Aalto-yliopisto

Talvimyrsky tulossa? Tekoäly ennustaa jo päiviä ennen, aiheuttaako se sähkökatkoja

Jaa
Aalto-yliopiston ja Ilmatieteen laitoksen menetelmä parantaa sähköyhtiöiden kykyä ennakoida myrskyjen vaikutuksia.
Esimerkkitapaukset mallin vahinkoennusteista Tapani- (a), Rauli- (b) ja Pauliina-myrskyissä (c). Värjätyt alueet kuvaavat mallin ennustamia myrskyolioita eli myrskykeskuksen mukana liikkuvia, tietyn tuulennopeuden ylittäviä alueita ja niiden vaarallisuutta (punainen = suuret tuhot, keltainen = pienet tuhot, vihreä = ei tuhoja). Numerot puolestaan kuvaavat toteutunutta vaarallisuusluokkaa. Sähköverkko-operaattorien toiminta-alueet on kuvattu sinisellä. Kuva: Ilmatieteen laitos / CC BY 4.0
Esimerkkitapaukset mallin vahinkoennusteista Tapani- (a), Rauli- (b) ja Pauliina-myrskyissä (c). Värjätyt alueet kuvaavat mallin ennustamia myrskyolioita eli myrskykeskuksen mukana liikkuvia, tietyn tuulennopeuden ylittäviä alueita ja niiden vaarallisuutta (punainen = suuret tuhot, keltainen = pienet tuhot, vihreä = ei tuhoja). Numerot puolestaan kuvaavat toteutunutta vaarallisuusluokkaa. Sähköverkko-operaattorien toiminta-alueet on kuvattu sinisellä. Kuva: Ilmatieteen laitos / CC BY 4.0

Suomessa myrskyää kaikkina vuodenaikoina. Myrskyjen katkomat puut saattavat kaataa mennessään voimalinjoja ja vaurioittaa muuntajia, minkä seurauksena sadat tuhannet taloudet kärsivät vuosittain sähkökatkoista.

Aalto-yliopiston ja Ilmatieteen laitoksen tutkijoiden kehittämä menetelmä kykenee ennustamaan vakavat myrskyt useita päiviä etukäteen, mikä auttaa sähköyhtiöitä korjausten ja niihin tarvittavan henkilökunnan ennakoinnissa. Menetelmä perustuu tekoälyyn, etenkin koneoppimiseen.

”Aiemmassa mallissamme keskityimme ennustamaan Suomen kesäilmastolle tyypillisiä, erittäin paikallisia ukkosmyrskyjä, joilla on lyhyt elinkaari. Uusi mallimme tarkastelee suuria matalapaineisia myrskyjä, jotka ovat Suomessa yleisiä myöhään syksyllä ja talvella. Ne ovat kesän rajuilmoihin verrattuna paitsi laajempia myös selvästi pitkäkestoisempia ja aiheuttavat tuhoja laajemmilla alueilla. Mallissa käytetään jopa kymmenen vuorokauden päähän ulottuvia sääennustetietoja”, sanoo Roope Tervo, Aalto-yliopiston tohtorikoulutettava ja Ilmatieteen laitoksen ohjelmistoarkkitehti.

Tarkkuus paranee

Malli luokittelee myrskyt kolmeen luokkaan: ei vaurioita, pieniä vaurioita (1–140 vaurioitunutta muuntajaa) ja suuria vaurioita (yli 140 vaurioitunutta muuntajaa). Se kykenee ennustamaan 15 km:n tarkkuudella, mihin myrsky iskee ja kolmen tunnin tarkkuudella sen, milloin myrsky iskee. Mallin herkkyys on noin 0,6, eli se kykenee ennustamaan 60 prosentin tarkkuudella, mihin luokkaan myrsky kuuluu. Tarkkuus puolestaan on noin 0,8, eli 80 prosenttia tuhoisiksi arvioiduista myrskyistä todella aiheuttaa ennustettua vahinkoa.

"Geospatiaalinen ja ajallinen resoluutio tarkentuu säämallien kehittyessä. Vuonna 2024 ennusteen geospatiaalinen ja temporaalinen resoluutio on viisi kilometriä ja yksi tunti”, sanoo Tervo.

”Sähkökatkojen ennustustarkkuutta voi myös vielä hieman parantaa. Esimerkiksi routatietojen ja puiden lehtiä koskevan tietojen lisääminen parantaisi todennäköisesti tuloksia. Ennuste ei kuitenkaan koskaan tule olemaan täydellinen. On myös hyvä muistaa, että kun käytetään sääennustetietoja, virheitä tulee sekä sään ennustamisessa että sähkökatkoja ennustavissa malleissa.”

Aallon ja Ilmatieteen laitoksen tiimin aiemmin kehittämää ukkosenennustamistyökalua ovat käyttäneet sähköverkko-operaattorit Järvi-Suomen Energia, Loiste Sähköverkko ja Imatran Seudun Sähkönsiirto.

”Uusi menetelmä on operaattoreiden käytössä entisen käyttöliittymän kautta, ja työkalun käyttö on parhaillaan kokeilussa”, Tervo kertoo.

Tutkimusartikkeli Predicting power outages caused by extratropical storms on julkaistu aikakausjulkaisussa Natural Hazards and Earth System Sciences, ja se on kokonaisuudessaan luettavissa täällä.

Avainsanat

Yhteyshenkilöt

Roope Tervo
Tohtorikoulutettava, Aalto-yliopisto ja ohjelmistoarkkitehti, Ilmatieteen laitos
puh. 029 539 3651
roope.tervo@fmi.fi

Kuvat

Esimerkkitapaukset mallin vahinkoennusteista Tapani- (a), Rauli- (b) ja Pauliina-myrskyissä (c). Värjätyt alueet kuvaavat mallin ennustamia myrskyolioita eli myrskykeskuksen mukana liikkuvia, tietyn tuulennopeuden ylittäviä alueita ja niiden vaarallisuutta (punainen = suuret tuhot, keltainen = pienet tuhot, vihreä = ei tuhoja). Numerot puolestaan kuvaavat toteutunutta vaarallisuusluokkaa. Sähköverkko-operaattorien toiminta-alueet on kuvattu sinisellä. Kuva: Ilmatieteen laitos / CC BY 4.0
Esimerkkitapaukset mallin vahinkoennusteista Tapani- (a), Rauli- (b) ja Pauliina-myrskyissä (c). Värjätyt alueet kuvaavat mallin ennustamia myrskyolioita eli myrskykeskuksen mukana liikkuvia, tietyn tuulennopeuden ylittäviä alueita ja niiden vaarallisuutta (punainen = suuret tuhot, keltainen = pienet tuhot, vihreä = ei tuhoja). Numerot puolestaan kuvaavat toteutunutta vaarallisuusluokkaa. Sähköverkko-operaattorien toiminta-alueet on kuvattu sinisellä. Kuva: Ilmatieteen laitos / CC BY 4.0
Lataa

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.

aalto.fi

facebook.com/aaltouniversity

twitter.com/aaltouniversity

youtube.com/aaltouniversity

 

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

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
HiddenA line styled icon from Orion Icon Library.Eye