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
Tutkimus: Uusien rakennusten päästöistä 70 prosenttia tulee rakentamisesta – eikä sitä huomioida tarpeeksi30.6.2025 07:53:14 EEST | Tiedote
Energiatehokkuus ja uusiutuvan energian käyttö ovat vähentäneet uudisrakennusten elinkaaripäästöjä, mutta rakentamisen päästöt eivät ole laskeneet. Viheralueiden vaaliminen ja puurakentamisen suosiminen tekisi rakentamisesta kestävämpää, korostavat tutkijat.
Tutkimus: Seksuaali- ja sukupuolivähemmistöille myönteiset yritykset ovat selvästi innovatiivisempia18.6.2025 09:30:00 EEST | Tiedote
Yhdysvaltalaisia suuryrityksiä koskenut tutkimus kertoo, että patenttien määrä ja laatu kasvavat merkittävästi, jos yritys saa korkeat pisteet LGBTQ+-yhteisöä eli seksuaali- ja sukupuolivähemmistöjä tukevissa arvioinneissa.
Koneoppiminen tuo vallankumouksen tutkimukseen ja tuotekehitykseen – uuden tekoälyinstituutin johtajalle merkittävä EU-rahoitus17.6.2025 13:00:00 EEST | Tiedote
Uusi projekti ratkoo koneoppimisen keskeistä pullonkaulaa ja muodostaa myös yhden uuden ELLIS-instituutin tutkimuksen kulmakivistä.
A revolution for R&D with the missing link of machine learning — project envisions human-AI expert teams to solve grand challenges17.6.2025 13:00:00 EEST | Press release
Robust, deployable and collaborative machine learning (ML) methods are needed for artificial intelligence (AI) to become truly useful. This ERC-funded research aims to solve a major ML bottleneck and will form a cornerstone of the newly established ELLIS Institute Finland.
Väitöstutkimus: Suomen väestönsuojajärjestelmä on kansainvälisesti poikkeuksellisen kattava – kuumenevat kesät voivat kuitenkin haastaa sen toimivuutta12.6.2025 11:30:00 EEST | Tiedote
Vuosikymmenten aikana rakennetun suomalaisen väestönsuojajärjestelmän hinta vastaa vain noin kolmen vuoden puolustusbudjettia – ja se suojaa lähes koko väestön.
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