新的 AI 天气模型已经改变了能源的交易方式

快速阅读: 《关岛每日邮报》消息，在意大利博洛尼亚，欧洲中期天气预报中心利用人工智能模型预测天气，该模型结合历史数据，比传统方法更准确且能耗更低。这有助于能源交易员应对市场波动，优化能源分配。尽管目前仍需完善，但人工智能在气象学中的应用前景广阔，有望提高预测频率和性能，对市场产生积极影响。

在意大利博洛尼亚每天午夜，一家前烟草工厂内的超级计算机处理数以百万计的数据测量，以预测地球天气的变化。六小时后，欧洲各地的能源交易员刷新浏览器获取最新的预测。这些主机生成的预测通常是决定何时何地在电网中移动能源的最大因素。但一种人工智能模型正威胁着使它们过时。与仅处理卫星和传感器信息的标准天气模拟不同，来自欧洲政府间气象中心的人工智能模型还整合了历史数据。在上月底发布之前，该中心在博洛尼亚对新方法进行了测试，将其与传统模型进行对比，发现人工智能更准确地预测了温度、降水、风和热带气旋，同时消耗的计算能量更少。极端天气下该模型有望帮助欧洲及其他地区的交易员快速应对电力和天然气市场，这些市场受到极端天气、地缘政治和可再生能源波动的影响。它可以帮助减少欧洲——全球变暖速度最快的大陆——的能源过剩和短缺，并为确定风能和太阳能农场的建设地点提供关键信息。“我们可以比过去更频繁地更新信息，”丹麦贸易公司InCommodities A/S的首席执行官丹尼尔·伯鲁普说。“这显然会改进我们的预测。它让我们能够更好地完成工作并更有效地分配能源。”

像其传统模型一样，欧洲中期天气预报中心的新系统——这是主要预报中心发布的首个AI模型——提前两周估计温度、风速和太阳能发电量。但是其更高的准确性意味着公司和政策制定者可以更快地做出与天气相关的关键决策，例如取消铁路服务、绕过风暴重新安排船只航线或派遣卡车在结冰道路上撒沙，根据该中心的说法。这种级别的预测对于管理市场波动至关重要。本月早些时候，德国强劲的太阳能发电将几个国家的电力价格推低至零以下。这逆转了之前由于一段多云无风的天气（称为Dunkelflaute）导致可再生能源产量下降，使德国电价飙升的趋势。

升级标志着从使用超级计算机处理数以百万计的测量值来重建大气物理状态的快照，然后向前推进模型以预测未来天气模式的标准方法的巨大转变。气候和天气数据集已经为人工智能结构化，并且可以从为其他科学研究开发的机器学习技术中受益，欧洲中心副主任兼首席预报员弗洛里安·帕彭贝格尔说。自2018年以来，该预报中心一直在试验机器学习技术。“天气和气候是大数据问题，”他说。“我们拥有大量的数据——巨大的数量——所以这对中心的新模型来说是一个完美的匹配。”

一旦处理完毕，人工智能模型在三分钟内生成原始预测，而中心的超级计算机需要30分钟才能生成传统展望，通常需要六小时才能最终确定。虽然人工智能模型是由欧洲政府间组织创建的，并且在整个大陆的交易员中备受关注，但该预测本身是全球性的，并被世界各地的行业和气象学家使用，包括美国。20分钟可能看起来不多，但它有助于公司、贸易公司和政府官员更快地响应天气变化。例如，电网运营商可以在寒潮来临前要求更多电力。两周的预测期对于交易员押注能源需求如何影响价格至关重要，MetDesk公司的气象学家丹·哈丁说，该公司正在领导研究和开发。“这是市场最看重的，”他说。

机器气象学

欧洲中心的人工智能预测通过与大学科学家的合作以及对科技公司如英伟达、华为、微软和谷歌等开发的实验性天气模型的研究得到了改进。这些结果让InCommodities量化和天气情报负责人克里斯蒂安·巴赫相信，包括中心在内的AI模型正在超越传统的预测方法。“这确实是机器学习将成为一个重要事物的第一个迹象，”他说。另一种说明人工智能在气象学中迅速崛起的方式是欧洲预报中心未来十年的计划。2020年，人工智能发挥了很小的作用，但该中心新的十年路线图预测人工智能将增强预测的几乎所有方面。根据该计划，人工智能和机器学习在气象学中的迅速崛起“比预期更快”。数据驱动的模型“已经成熟到我们可以有信心期待它们在实际预测中发挥重要作用”。

瑞士天气分析公司Meteomatics AG能源和公用事业团队首席气象学家罗布·哈钦森表示，人工智能能够用更少的计算资源快速生成预测，使其成为渴望更频繁天气更新的能源交易商的理想选择。更准确

Meteomatics的测试显示，欧洲中心的人工智能预测在估计五天后的温度方面似乎比传统模型更准确，他说。“速度是一方面，但在某些参数和时间范围内确实存在一些额外的准确性，”他说。然而，哈钦森和其他气象学家并不认为人工智能模型很快就会取代传统预测。欧洲中心发布了其人工智能模型与传统预测一同发布，并设想了一个集成两种方法最准确部分的混合系统。“这是一种营销噱头，把人工智能放在前面假装更好，”哈钦森说。“但这更加复杂。我们必须让数据说话。”

尽管取得了快速进展，帕彭贝格尔说，人工智能模型在云覆盖、尘埃和某些天气极端方面仍然不如传统预测准确。目前的人工智能模型也只用于每次生成一个预测的类型。下一版本将应用于集合预报，每次运行生成50个预测。直接连接

下一步，帕彭贝格尔说，是让人工智能模型更直接地连接卫星和气象站的数据。未来，人工智能还可以利用来自非标准来源的新天气信息流，包括汽车、家电、手机和其他设备。“人工智能天气模型有可能增加预测更新的频率并提高性能，”哥本哈根电力供应商Reel ApS交易和灵活性负责人埃多阿尔多·西莫尼说。他补充说，技术进步最终对市场有益。

(以上内容均由Ai生成)