El Modelo de IA para el Clima Transforma el Comercio de Energía

Un nuevo modelo de pronóstico del tiempo impulsado por inteligencia artificial, desarrollado por el Centro Europeo para los Pronósticos Meteorológicos de Mediano Plazo (ECMWF por sus siglas en inglés), está comenzando a influir en cómo operan los comerciantes de energía en mercados cada vez más volátiles, como se informó por primera vez en Bloomberg.

El modelo, que incorpora datos históricos junto con mediciones meteorológicas convencionales, está diseñado para mejorar la precisión y la velocidad de las predicciones meteorológicas.

Todas las noches en Bolonia, Italia, supercomputadoras en el ECMWF analizan enormes datos atmosféricos para crear pronósticos del tiempo. Según Bloomberg, estas predicciones, que se publican seis horas después, han orientado durante mucho tiempo a los comerciantes de energía y gas en la gestión de la oferta y demanda de energía.

Sin embargo, la introducción de la previsión con IA marca un cambio en el enfoque, ofreciendo resultados en una fracción del tiempo.

“Podemos actualizar nuestro conjunto de información con más frecuencia de lo que estamos acostumbrados”, dijo Daniel Borup, director ejecutivo de la firma danesa de comercio InCommodities A/S, según informó Bloomberg. “Eso obviamente conduce a mejoras en nuestras predicciones. Nos permite mejorar nuestro trabajo y distribuir energía de manera más eficiente”, agregó.

Bloomberg señala que el modelo de IA, lanzado el mes pasado, es el primero de su tipo desarrollado por una institución de pronóstico importante.

A diferencia de las simulaciones tradicionales que dependen únicamente de los datos de satélites y sensores, el nuevo sistema incorpora patrones de eventos meteorológicos pasados, lo que permite predicciones más precisas de temperatura, precipitación, condiciones del viento e incluso ciclones tropicales.

Las pruebas iniciales sugieren que los pronósticos generados por IA funcionan al menos tan bien como los modelos convencionales, pero requieren menos potencia de cálculo, según informó Bloomberg.

Los comerciantes y los responsables políticos están particularmente interesados en sus posibles aplicaciones para gestionar la producción de energía renovable, donde los cambios repentinos en la generación de energía eólica y solar pueden afectar los precios de la electricidad, según lo señalado por Bloomberg.

Esto ha sido evidente en los últimos meses. A principios de este año, un período prolongado de baja generación de energía eólica y solar, conocido como Dunkelflaute, provocó aumentos de precios en Alemania. Más recientemente, un exceso de oferta de energía solar resultó en precios de electricidad negativos, tal como reportó Bloomberg.

El modelo de pronóstico con su salida más rápida podría mejorar la respuesta del mercado. “Es lo que más mueve los mercados”, dijo Dan Harding, meteorólogo de la firma europea de análisis meteorológico MetDesk, informa Bloomberg.

La capacidad del sistema de IA para generar pronósticos en tres minutos, en comparación con los 30 minutos requeridos por los modelos de computación tradicionales, podría permitir decisiones más rápidas en la negociación de energía y la gestión de la red.

Bloomberg señala que, a pesar de sus ventajas, los expertos indican que las predicciones basadas en inteligencia artificial tienen limitaciones. Siguen siendo menos fiables que los modelos tradicionales para predecir la nubosidad, el polvo y ciertos patrones meteorológicos extremos. Los pronosticadores del ECMWF anticipan una transición gradual hacia métodos de pronóstico híbridos, combinando la inteligencia artificial con enfoques convencionales.

“Los modelos meteorológicos basados en inteligencia artificial tienen el potencial de aumentar la frecuencia de las actualizaciones de pronósticos y mejorar el rendimiento”, dijo Edoardo Simioni, jefe de comercio en el proveedor de electricidad con sede en Copenhague, Reel ApS, según lo informado por Bloomberg. “Los avances en tecnología son, en última instancia, buenos para el mercado”, añadió.