O Modelo de Previsão do Tempo por IA Redefine o Comércio de Energia

Um novo modelo de previsão do tempo impulsionado pela IA, desenvolvido pelo Centro Europeu para Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF), está começando a influenciar a maneira como os operadores de energia atuam em mercados cada vez mais voláteis, conforme relatado inicialmente pelo Bloomberg.

O modelo, que incorpora dados históricos juntamente com medições meteorológicas convencionais, foi projetado para aumentar a precisão e a velocidade das previsões do tempo.

Todas as noites em Bolonha, Itália, supercomputadores no ECMWF analisam enormes dados atmosféricos para criar previsões do tempo. Liberadas seis horas depois, essas previsões têm orientado por muito tempo os negociantes de energia e gás na gestão de fornecimento e demanda de energia, de acordo com a Bloomberg.

A introdução da previsão com IA, no entanto, marca uma mudança de abordagem, oferecendo resultados em uma fração do tempo.

“Podemos atualizar nosso conjunto de informações com mais frequência do que estamos acostumados”, disse Daniel Borup, diretor executivo da empresa dinamarquesa de negociação InCommodities A/S, conforme relatado pela Bloomberg. “Isso obviamente leva a melhorias em nossas previsões. Isso nos permite melhorar nosso trabalho e distribuir energia de maneira mais eficiente”, acrescentou.

A Bloomberg afirma que o modelo de IA, lançado no mês passado, é o primeiro do seu tipo desenvolvido por uma grande instituição de previsão.

Ao contrário das simulações tradicionais que dependem exclusivamente de dados de satélite e sensor, o novo sistema incorpora padrões de eventos climáticos passados, permitindo previsões mais precisas de temperatura, precipitação, condições de vento e até mesmo ciclones tropicais.

Testes iniciais sugerem que as previsões geradas pela IA funcionam pelo menos tão bem quanto os modelos convencionais, enquanto exigem menos poder de computação, conforme relatado pela Bloomberg.

Negociantes e formuladores de políticas estão particularmente interessados em suas possíveis aplicações para gerenciar a produção de energia renovável, onde mudanças repentinas na geração de energia eólica e solar podem afetar os preços da eletricidade, conforme observado pela Bloomberg.

Isso ficou evidente nos últimos meses. No início deste ano, um período prolongado de baixa geração de energia eólica e solar – conhecido como Dunkelflaute – levou a picos de preços na Alemanha. Mais recentemente, um excesso de oferta de energia solar resultou em preços negativos de eletricidade, conforme relatado pela Bloomberg.

O resultado mais rápido do modelo de previsão poderia melhorar a capacidade de resposta do mercado. “É o que mais movimenta os mercados”, disse Dan Harding, meteorologista da empresa européia de análise climática MetDesk, relata a Bloomberg.

A capacidade do sistema de IA de gerar previsões em três minutos, comparado aos 30 minutos necessários para modelos computacionais tradicionais, poderia permitir decisões mais rápidas no comércio de energia e na gestão da rede.

A Bloomberg destaca que, apesar de suas vantagens, especialistas observam que a previsão por IA tem limitações. Permanece menos confiável do que os modelos tradicionais na previsão de cobertura de nuvens, poeira e certos padrões climáticos extremos. Os previsores do ECMWF antecipam uma transição gradual para métodos de previsão híbridos, combinando a IA com abordagens convencionais.

“Os modelos de previsão do tempo por IA têm o potencial de aumentar a frequência das atualizações de previsões e melhorar o desempenho”, disse Edoardo Simioni, chefe de negociação do fornecedor de eletricidade com sede em Copenhague, Reel ApS, conforme relatado pela Bloomberg. “Os avanços na tecnologia são, em última análise, bons para o mercado”, acrescentou.