- Přehledy IS
- APS (21)
- BPM - procesní řízení (22)
- Cloud computing (IaaS) (8)
- Cloud computing (SaaS) (25)
- CRM (48)
- DMS/ECM - správa dokumentů (18)
- EAM (16)
- Ekonomické systémy (66)
- ERP (84)
- HRM (27)
- ITSM (5)
- MES (32)
- Řízení výroby (47)
- WMS (26)
- Dodavatelé IT služeb a řešení
- Datová centra (24)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (40)
- Dodavatelé CRM (36)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (77)
- Informační bezpečnost (35)
- IT řešení pro logistiku (45)
- IT řešení pro stavebnictví (24)
- Řešení pro veřejný a státní sektor (26)

















Umělá inteligence se stává čím dál důležitější i v meteorologii a ta zase v energetice
Počasí bylo vždy zásadním faktorem při obchodování s energiemi. Obchodníci s energií vyžadují informace o předpovědích, které podrobně popisují, kdy a kde se očekávají významné změny počasí. I drobná změna v modelu předpovědi může ovlivnit ceny na energetických trzích. Jak moc však počasí ovlivňuje, kolik budeme platit za energie? Jaký vliv má na ceny energií globální oteplování? A jakou roli při předpovědích hraje umělá inteligence?


Jak moc má počasí vliv na to, kolik budeme platit za energie?
Většina lidí vnímá cenu energií přímo závislou na ceně uhlí a plynu. To však není úplné a vzhledem k množství obnovitelných zdrojů i vlivu počasí na poptávku po energiích je vliv počasí na jejich cenu výrazně větší, než bychom čekali. A není to zdaleka jen o tom, zda na severu Evropy byl suchý rok a vyrobilo se tak méně elektřiny z vody, nebo v Německu foukalo méně než obvykle. Vliv mají třeba i nezvyklá horka ve Francii, kvůli kterým se omezuje výroba z tamních jaderných elektráren. Díky fixaci cen má však počasí vliv na cenu energií pro koncové spotřebitele spíše v dlouhodobějším horizontu. Pro predikce cen na krátkodobém trhu s elektřinou hraje počasí často dominantní roli a vliv má na dvou úrovních. V případě poptávky ovlivňuje například jak moc budou domácnosti i podniky topit. A v letním období zda poběží ve velkém klimatizace. Na straně výroby pak máme ceny plynu i uhlí méně volatilní v krátkodobém horizontu a větší vliv tedy má kolik se vyrobí energie z obnovitelných zdrojů.
Není předpověď počasí jako předpověď počasí
Většina meteorologických služeb předpovídá počasí na základě jednoho z více meteorologických modelů. To má však vždy omezení – nedá se říci, že by některý model byl lepší než jiný. Každý je definovaný trochu jinak a platí, že při různých meteorologických situacích a pro různé lokality je lepší jiný model. Některý pro danou oblast umí lépe předpovídat bouřky, jiný zvládá lépe zimní inverze, další zase dobře trefuje třeba noční teploty. V médiích se následně setkáváme s různě kvalitními výstupy.
„Meteocentrum se odlišuje zejména vyspělou technologií a umělou inteligencí, kterou využíváme k vytváření spolehlivých předpovědí počasí a také meteorologickým zázemím s vlastními odborníky. Naše výstupy může sledovat široká veřejnost na našem webu nebo například v aplikaci Počasí Meteocentrum, která je dostupná na Google Play,“ říká Bohuslav Zeman, projektový manažer z meteorologicko-technologické firmy Meteocentrum se službou forecasts.cloud.
Bohuslav Zeman
AI a data v hlavní roli
Umělá inteligence (AI) a strojové učení se v meteorologii stává čím dál důležitější. V zásadě se využívá na dvou úrovních. V první řadě se využívá strojové učení k vytváření samotných předpovědí počasí. Modely se učí na historických datech a minulých předpovědích různých modelů. Ty se porovnávají se skutečností a na základě toho se následně vhodně kombinují různé modely s cílem minimalizovat budoucí odchylky a dosáhnout co nejpřesnější možné předpovědi. V druhé řadě se pak na těchto předpovědích a datech zákazníka učí aplikované modely – ať už se jedná o výrobu/poptávku v energetice, prodejnost vybraných produktů či poptávku ve službách. Tyto data se pak kombinují s další spoustou dat – nejen meteorologických, ale i ekonomických a z oblasti psychologie spotřebitelů a na tomto všem se model učí predikovat požadovaný výstup.
Teplárny a elektrárny mají o služby meteorologů velký zájem
Poslední roky přinesly do energetiky cenovou volatilitu, kterou si do té doby uměl málokdo představit. To s sebou přináší nové výzvy na efektivitu a požadavky na optimální plánování. Energetika je z velké míry ovlivňovaná počasím – jak na straně spotřeby (jak moc svítíme nebo topíme), tak na straně výroby (výroba obnovitelných zdrojů, efektivita turbín, atd.). V rámci energetiky je ladění modelů na míru často několikaměsíční proces a spolupráce se tak rozbíhá delší dobu, ale elektrárnám i teplárnám se to skutečně vyplatí.
Aplikované modely i pro další obory
Meteorologicko-technologická firma Meteocentrum od počátku pomáhala společnostem zejména v oblasti energetiky, například s předpovědí solární výroby, větrné energie nebo poptávky po teple. Postupně se však setkávala s požadavky na další a další aplikované modely – ať už to byla předpověď speciálních parametrů pro zemědělství a dopravu, nebo třeba vliv počasí na služby a prodej. Firmám dnes pod hlavičkou forecasts.cloud například predikuje poptávku po produktech společnosti, protože zjistili, že dokáže dodat velmi zajímavá data a služby a třeba i optimalizovat marketingové sdělení. „Zkrátka víme co, kdy, kde a jak zákazníkům ukázat, abychom maximalizovali účinek sdělení, jelikož počasí ovlivňuje každého, aniž si to často uvědomujeme,“ dodává Zeman.


![]() ![]() | ||||||
Po | Út | St | Čt | Pá | So | Ne |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 | 1 | 2 | 3 |
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |