20.3 °C
AS "Latvenergo" koncerns sava biznesa efektivitātes uzlabošanai mākslīgo intelektu aktīvi izmanto faktiski visos galvenajos darbības virzienos. Kā tas notiek saražotās enerģijas vairumtirdzniecībā, "Latvijas Avīze" noskaidroja sarunā ar Gunti Lūsi, "Latvenergo" Enerģijas vairumtirdzniecības direktoru.
AS "Latvenergo" koncerns sava biznesa efektivitātes uzlabošanai mākslīgo intelektu aktīvi izmanto faktiski visos galvenajos darbības virzienos. Kā tas notiek saražotās enerģijas vairumtirdzniecībā, "Latvijas Avīze" noskaidroja sarunā ar Gunti Lūsi, "Latvenergo" Enerģijas vairumtirdzniecības direktoru.
G. Lūsis: Vispirms vēlos uzsvērt, ka vairumtirdzniecības cenu veidošanā MI nelietojam, jo mums un arī biržai kā šī procesa organizatoram ir svarīga pilnīga kontrole pār rezultātu. To var nodrošināt tikai tad, ja aprēķinu programmatūrā ir ievadīti skaidri un nepārprotami dati. Ja cenas aprēķinā pa vidu būtu arī MI, varētu gadīties, ka tas to "sasvērtu" pa savam – kaut ko pieliekot vai atņemot no strikti noteiktas un arī regulētas loģikas shēmas, kad tas jau ko ir iemācījies vai cenšoties uzlabot aprēķinu formulu un tamlīdzīgi. Speciālistu aprindās to mēdzam dēvēt arī par MI vieglajām halucinācijām, kad kaut ko vēlamu tas cenšas parādīt kā esošu. Tādēļ cenu veidošanā MI neder.
Kam tad der?
Stipri vienkāršojot, vairumtirdzniecības būtība ir tāda, ka mums jābūt spējīgiem savām atjaunīgās enerģijas stacijām prognozēt jaudas rītdienai, lai spētu tās pēc iespējas izdevīgāk piedāvāt vairumtirgū. "Latvenergo" gadījumā tas materializējas tā, ka, piemēram, nākamajām 24 stundām mums jau ir zināms, cik ražos HES kaskāde, cik saules un vēja parki visā Baltijā. Tālāk seko lēmumi par cenu un prognozēto megavatu salikšanu kopā ar noteikumiem biržā. Mūsu gadījumā tā ir "Nordpool", kur pirkšanas un pārdošanas darījums notiek ik pēc katrām 15 minūtēm, enerģijas pieprasījumu nodrošinot ar zemākās cenas piedāvājumu iepirkumiem.
Lai prognozētu ražošanas jaudas, mums ir jābūt pēc iespējas precīzākām laika prognozēm. Cikos līs, kad spīdēs saule, pūtīs vējš utt. Tagad satelīti no kosmosa var nomērīt atmosfēras slāņus jau ik pēc simt metriem, un šāds datu kvantums cilvēkam vairs īsti nav aptverams. Tieši tur tad ņemam talkā MI neironus, lai tie šos datu "palagus" palīdzētu izanalizēt.
Prognoze un tās faktiskais piepildījums – jo tuvāk abi rādītāji nokļūst, jo MI labāk pastrādājis, un arī "Latvenergo" nopelnījis.
Prognožu precizitāti reizinot ar lielu enerģijas apjomu, būtiski ir ne tikai iegūtie procenti, bet arī to desmitdaļas, jo tās jebkurā gadījumā ir ļoti lielas naudas summas.
Vēl MI ir labs ar to, ka tas visu laiku spēj mācīties arī pats. Taču šī procesa vērotājam un vadītājam vienmēr jābūt cilvēkam. Tādēļ manā 50 vairumtirgotāju struktūrvienības komandā, kas darbojas visās Baltijas valstīs, ir arī seši datu apstrādes zinātnieki. Viņi ir specializējušies tieši vairumtirdzniecības problemātikā, pārzina un lieto visus datu analīzes rīkus, ieskaitot MI.
Protams, ka mūs interesē arī sezonālās, ne tikai dienas vai nedēļas laika apstākļu prognozes. Metodes, kā uzlabot MI prognožu precizitāti, ir vairākas. Uz vietas nestāv nekas, arvien labāki kļūst arī izejas dati. Piemēram, "Amazon" gaisā saliek vēl vairāk satelītu un mēra precīzāk. Agrāk varējām tikt pie gaisa temperatūras prognozēm, teiksim, Rīgā, toties tagad tās jau ir pieejamas kādās 40 Latvijas pilsētās. Datu mākonis kļūst lielāks, kvalitatīvāks. To konstatē arī mūsu eksperti, un sākam pārinstalēt savu jau aprobēto modeli – MI atkal ir jauna "barība", ar ko trenēties un uzlabot prognozes.
