新型AI天气模型对全球电力与天然气贸易意味着什么？——彭博社

西班牙萨拉戈萨的一座风力发电机。欧洲某预测中心推出的新型人工智能模型将助力可再生能源发电量预测。

摄影师：Angel Garcia/Bloomberg每天午夜时分，在意大利博洛尼亚一座昔日的烟草工厂内，成排的超级计算机开始处理海量测量数据，以预测全球天气变化。

六小时后，全欧洲的能源交易员起床刷新浏览器获取最新预测。这些大型机生成的预报通常是他们通过判断电网能源调度时空节点来盈利的最重要依据——但新问世的人工智能模型或将使其黯然失色。

彭博绿色伦敦实施车辆限行后空气质量改善南非26亿美元绿色基金即将敲定美方退出后日德加速推进印尼气候协议罕见气旋未登陆已重创澳大利亚与仅处理卫星、传感器等数据的传统天气模拟不同，欧洲政府间预测中心的AI模型还能消化历史数据。在上月底发布前，该中心将新模型与博洛尼亚传统模型对比测试，发现AI在消耗更少算力的情况下，对温度、降水、风力及热带气旋的预测均更为精准。

该模型旨在帮助欧洲及全球交易员在电力和天然气市场中更快决策，这些市场正因极端天气、地缘政治及可再生能源波动而剧烈震荡。这项技术有助于缓解全球变暖最快大陆的能源过剩或短缺问题，同时为风电场和太阳能电站选址提供关键信息。

丹麦交易公司InCommodities A/S的首席执行官丹尼尔·博鲁普表示：“得益于AI气象模型的进步，我们能比以往更频繁地更新数据集。这显然提升了预测精度，让我们能优化工作，更高效地分配能源。”

可再生能源在欧洲电力结构中占比持续提升

电力生产结构图

数据来源：彭博新能源财经

欧洲中期天气预报中心的新系统——首个由主要预测机构发布的AI模型——与传统预测方式类似，可提前两周估算温度、风速和太阳能发电量。但据该中心称，其提升的精确度意味着企业和政策制定者能更快做出关键天气决策，包括停运铁路、为船只规划避风航线，以及调度卡车在结冰路面撒沙等。

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这种预测能力对于管理市场波动至关重要。本月早些时候，德国太阳能发电场的强劲发电量导致多个国家的电力价格跌至负值。这与年初的情况形成鲜明对比，当时被称为"Dunkelflaute"的持续阴天无风天气抑制了可再生能源输出，导致德国电价飙升。

此次升级彻底改变了传统方法——不再依赖超级计算机处理数百万次测量来重建大气物理快照，然后通过模型快速预测天气变化。

欧洲中心副主任兼首席预报员弗洛里安·帕彭伯格表示，气候和天气数据集本就非常适合人工智能处理，可以运用其他科学研究方法开发的机器学习技术。

“天气和气候是大数据问题，“他说道，“我们拥有海量数据——极其庞大的数据量——因此与中心的新模型完美契合。”

AI模型消化数据后，仅需3分钟即可生成原始预报，而中心超级计算机生成传统预测需要30分钟，通常还需6小时完成最终确认。虽然该AI模型由欧洲政府间组织开发并受到全欧交易员密切关注，但其预测覆盖全球范围，被包括美国在内的世界各地行业和气象学家使用。

二十多分钟看似微不足道，却能帮助企业、交易公司和政府官员更快应对天气变化——例如让电网运营商在寒潮来临前提前调配更多电力。欧洲气象分析公司MetDesk研发主管、气象学家丹·哈丁表示，两周的预报周期对交易员至关重要，这决定了他们如何押注能源需求对价格的影响。

“这是市场波动的主要依据，“他说。

机器气象学

欧洲气象中心的AI预报系统通过与大学科学家合作，以及对英伟达、华为、微软和谷歌母公司Alphabet等科技公司开发的实验性天气模型进行研究而不断完善。这些成果使InCommodities首席量化分析师兼气象情报主管克里斯蒂安·巴赫确信，包括该中心在内的AI模型正在超越传统预测方法。

“这首次真正表明机器学习将成为重大突破，“他表示。

AI在气象学领域快速崛起的另一佐证，是欧洲气象中心未来十年改进预报能力的规划。2020年AI仅占很小比重，但该中心新版十年路线图预测，AI将提升其几乎所有方面的预报能力。根据该计划，AI和机器学习在气象学的快速发展"超出预期”，数据驱动模型"已达到成熟阶段，我们有信心预期其将在业务预测中发挥重要作用”。

瑞士气象分析公司Meteomatics AG能源与公用事业团队负责人、气象学家罗伯·哈钦森表示，人工智能能以更少计算资源快速生成预报的能力，使其非常适合渴望更频繁获取更多天气信息的能源交易商。

他补充说，Meteomatics的测试表明，在提前五天预测温度方面，欧洲中心的人工智能预报似乎比传统方法更准确。

“速度是一方面，但在某些参数和时间范围内，确实也显示出更高的准确性，“他说。

德国风电剧烈波动引发市场压力

日内发电量，月度高低值

数据来源：彭博社、欧洲输电系统运营商联盟

但哈钦森和其他气象学家预计，人工智能模型不会很快取代传统预报。欧洲中心在发布传统预报的同时也发布人工智能模型，并设想进一步采用混合系统，结合两种方法中最准确和最有用的元素。

“现在有很多营销炒作，把人工智能挂在嘴边假装它更好，“哈钦森说，“但实际上情况要复杂得多。我们必须让数据自己说话。”

帕彭伯格指出，部分原因是尽管进步迅速，但人工智能模型在云量、尘埃和某些极端天气方面的预测仍不如传统方法准确。当前的人工智能模型也仅用于单次生成单一预测的类型。该技术的下一个版本将应用于一种名为"集合预报"的类型，每次运行可生成50个预测。

帕彭伯格表示，下一步将是让人工智能模型更直接地与卫星和气象站的数据连接。未来，人工智能还可以利用来自非标准来源（包括汽车、家电、手机和其他设备）收集的新天气信息流。

“人工智能天气模型有可能提高预报更新的频率并改善性能，“位于哥本哈根的电力供应商Reel ApS的交易和灵活性主管爱德华多·西米奥尼说。他补充说，技术的进步"最终对市场有利”。