Scienza
I blackout durante i temporali: ora è possibile prevederli
In Finlandia le tempeste possono verificarsi in qualsiasi periodo dell’anno. Questo è un problema perché la Finlandia è ricca di foreste e la caduta degli alberi può abbattere le linee elettriche e disabilitare i trasformatori, causando interruzioni di corrente per centinaia di migliaia di persone all’anno.
I ricercatori dell’Università di Aalto e dell’Istituto meteorologico finlandese (FMI) stanno utilizzando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per cercare di prevedere quando si verificano questi blackout causati dal tempo. Il loro nuovo metodo può ora prevedere queste tempeste con giorni di anticipo, consentendo alle compagnie elettriche di preparare le loro squadre di riparazione prima ancora che la tempesta si sia verificata. “Il nostro modello precedente ha esaminato temporali locali di breve durata.
Abbiamo ora creato un nuovo modello che esamina le grandi tempeste di bassa pressione, che utilizza i dati delle previsioni meteorologiche fino a 10 giorni prima”, ha affermato Roope Tervo, dottoranda presso la Aalto University e architetto del software presso FMI. Il modello classifica le tempeste in 3 categorie: nessun danno; basso danno (1-140 trasformatori danneggiati); e danni elevati (oltre 140 trasformatori danneggiati).
Può prevedere la posizione del temporale entro 15 km e l’ora del temporale entro 3 ore. Sulla base dei dati del test, il modello ha un richiamo di circa 0,6 il che significa che ha una probabilità del 60% di prevedere correttamente in quale categoria si troverà una tempesta. Ha anche una precisione di circa 0,8 il che significa che l’80% delle tempeste previste dal modello causeranno danni e causeranno il danno previsto. “La risoluzione geospaziale e temporale diventa più precisa con l’evoluzione dei modelli meteorologici. Nel 2024 la risoluzione geospaziale e temporale delle previsioni meteorologiche sarà di 5 chilometri e 1 ora, corrispondentemente.” Afferma Tervo, “La precisione della previsione delle interruzioni può ancora essere migliorata un po’. Ad esempio, l’aggiunta di dati sul gelo del terreno e informazioni sulle foglie degli alberi molto probabilmente migliorerebbe i risultati.
La previsione, tuttavia, non sarà mai perfetta. È anche bene ricordare che, quando si utilizzano dati di previsione meteorologica, gli errori derivano sia dalle previsioni meteorologiche sia dai modelli di previsione delle interruzioni.” Lo strumento di previsione dei temporali precedentemente sviluppato dal team di Aalto e FMI è stato utilizzato dagli operatori delle reti elettriche Järvi-Suomen Energia, Loiste Sähköverkko e Imatran Seudun Sähkönsiirto. “La nostra nuova previsione viene fornita loro tramite la stessa interfaccia utente e stanno sperimentando utilizzando lo strumento”, afferma Tervo.
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