Model Pogodowy AI Przeobraża Handel Energii

Nowy model prognozowania pogody oparty na sztucznej inteligencji (AI), opracowany przez Europejskie Centrum Średniozasięgowych Prognoz Pogody (ECMWF), zaczyna wpływać na sposób działania traderów energii na coraz bardziej zmiennych rynkach, jak pierwotnie informował Bloomberg.

Model, który łączy dane historyczne z tradycyjnymi pomiarami meteorologicznymi, został zaprojektowany w celu zwiększenia dokładności i szybkości prognoz pogody.

Każdej nocy w Bolonii, we Włoszech, superkomputery w ECMWF analizują ogromne ilości danych atmosferycznych, aby stworzyć prognozy pogody. Wydane sześć godzin później, te prognozy od dawna kierowały handlowcami energii elektrycznej i gazu w zarządzaniu podażą i popytem, zgodnie z informacjami Bloomberga.

Wprowadzenie prognozowania opartego na sztucznej inteligencji jednak oznacza zmianę podejścia, oferując wyniki w ułamku dotychczasowego czasu.

„Możemy aktualizować nasz zasób informacji częściej, niż jesteśmy do tego przyzwyczajeni,” powiedział Daniel Borup, dyrektor generalny duńskiej firmy handlowej InCommodities A/S, jak donosi Bloomberg. „To oczywiście prowadzi do ulepszeń w naszych prognozach. Pozwala nam to poprawić naszą pracę i lepiej rozdzielać energię,” dodał.

Bloomberg informuje, że model AI, wydany w zeszłym miesiącu, jest pierwszym tego typu, opracowanym przez dużą instytucję prognozującą.

W przeciwieństwie do tradycyjnych symulacji, które polegają wyłącznie na danych satelitarnych i z czujników, nowy system uwzględnia wzorce z poprzednich zjawisk pogodowych, co pozwala na dokładniejsze przewidywanie temperatury, opadów, warunków wiatrowych, a nawet cyklonów tropikalnych.

Wstępne testy sugerują, że prognozy generowane przez sztuczną inteligencję działają co najmniej tak dobrze jak tradycyjne modele, a przy tym wymagają mniej mocy obliczeniowej, jak podaje Bloomberg.

Handlowcy i decydenci są szczególnie zainteresowani potencjalnymi zastosowaniami w zarządzaniu produkcją energii odnawialnej, gdzie nagłe zmiany w produkcji energii wiatrowej i słonecznej mogą wpływać na ceny prądu, jak zauważył Bloomberg.

Było to widoczne w ostatnich miesiącach. Wcześniej w tym roku, przedłużający się okres niskiej produkcji energii wiatrowej i słonecznej – znany jako Dunkelflaute – doprowadził do wzrostu cen w Niemczech. Niedawno nadmiar energii słonecznej spowodował ujemne ceny prądu, jak podaje Bloomberg.

Szybsze wyniki modelu prognozującego mogą poprawić reaktywność rynku. „To na co rynki reagują najbardziej” – powiedział Dan Harding, meteorolog z europejskiej firmy zajmującej się analizą danych pogodowych MetDesk, informuje Bloomberg.

Zdolność systemu AI do generowania prognoz w ciągu trzech minut, w porównaniu do 30 minut wymaganych przez tradycyjne modele obliczeniowe, może pozwolić na szybsze decyzje w handlu energią i zarządzaniu siecią.

Bloomberg zauważa, że pomimo swoich zalet, eksperci zwracają uwagę, że prognozowanie oparte na AI ma swoje ograniczenia. Jest mniej niezawodne niż tradycyjne modele w przewidywaniu zachmurzenia, pyłu i niektórych ekstremalnych wzorców pogodowych. Prognozujący z ECMWF przewidują stopniowe przejście do hybrydowych metod prognozowania, łączących AI z konwencjonalnymi podejściami.

„Modele pogodowe oparte na AI mają potencjał zwiększenia częstotliwości aktualizacji prognoz i poprawy wydajności,” powiedział Edoardo Simioni, szef handlu w duńskim dostawcy energii elektrycznej Reel ApS, jak podaje Bloomberg. „Postęp w technologii jest ostatecznie dobry dla rynku,” dodał.