Un modelo de inteligencia artificial revoluciona la predicción meteorológica y el comercio energético

En un mundo donde el clima cada vez influye más en la volatilidad de los mercados de energía, un nuevo sistema de predicción basado en inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que los operadores gestionan la distribución de la electricidad.

Este avance, impulsado por el Centro Europeo de Pronóstico Meteorológico (ECMWF), promete mejorar de manera considerable la capacidad de los comerciantes de energía para tomar decisiones más rápidas y precisas, permitiendo una gestión más eficiente de las fuentes renovables y mitigando los efectos del cambio climático en los mercados.

Cada noche, en Bolonia, Italia, miles de supercomputadoras procesan millones de datos meteorológicos para prever el clima global, información crucial para los operadores de energía en Europa. Estos pronósticos les permiten decidir el mejor momento y lugar para mover la energía a través de la red eléctrica.

Sin embargo, el modelo de IA desarrollado por el ECMWF está desafiando los métodos tradicionales, ofreciendo mayor precisión y eficiencia con menos recursos computacionales.

El nuevo modelo de IA, lanzado recientemente, no solo mejora la precisión de las predicciones de fenómenos meteorológicos como la temperatura, el viento, las precipitaciones y los ciclones tropicales, sino que también optimiza el proceso de cálculo, reduciendo drásticamente el consumo de energía computacional.

Según le comentó a Bloomberg Florian Pappenberger, subdirector general del ECMWF: “El sistema se nutre de una combinación de datos históricos y mediciones actuales, algo que no hacen las simulaciones meteorológicas tradicionales, las cuales dependen exclusivamente de información proveniente de satélites y sensores”.

Este avance es particularmente significativo para los mercados de energía, que cada vez se ven más influenciados por la variabilidad de las fuentes renovables como la energía solar y eólica, que dependen estrechamente de las condiciones meteorológicas.

La capacidad del nuevo sistema para realizar predicciones más precisas, con un margen de hasta dos semanas de antelación, permite a los comerciantes y operadores de energía anticipar mejor las fluctuaciones en la oferta y demanda de energía.

En un mercado marcado por fenómenos meteorológicos extremos y la incertidumbre geopolítica, contar con pronósticos más exactos se convirtió en una herramienta crucial para optimizar la distribución de energía y reducir costos.

El modelo de inteligencia artificial destaca por su rapidez, generando pronósticos preliminares en tres minutos frente a los 30 minutos de los métodos tradicionales. Esta agilidad es crucial para que los operadores tomen decisiones rápidas sobre la distribución de energía.

Gracias a esta velocidad, la IA puede anticipar eventos como una ola de frío y alertar sobre la necesidad de aumentar la generación de energía, evitando desabastecimientos y optimizando la respuesta ante fluctuaciones en el mercado eléctrico.

La capacidad de los modelos de IA para predecir de manera más exacta los ciclos meteorológicos también tiene aplicaciones prácticas más allá de la gestión de la energía. Este nuevo sistema puede ayudar a los operadores de parques eólicos y solares a tomar decisiones informadas sobre la ubicación de nuevos proyectos, optimizando así la inversión en infraestructura energética renovable.

“Las actualizaciones más frecuentes y precisas de las predicciones permiten una distribución más eficiente de la energía y una mejor planificación de los recursos", explicó el director ejecutivo de la empresa danesa InComodities A/S, Daniel Borup a Bloomberg.

Además, el pronóstico anticipado de fenómenos como tormentas o ciclos de alta demanda energética también ofrece ventajas operativas en otros sectores, como el transporte. En situaciones extremas, como tormentas severas, las previsiones pueden ayudar a las autoridades a tomar decisiones sobre el desvío de barcos o la cancelación de servicios ferroviarios, lo que contribuye a la reducción de riesgos y costos.

Aunque el modelo de IA demostró ser más eficiente y preciso en varios aspectos, aún presenta limitaciones en fenómenos como la nubosidad y eventos extremos, donde los pronósticos tradicionales siguen siendo más confiables.

Florian Pappenberger advirtió a Bloomberg que “a pesar de los avances significativos, la IA no supera por completo los métodos convencionales en estos casos”. No obstante, Pappenberger consideró que una estrategia híbrida que combine ambos enfoques podría optimizar la precisión de las predicciones.

El ECMWF está trabajando en mejorar el sistema conectando la IA con datos de satélites y estaciones meteorológicas, además de aprovechar fuentes de información no estandarizada, como dispositivos de consumo (teléfonos, automóviles, electrodomésticos).

Estas actualizaciones permitirían una mayor frecuencia de actualización de los pronósticos y podrían revolucionar la gestión energética.

Aunque el modelo de IA se originó en Europa, sus aplicaciones van más allá de las fronteras del continente. La precisión y la rapidez del sistema han captado el interés de operadores y meteorólogos de todo el mundo, incluidos los Estados Unidos, donde también se utilizan para la predicción de eventos climáticos globales.