Van weerdata naar uur-voor-uur prognoses
Het technologiebedrijf Amperon stelt een baanbrekend voorspellingssysteem voor waarmee energiehandelaars en netbeheerders per uur de toekomstige elektriciteitsvraag kunnen inschatten — tot zeven maanden vooruit.
In tegenstelling tot traditionele modellen, die vaak slechts seizoensgemiddelden of 15-daagse vooruitzichten gebruiken, combineert Amperon weerinformatie, machine learning en historische verbruiksdata om gedetailleerde uurprofielen te genereren.
|
Unlocking Intelligent Term Trading and Seasonal PlanningAmperon’s new Seasonal Mid-Term Forecast using real weather data from ECMWF predicted two major weather events in ERCOT and PJM more than 5 weeks in advance. |
Hoe werkt deze innovatieve voorspelling?
- Amperon verwerkt weergegevens van grote voorspelsystemen (zoals het Europese ECMWF) in ensembles van tientallen scenario’s.
- Per dag genereert het systeem een reeks mogelijke uurlijkse vraagcurves (meer dan 50 varianten) — waardoor handelaren inzicht krijgen in onzekerheid en risico’s.
- Het model wordt dagelijks geüpdatet, zodat veranderingen in weersvoorspelling of externe factoren meespelen.
Waarom dit relevant is voor de energie- en handelsmarkt
Voor energiehandelaren biedt dit model een voorsprong: ze kunnen eerder anticiperen op piekvraag, prijsschommelingen en extreme situaties — en hun strategieën daar op afstemmen.
Voor netbeheerders en elektriciteitsbedrijven betekent het dat onderhoud, capaciteitsschommelingen en investeringen beter gespreid en gepland kunnen worden. Het voorspellen van vraag per uur, tot maanden ver, verandert de regels van het spel in een steeds volatielere energiesector.
Al bewezen successen & nauwkeurigheid
Amperon claimt dat tussen januari 2024 en juli 2025 het systeem 67 van 68 top-1% belastinggebeurtenissen correct voorspelde in verschillende Amerikaanse netgebieden (ERCOT, PJM, ISO-NE).
Bijvoorbeeld:
- Een hittegolf in juni 2025 werd volgens Amperon 32 dagen van tevoren voorspeld.
- Een arctische koufront in januari 2024 werd 38 dagen op voorhand geïdentificeerd.
Deze resultaten tonen aan dat traditionele modellen, gebaseerd op historische gemiddelden, moeite hebben om uitzonderlijke weersveranderingen of vraagpieken in te vangen.
Grenzen en uitdagingen
Natuurlijk zit er altijd onzekerheid in weerdata en voorspellingen — de probabilistische benadering (met scenario’s) erkent dat. De echte test is hoe het model presteert in onverwachte situaties of bij plotselinge weerswisselingen.
Bovendien is dit systeem tot nu toe primair toegespitst op de VS, voor grote netgebieden (ISO’s / RTO’s). De schaalbaarheid naar kleinere regio’s of andere continenten vergt verdere evaluatie.
Implicaties voor de toekomst van energiehandel
Wie het weer beter begrijpt, kan de energiemarkt beter beheersen. Amperon brengt hiermee een paradigmaverschuiving: niet langer louter reactief handelen op basis van schattingen, maar proactief plannen op basis van geavanceerde voorspellingen.
In een tijdperk waarin extreme weersomstandigheden vaker optreden, biedt dit soort modellen een broodnodig handelingskader. Verder gebruik van AI, data-integratie en real-time updates zal bepalend zijn voor de komende jaren van energiehandel en netbeheer.
