Модель прогноза погоды на основе ИИ меняет подходы к торговле энергией

Новая модель прогноза погоды, работающая на основе искусственного интеллекта и разработанная Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), начинает влиять на то, как трейдеры в энергетической сфере работают на все более нестабильных рынках, как первоначально сообщалось на Bloomberg.

Модель, включающая в себя исторические данные наряду с традиционными метеорологическими измерениями, разработана для повышения точности и скорости прогнозирования погоды.

Каждую ночь в Болонье, Италия, суперкомпьютеры ECMWF анализируют огромные объемы атмосферных данных для создания прогнозов погоды. Выпускаемые через шесть часов, эти прогнозы долгое время служили ориентиром для трейдеров электроэнергии и газа в управлении предложением и спросом на энергию, согласно Bloomberg.

Однако, внедрение прогнозирования на основе ИИ означает смену подхода, предлагая результаты за доли времени.

«Мы можем обновлять наш набор информации чаще, чем привыкли», — сказал Даниэль Боруп, генеральный директор датской торговой компании InCommodities A/S, как сообщает Bloomberg. «Это, безусловно, приводит к улучшению наших прогнозов. Это позволяет нам совершенствовать нашу работу и распределять энергию лучше», — добавил он.

Bloomberg сообщает, что модель AI, выпущенная в прошлом месяце, является первой в своем роде, разработанной крупным прогнозирующим учреждением.

В отличие от традиционных симуляций, которые полагаются только на данные со спутников и датчиков, новая система включает в себя образцы прошлых погодных событий, что позволяет более точно прогнозировать температуру, осадки, ветровые условия, и даже тропические циклоны.

Первоначальные тесты показывают, что прогнозы, сгенерированные с помощью искусственного интеллекта, работают не хуже обычных моделей, но при этом требуют меньше вычислительной мощности, как сообщает Bloomberg.

Трейдеры и политики особенно заинтересованы в потенциальном применении этой технологии для управления выработкой возобновляемой энергии, где внезапные изменения в ветровой и солнечной генерации могут повлиять на цены на электроэнергию, как отмечает Bloomberg.

Это стало очевидным в последние месяцы. Ранее в этом году длительный период слабой ветровой и солнечной генерации, известный как Dunkelflaute, привел к росту цен в Германии. Недавно избыток солнечной энергии привел к отрицательным ценам на электроэнергию, как сообщает Bloomberg.

Быстрый вывод прогностической модели может улучшить реакцию рынка. «Это то, что больше всего влияет на движение рынков», — сказал Дэн Хардинг, метеоролог из европейской компании по анализу погоды MetDesk, сообщает Bloomberg.

Способность AI системы генерировать прогнозы за три минуты, в сравнении с тридцатью минутами, необходимыми для традиционных вычислительных моделей, может позволить принимать решения быстрее в торговле энергией и управлении сетями.

Bloomberg отмечает, что несмотря на все преимущества, эксперты указывают на ограничения прогнозирования с использованием ИИ. Оно остается менее надежным, чем традиционные модели, в прогнозировании облачности, пыли и некоторых экстремальных погодных явлений. Прогнозисты из Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) предвидят постепенный переход к гибридным методам прогнозирования, сочетающим ИИ с традиционными подходами.

«Модели погоды на основе ИИ могут увеличить частоту обновления прогнозов и улучшить их качество», — сказал Эдоардо Симиони, руководитель торгового отдела копенгагенского поставщика электроэнергии Reel ApS, как сообщает Bloomberg. «Прогресс в технологиях в конечном итоге положительно скажется на рынке», — добавил он.