Нов AI модел за времето вече променя начина, по който се търгува енергия

Всеки ден в полунощ в Болоня, Италия, редици от суперкомпютри в бивша тютюнева фабрика започват да извършват милиони измервания, за да предскажат как ще се промени времето на Земята.

Шест часа по-късно енергийните търговци в цяла Европа стават и обновяват своите браузъри, за да получат най-актуалната перспектива. Тези прогнози, генерирани от мейнфрейм, често са най-важният фактор, който им помага да правят пари, като знаят къде и кога да пренасят енергията през електрическата мрежа - но нов модел, който работи с изкуствен интелект, заплашва да ги направи остарели.

За разлика от стандартните метеорологични симулации, които събират само информация от сателити, сензори и други подобни, моделът с изкуствен интелект от европейския междуправителствен център за прогнозиране също така използва много исторически данни. Преди пускането му в края на миналия месец, центърът тества новия метод срещу своя конвенционален модел, произведен в Болоня, и установи, че AI по-точно прогнозира температурата, валежите, вятъра и тропическите циклони, като използва по-малко изчислителна мощ.

Моделът е готов да помогне на търговците в Европа и по света да правят по-бързи ходове на пазарите на енергия и природен газ, разтърсени от екстремни метеорологични условия, геополитика и колебания във възобновяемите източници. Това е технология, която може да помогне за минимизиране на излишъка и недостига на енергия в най-бързо затоплящия се континент в света, както и да предостави информация, ключова за вземане на решение къде трябва да бъдат построени вятърни и слънчеви ферми.

„Можем да актуализираме нашия набор от информация по-често, отколкото сме свикнали“ поради напредъка в метеорологичните модели с изкуствен интелект, каза Даниел Боруп, главен изпълнителен директор на датската търговска фирма InCommodities A/S. „Това очевидно води до подобрения в нашите прогнози. Това ни позволява да подобрим работата си и да разпределяме по-добре енергията.“

^{Възобновяемите енергийни източници съставляват повече от енергията на Европа | Поглед върху производството на електроенергия}

Подобно на традиционната прогноза, новата система на Европейския център за средносрочни прогнози за времето – първият AI модел, пуснат от голям център за прогнози – оценява температурите, скоростта на вятъра и слънчевата енергия две седмици предварително. Но подобрената му точност означава, че компаниите и политиците могат да действат по-бързо при критични решения, свързани с времето, от отмяна на железопътни услуги до насочване на кораби около бури и изпращане на камиони за разпръскване на пясък по заледени пътища, според центъра.

Тази степен на способност за прогнозиране може да се окаже от съществено значение за управлението на нестабилността на пазара. По-рано този месец мощното производство от соларни паркове в Германия тласна цените на електроенергията в няколко страни под нулата. Това беше обрат от по-рано през годината, когато период от облачно и безветрено време, известен като Dunkelflaute, ограничи производството на възобновяема енергия и доведе до скок на цените на електроенергията в Германия.

Надстройката е радикална промяна от стандартния подход за използване на суперкомпютри за обработка на милиони измервания, за да се пресъздаде моментна снимка на физиката на атмосферата и след това бързо пренасочване на модела, за да се предвиди как ще се промени времето.

Наборите от данни за климата и времето вече са структурирани идеално за AI и могат да използват техники за машинно обучение, разработени за други научни изследователски подходи, каза Флориан Папенбергер, заместник-генерален директор на европейския център и водещ прогнозист. Центърът за прогнозиране експериментира сериозно с техники за машинно обучение от 2018 г., но доверието на изследователите в способността на технологията да прави точни прогнози за времето достигна критична маса през 2022 г., каза той.

 „Времето и климатът са проблем за големи данни“, каза той. „Разполагаме с огромни количества данни – огромни количества – така че е перфектно съвпадение“ за новия модел на центъра, добави той.

След като данните бъдат усвоени, AI моделът може да генерира сурова прогноза за три минути срещу 30 минути, необходими на суперкомпютрите на центъра, за да генерират конвенционална перспектива, която обикновено отнема шест часа, за да се финализира. Докато AI моделът е създаден от европейската междуправителствена група и се следи отблизо от търговците на целия континент, самата прогноза е глобална и се използва от индустрии и метеоролози по целия свят, включително в САЩ.

Двадесет и няколко минути може да не изглеждат много, но могат да помогнат на компаниите, търговските фирми и държавните служители да реагират по-бързо на промените във времето - например, като подтикнат мрежовите оператори да поискат повече електричество преди застудяване. Двуседмичният период, който прогнозата обхваща, е ключов за търговците, тъй като те правят залози за това как търсенето на енергия ще се отрази на цените, каза Дан Хардинг, метеоролог, който ръководи изследванията и разработките в европейската фирма за анализ на времето MetDesk.

„Това е, което най-много движи пазарите“, каза той.

Машинна метеорология

Прогнозата за изкуствен интелект на европейския център беше усъвършенствана чрез сътрудничество с учени от университети и изследвания върху експериментални метеорологични модели, разработени от технологични компании като Nvidia Corp., Huawei Technologies Co., Microsoft Corp. и Google на Alphabet Inc. Тези резултати убедиха Кристиан Бах, ръководител на InCommodities, който отговаря за количествените показатели и разузнаването за времето, че моделите на AI, включително тези на центъра, изпреварват конвенционалните методи за прогнозиране.

„Това наистина беше първата индикация, че машинното обучение ще бъде голямо нещо“, каза той.

Друг начин да се илюстрира бързият възход на AI в метеорологията е чрез плана на Европейския център за прогнозиране за подобряване на перспективите през следващото десетилетие. AI беше малко парче от пъзела през 2020 г., но новата 10-годишна пътна карта на центъра предвижда, че AI ще подобри почти всеки аспект от способността за прогнозиране. Бързият възход на AI и машинното обучение в метеорологията е „по-бърз от очакваното“, пише в плана. Моделите, управлявани от данни, „вече са в зрялост, в която можем уверено да очакваме да играят важна роля в оперативното прогнозиране“.

Способността на AI да създава прогнози бързо с по-малко изчислителни ресурси го прави подходящ за енергийните търговци, които искат да получават повече информация за времето по-често, каза Роб Хътчинсън, метеоролог, който ръководи екипа за енергетика и комунални услуги в швейцарската фирма за анализ на времето Meteomatics AG.

Тестовете от Meteomatics показват, че прогнозите за AI на Европейския център изглеждат по-точни от конвенционалните версии, когато става въпрос за оценка на температурата в следващите пет дни, добави той.

„Скоростта е едно нещо, но има определени параметри и времеви хоризонти, при които изглежда има и известна допълнителна точност“, каза той.

^{Вятърната енергия варира силно в Германия, причинявайки пазарен натиск | Генериране в рамките на деня, месечно високо и ниско}

Но Хътчинсън и други метеоролози не очакват AI моделите да заменят конвенционалните прогнози скоро. Европейският център пуска своите AI модели заедно с конвенционалните си прогнози и предвижда по-нататъшно приемане на хибридна система, която използва най-точните и полезни елементи от двата подхода.

„Това е доста голям маркетингов шум, поставянето на AI пред него и преструването, че е по-добро“, каза Хътчинсън, „Но е много по-нюансирано от това. Трябва да оставим числата да говорят сами за себе си.”

Това отчасти се дължи на факта, че въпреки бързото си подобрение, AI моделите все още са по-малко точни от конвенционалните прогнози за облачност, прах и някои екстремни метеорологични условия, каза Папенбергер. Настоящият AI модел също се използва само за тип прогноза, която генерира една прогноза наведнъж. Следващата версия на технологията ще се прилага към вид прогноза, известна като ансамбъл, който генерира 50 прогнози всеки път, когато се изпълнява.

Следващата стъпка, каза Папенбергер, ще бъде по-директното свързване на AI модели с данни от сателити и метеорологични станции. В бъдеще изкуственият интелект може също да използва нови потоци информация за времето, събрана от нестандартни източници, включително автомобили, телефони и други устройства.

„AI метеорологичните модели имат потенциала да увеличат честотата на актуализациите на прогнозите и да подобрят производителността“, каза Едоардо Симиони, ръководител на търговията и гъвкавостта в базирания в Копенхаген доставчик на електроенергия Reel ApS. Напредъкът в технологиите, добави той, е „в крайна сметка добър за пазара“.

Още по темата

Бюджет 2025 не отразява новите геополитически и икономически предизвикателства

Начинът, по който България развива ВЕИ, е голяма грешка - ще видим последиците до 4 г.

Китай улавя глобалния юг в мрежата си от чиста енергия

Италия прави първата стъпка за връщане към ядрената енергетика