Il Modello di Intelligenza Artificiale per le Previsioni Meteo Rivoluziona il Commercio di Energia

Un nuovo modello meteorologico guidato dall’IA sviluppato dal Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF) sta iniziando a influenzare il modo in cui gli operatori energetici operano in mercati sempre più volatili, come riportato per la prima volta da Bloomberg.

Il modello, che incorpora dati storici insieme a misurazioni meteorologiche convenzionali, è progettato per migliorare l’accuratezza e la velocità delle previsioni meteorologiche.

Ogni notte a Bologna, in Italia, i supercomputer dell’ECMWF analizzano enormi quantità di dati atmosferici per creare previsioni meteorologiche. Rilasciate sei ore dopo, queste previsioni hanno a lungo guidato i trader di energia e gas nella gestione dell’offerta e della domanda, secondo Bloomberg.

L’introduzione delle previsioni basate sull’IA, tuttavia, segna un cambiamento di approccio, offrendo risultati in una frazione del tempo.

“Possiamo aggiornare il nostro insieme di informazioni più spesso di quanto siamo abituati a fare”, ha detto Daniel Borup, amministratore delegato della società di trading danese InCommodities A/S, come riportato da Bloomberg. “Questo ovviamente porta a miglioramenti nelle nostre previsioni. Ci permette di migliorare il nostro lavoro e di distribuire meglio l’energia”, ha aggiunto.

Bloomberg afferma che il modello di intelligenza artificiale, rilasciato il mese scorso, è il primo del suo genere sviluppato da un’importante istituzione di previsione.

A differenza delle tradizionali simulazioni che si basano unicamente su dati di satelliti e sensori, il nuovo sistema incorpora schemi di eventi meteorologici passati, consentendo previsioni più precise di temperatura, precipitazioni, condizioni del vento e persino cicloni tropicali.

I test iniziali suggeriscono che le previsioni generate dall’IA siano almeno tanto efficaci quanto i modelli convenzionali, richiedendo meno potenza di calcolo, come riportato da Bloomberg.

I commercianti e i responsabili delle politiche sono particolarmente interessati alle sue potenziali applicazioni per la gestione della produzione di energia rinnovabile, dove improvvise variazioni nella generazione di energia eolica e solare possono influenzare i prezzi dell’elettricità, come riportato da Bloomberg.

Questo è stato evidente negli ultimi mesi. All’inizio di quest’anno, un lungo periodo di bassa produzione di energia eolica e solare – noto come Dunkelflaute – ha provocato picchi di prezzo in Germania. Più recentemente, un’eccessiva offerta di energia solare ha portato a prezzi elettrici negativi, come riportato da Bloomberg.

Il più rapido output del modello di previsione potrebbe migliorare la reattività del mercato. “È ciò su cui i mercati si muovono di più”, ha detto Dan Harding, un meteorologo della società europea di analisi del tempo MetDesk, riporta Bloomberg.

La capacità del sistema AI di generare previsioni in tre minuti, rispetto ai 30 minuti richiesti dai modelli di calcolo tradizionali, potrebbe consentire decisioni più rapide nel trading energetico e nella gestione della rete.

Bloomberg sottolinea che nonostante i suoi vantaggi, gli esperti fanno notare che la previsione basata sull’IA ha delle limitazioni. Rimane meno affidabile dei modelli tradizionali nel prevedere la copertura nuvolosa, la polvere e certi fenomeni meteorologici estremi. I previsionisti dell’ECMWF prevedono una transizione graduale verso metodi di previsione ibridi, combinando l’IA con gli approcci convenzionali.

“I modelli meteorologici basati sull’IA hanno il potenziale per aumentare la frequenza degli aggiornamenti delle previsioni e migliorare le prestazioni”, ha detto Edoardo Simioni, responsabile del trading presso il fornitore di elettricità con sede a Copenhagen Reel ApS, come riportato da Bloomberg. “I progressi nella tecnologia sono alla fine buoni per il mercato”, ha aggiunto.