o evoluție a pieței energiei regenerabile, care este susținută și de modificările legislative recente.
Într-un proiect de lege încă nepublicat oficial, se prevede posibilitatea compensării numerice sau regularizării financiare a excedentului de energie produs de prosumatori. Așadar, prin formarea de comunități energetice, aceștia pot gestiona și valorifica împreună surplusul electric, beneficiind astfel de avantaje economice, sociale și ecologice, explică profesorul Adrian Florea, unul dintre autorii studiului publicat de echipa de la Facultatea de Inginerie a ULBS.
👉 Inteligența artificială în managementul energiei comunitare
Studiul intitulat „Reinforcement Learning-Based Energy Management in Community Microgrids” a comparat două metode de control al energiei în sistemele de prosumatori: controlul clasic, bazat pe reguli fixe, și algoritmii de inteligență artificială care folosesc învățarea prin recompensă. Profesorii sibieni au folosit date reale simulate în mediul CityLearn, demonstrând că agenții IA pot învăța singuri strategia optimă pentru încărcarea și descărcarea bateriilor în vederea maximizării economiilor și reducerii emisiilor.
Fiecare clădire dintr-o comunitate energetică care deține baterii este gestionată de un agent inteligent care acționează coordonat cu ceilalți pentru a minimiza consumul din rețeaua electrică și pentru a reduce costurile. Acest sistem ia decizii complexe bazate pe recompense și penalizări primite într-un mediu de simulare și își ajustează strategiile pentru a optimiza beneficiile economice și ecologice, detaliază Adrian Florea.
Conform cercetării, utilizarea algoritmilor de tip Reinforcement Learning a adus o reducere de până la 9,2% a costurilor cu energia electrică și a emisiilor de carbon în comunitățile în care toți sau majoritatea membrilor dispun de baterii de stocare. În schimb, beneficiile au fost mai reduse în comunitățile cu un număr limitat de prosumatori cu astfel de capacități de stocare.
„Acești agenți nu acționează individual, ci la comun, pentru a reduce consumul total al comunității de energie. Am demonstrat că algoritmii de Inteligență Artificială (IA) pot lua decizii care reduc costurile și impactul asupra mediului mai mult decât regulile prestabilite”, a concluzionat profesorul Adrian Florea, subliniind potențialul acestei tehnologii pentru viitorul gestionării energiei în România.
