Koneoppiminen auttaa ennustamaan myrskyjen aiheuttamia sähkökatkoja
Kesäiset ukkosmyrskyt ovat yleisiä kaikkialla maailmassa. Myrskyn saapumisajan ennustaminen on helppoa, mutta sähköyhtiöiden on tärkeää myös tietää, milloin salamointi, rankat sateet ja kovat tuulet voivat vahingoittaa niiden infrastruktuuria ja aiheuttaa sähkökatkoksia.
Ilmatieteen laitoksen ohjelmistoarkkitehti Roope Tervo on kehittänyt haasteen ratkaisemiseen koneoppimista hyödyntävän lähestymistavan. Koneoppiminen tarkoittaa, että tietokoneet löytävät olemassa olevista tiedoista malleja, joiden avulla ne voivat tehdä ennusteita uuden tiedon tuottamiseksi.
”Koneoppiminen on erinomainen tapa ennustaa, mitkä myrskyt voivat aiheuttaa sähkökatkoja”, kertoo Tervo, joka työskentelee myös tutkijatohtorina Aalto-yliopiston professori Alex Jungin tutkimusryhmässä
Opetusmateriaalia myrskyherkiltä alueilta
Tutkimuksen ensimmäisessä vaiheessa tietokoneet opetettiin luokittelemaan myrskyt syöttämällä niille tiedot sähkökatkoista. Tiedot saatiin Järvi-Suomen Energialta, Loiste Sähköverkolta ja Imatran Seudun Sähkönsiirrolta, joilla on sähköverkkoja Keski-Suomen myrskyherkillä alueilla.
Myrskyt jaettiin neljään luokkaan. Luokan 0 myrsky ei katkaissut sähköjä yhdestäkään muuntajasta. Luokan 1 myrsky katkaisi sähköt enintään 10 prosentista, luokan 2 myrsky enintään 50 prosentista ja luokan 3 myrsky yli 50 prosentista muuntajista.
Seuraava vaihe oli muokata Ilmatieteen laitoksen tiedot tietokoneen helposti ymmärrettävissä olevaan muotoon.
”Käytimme tietojen valmistelussa uutta oliopohjaista lähestymistapaa, mikä teki työstä jännittävää”, Roope Tervo kertoo.
”Myrskyt koostuvat useista elementeistä, jotka voivat osoittaa, kuinka vahingollisia ne voivat olla. Tällaisia elementtejä ovat esimerkiksi pinta-ala, tuulen nopeus, lämpötila ja ilmanpaine. Ryhmittelemällä 16 erilaista ominaisuutta kustakin myrskystä pystyimme kouluttamaan tietokoneen tunnistamaan, milloin myrskyt ovat tuhoisia.”
Tulokset olivat lupaavia: algoritmi ennusti erittäin hyvin sen, mitkä myrskyt olisivat luokkaa 0 eivätkä aiheuttaisi vahinkoja ja sen, mitkä myrskyt olisivat vähintään luokkaa 3 ja aiheuttaisivat paljon vahinkoja. Jatkossa tutkijat lisäävät malliin myrskyjä koskevia tietoja helpottaakseen luokkien 1 ja 2 myrskyjen erottamista toisistaan. Näin ennakoimistyökaluista saadaan hyödyllisempiä energiayhtiöille.
”Seuraava askeleemme on kokeilla ja tarkentaa mallia niin, että se toimii muidenkin säiden kuin kesämyrskyjen kanssa. Suomessa talvimyrskyt voivat olla kovia, mutta ne ovat erilaisia kuin kesämyrskyt, joten tarvitsemme erilaisia menetelmiä mahdollisten vahinkojen ennakoimiseksi”, Tervo kertoo.
Avainsanat
Yhteyshenkilöt
suunnittelija Roope Tervo, Ilmatieteen laitos
p. 029 539 3651
roope.tervo@fmi.fi
Linkit
Tietoja julkaisijasta
Aalto-yliopistossa tiede ja taide kohtaavat tekniikan ja talouden. Rakennamme kestävää tulevaisuutta saavuttamalla läpimurtoja avainalueillamme ja niiden yhtymäkohdissa. Samalla innostamme tulevaisuuden muutoksentekijöitä ja luomme ratkaisuja maailman suuriin haasteisiin. Yliopistoyhteisöömme kuuluu noin 13 000 opiskelijaa ja yli 4 500 työntekijää, joista 400 on professoreita. Kampuksemme sijaitsee Espoon Otaniemessä.
Tilaa tiedotteet sähköpostiisi
Haluatko tietää asioista ensimmäisten joukossa? Kun tilaat tiedotteemme, saat ne sähköpostiisi välittömästi julkaisuhetkellä. Tilauksen voit halutessasi perua milloin tahansa.
Lue lisää julkaisijalta Aalto-yliopisto
Kauppakorkeakoulu promovoi yhdeksän kunniatohtoria toukokuun 2026 promootiossa – arvokas juhla järjestetään viiden vuoden välein15.12.2025 13:45:00 EET | Tiedote
Kauppakorkeakoulun ensimmäinen promootio järjestettiin vuonna 1946, joten keväällä 2026 on vuorossa Kauppakorkeakoulun 17. promootio.
Tutkijat kehittivät uuden tavan mitata tartuttavuutta: verenmyrkytystä aiheuttava E. coli -suolistobakteeri voi levitä kuin influenssavirus11.12.2025 07:30:00 EET | Tiedote
Tutkimuksen tulokset osoittavat, että suolistossa asuvat mikrobit voivat käyttäytyä leviämisensä puolesta kuin virukset. Uusi malli tarjoaa keinon vertailla antibioottiresistenttien bakteerikantojen leviämistä populaatiossa.
Älykkäät tekstiilit uudistavat käsityksemme materiaaleista – ja lajienvälisestä viestinnästä10.12.2025 12:45:00 EET | Tiedote
Euroopan tutkimusneuvosto ERC:n rahoituksen saanut PAST-A-BOT-tutkimushanke kehittää pehmeitä, älykkäitä tekstiilejä, jotka voivat tulevaisuudessa toimia pelastusrobotteina, ääntä aistivina maataloustekstiileinä tai avustavina vaatteina – ja samalla uudistavat tavan, jolla ajattelemme materiaalitutkimusta.
Tuloerot kasvaneet lähes puolella maailman väestöstä – aiempaa tarkempi aineisto paljastaa myös alueellisia onnistumisia5.12.2025 12:00:00 EET | Tiedote
Uusi tutkimus tarjoaa maailmanlaajuisesti kattavimman kartoituksen siitä, miten maiden sisäiset tuloerot ovat muuttuneet kolmen vuosikymmenen aikana. Tulokset vahvistavat, että yli 3,6 miljardin ihmisen asuinalueilla tuloerot ovat kasvussa – mutta aineisto paljastaa myös paikkoja, joissa kuilua on onnistuttu kaventamaan.
Subnational income inequality revealed: Regional successes may hold key to addressing widening gap globally5.12.2025 12:00:00 EET | Press release
A new study visualises three decades of income inequality data, the most comprehensive worldwide mapping to be done at a subnational level. Confirming worsening income inequality for areas with over 3.6 billion inhabitants, it also reveals hidden ‘bright spots’ where policy may be closing the gap.
Uutishuoneessa voit lukea tiedotteitamme ja muuta julkaisemaamme materiaalia. Löydät sieltä niin yhteyshenkilöidemme tiedot kuin vapaasti julkaistavissa olevia kuvia ja videoita. Uutishuoneessa voit nähdä myös sosiaalisen median sisältöjä. Kaikki tiedotepalvelussa julkaistu materiaali on vapaasti median käytettävissä.
Tutustu uutishuoneeseemme