在能源交易领域，一场由技术创新引发的变革正悄然展开。一家名为Amperon Holdings的科技企业，凭借其独特的人工智能与机器学习技术，为电力市场带来了前所未有的预测精度——未来七个月美国电力需求的每小时预测服务。这一突破性举措，不仅为能源交易员提供了更广阔的决策视野，也标志着电网预测技术迈入了一个新纪元。
Amperon的创始人之一Sean Kelly，一位拥有丰富电力交易经验的前从业者，阐述了公司的核心战略：通过整合全球顶尖的天气模型数据，结合先进的机器学习算法，实现电力需求预测的精细化与即时化。这些预测数据将在欧洲最大的预测中心——欧洲中期天气预报中心（ECMWF）每日更新全球天气模型后同步更新，为Amperon的客户提供超越传统15天展望的长期视角。
面对近年来极端天气频发对电网稳定性的挑战，以及热泵、屋顶太阳能、电池储能和电动汽车等新兴技术的普及对电力需求模式的重塑，Amperon的预测服务显得尤为关键。据BloombergNEF预测，到2035年，数据中心的需求将翻倍，其在全美电力消耗中的占比将从当前的3.5%跃升至8.6%，进一步加剧了电力需求预测的复杂性。
公用事业公司和电力零售商对Amperon的服务表现出浓厚兴趣，他们希望通过更精准的天气预测来优化能源分配，调整消费者行为以应对价格波动。同时，能源投机者也在寻求通过先进预测技术获取市场优势，Amperon的预测服务恰好满足了这一需求。
Kelly强调，市场对于每小时级别的电力需求预测有着迫切需求，这包括市政当局、各类公用事业机构以及能源贸易商。他比喻道：“这就像是一份保险，确保在电力需求高峰时，客户能够保持电力供应的稳定。”
目前，已有包括PG&E Corp.、Orsted AS、AES Corp.和Eversource Energy在内的多家电力公司采用Amperon的预测服务。该公司背后，站着Energize Capital、汇丰银行、美国国家电网和东京燃气公司等一众知名投资者，为其技术发展提供了坚实的资金支持。
Amperon的预测模型不仅依赖于ECMWF的天气预报数据，还通过机器学习技术，结合历史数据，绘制出每小时的电力需求曲线。模型还考虑了太阳辐射和风速等环境因素，以及家庭和企业面对电网压力时的行为变化，从而实现了预测的全面性和准确性。
ECMWF的模型每六小时更新一次，提供长达七个月的预测条件，尽管其准确性随预测时间的延长而有所下降，但Amperon通过机器学习技术，成功提升了预测的粒度，提供了每小时的温度预测，满足了客户对于精细化预测的需求。
初步回溯测试显示，Amperon的预测模型表现出了惊人的准确性。例如，该模型提前32天成功预测了PJM Interconnection运营的美国13个州电网6月份的需求激增，以及2024年1月影响美国德克萨斯州的北极寒流，提前38天发出了预警。模型还准确预测了今年夏天德克萨斯州电力市场的价格波动，为交易员提供了宝贵的决策依据。
Kelly透露，对冲基金和其他投机交易员对Amperon的预测服务表现出了浓厚兴趣，他们希望通过这些精准的预测，在电力市场中抢占先机，实现更高效的交易策略。
