<div class="key-takeaways"><ul><li>Google DeepMind และ Google Research เปิดตัวโมเดลพยากรณ์อากาศ WeatherNext 3 เมื่อวันที่ 3 กันยายน</li><li>โมเดลใหม่พยากรณ์ความเร็วลมที่ความสูง 100 เมตร และปริมาณแสงอาทิตย์ อัปเดตข้อมูลทุกๆ หนึ่งชั่วโมง</li><li>ข้อมูลพยากรณ์สามารถเข้าถึงได้ผ่าน BigQuery, Earth Engine และ Google Cloud Storage โดยไม่ต้องตั้งค่าโมเดลเอง</li><li>ตั้งเป้าเจาะกลุ่มผู้ให้บริการโครงข่ายไฟฟ้าและตลาดซื้อขายพลังงานเพื่อช่วยบริหารจัดการพลังงานหมุนเวียน</li></ul></div><p>Google เข้าสู่ตลาดข้อมูลพลังงานอย่างเป็นทางการด้วยการเปิดตัวโมเดลพยากรณ์อากาศรุ่นล่าสุด WeatherNext 3 ซึ่งพัฒนาโดย Google DeepMind และ Google Research เมื่อวันที่ 3 กันยายนที่ผ่านมา โมเดลนี้มีความสามารถในการพยากรณ์ความเร็วลมที่ระดับความสูง 100 เมตรเหนือพื้นดิน ซึ่งเทียบเท่ากับความสูงของกังหันลมสมัยใหม่ รวมถึงการพยากรณ์ปริมาณเมฆและแสงอาทิตย์ที่ส่องถึงพื้นผิวโลก พร้อมทั้งอัปเดตข้อมูลใหม่ทุกๆ หนึ่งชั่วโมง</p><p>ก่อนหน้านี้ ผู้ค้าพลังงาน ผู้ให้บริการโครงข่ายไฟฟ้า รวมถึงผู้พัฒนาโครงการพลังงานแสงอาทิตย์และลมต้องซื้อข้อมูลลักษณะดังกล่าวจากบริษัทอื่น การเปิดตัว WeatherNext 3 จึงทำให้ Google เข้ามาแข่งขันในตลาดนี้โดยตรง โดยเวอร์ชันก่อนหน้าอย่าง WeatherNext 2 นั้นทำงานบนกริดขนาด 25 กิโลเมตรและอัปเดตทุกๆ หกชั่วโมง ในขณะที่รุ่นใหม่นี้ให้ความละเอียดระดับโลกสูงสุดถึง 5 กิโลเมตรสำหรับตัวแปรบนพื้นผิว เช่น อุณหภูมิและความชื้น</p><p>นอกเหนือจากการใช้งานฝั่งผู้บริโภคผ่าน Google Search, แอปพลิเคชัน Gemini, Google Maps และ Google Maps Platform Weather API แล้ว Google ยังสร้างชั้นข้อมูลสำหรับองค์กร (enterprise layer) ที่มีความสำคัญเชิงพาณิชย์สูง ลูกค้าสามารถสืบค้นข้อมูลพยากรณ์ชุดเดียวกันนี้ได้ผ่าน BigQuery และ Earth Engine หรือดาวน์โหลดจำนวนมากผ่าน Google Cloud Storage โดยไม่ต้องติดตั้งโมเดลด้วยตนเอง</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/google_weathernext_3_ai_mtskoqkc_inline_1_57d82e1f7c.jpg" alt="wind turbine renewable energy farm field" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>การที่ Google รุกเข้าสู่ตลาดพยากรณ์อากาศสำหรับโครงข่ายไฟฟ้าถือเป็นย่างก้าวที่น่าสนใจ เพราะในขณะเดียวกันศูนย์ข้อมูลของบริษัทเองก็เป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่ทำให้ความต้องการใช้ไฟฟ้าทั่วโลกพุ่งสูงขึ้น การใช้ AI เข้ามาช่วยพยากรณ์พลังงานหมุนเวียนจึงช่วยตอบโจทย์ทั้งในแง่ธุรกิจและการบริหารจัดการพลังงานสะอาดขององค์กร</p></div><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">51.2GW</span><span class="stat-label">กำลังการผลิตพลังงานแสงอาทิตย์ใหม่ในปี 2026 ตามคาดการณ์ของ S&amp;P Global</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">25.7GW</span><span class="stat-label">กำลังการผลิตพลังงานกักเก็บใหม่ในปี 2026 ตามคาดการณ์ของ S&amp;P Global</span></div></div><p>ฝั่งของผู้ให้บริการโครงข่ายไฟฟ้ากำลังเผชิญกับความท้าทายรอบด้าน ด้านการผลิตพลังงาน สัดส่วนของพลังงานหมุนเวียนกำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยรายงาน S&amp;P Global Market Intelligence’s US Grid Outlook 2026 คาดการณ์ว่าพลังงานแสงอาทิตย์และพลังงานกักเก็บจะเป็นแหล่งที่มาหลักของกำลังการผลิตใหม่ในปีนี้ ที่ 51.2 กิกะวัตต์ และ 25.7 กิกะวัตต์ ตามลำดับ จากแผนการเพิ่มกำลังการผลิตรวมกว่า 90 กิกะวัตต์ เนื่องจากพลังงานเหล่านี้ผลิตตามสภาพอากาศ การพยากรณ์ระยะสั้นที่แม่นยำจึงมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ</p><p>ในฝั่งของการบริโภค ความต้องการไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นมาจากปัญญาประดิษฐ์ โดย S&amp;P Global ระบุว่าการขยายตัวของศูนย์ข้อมูลทั่วอเมริกาเหนือเป็นปัจจัยขับเคลื่อนหลักที่ทำให้ความต้องการไฟฟ้าพุ่งสูงขึ้น ขณะที่รายงาน 2026 Power and Utilities Industry Outlook ของ Deloitte คาดการณ์ว่าความต้องการใช้ไฟฟ้าสูงสุดจะเติบโตราว 26% ภายในปี 2035 โดยความต้องการเฉพาะจากศูนย์ข้อมูลอาจสูงถึง 176 กิกะวัตต์ ซึ่งเป็น 5 เท่าของระดับในปี 2024</p><blockquote class="pull-quote"><p>"ความได้เปรียบของ WeatherNext 3 มาจากการเรียนรู้จากข้อมูลสังเกตการณ์จริงแทนที่จะเป็นการจำลองด้วยคอมพิวเตอร์แบบเดิม"</p><cite>Google Research</cite></blockquote><p>ความผิดพลาดในการพยากรณ์อากาศมีต้นทุนที่ชัดเจน หากผู้ให้บริการประเมินพลังงานลมต่ำเกินไป จะต้องหาซื้อไฟฟ้าสำรองราคาแพงในนาทีสุดท้ายจากโรงไฟฟ้าก๊าซ แต่หากประเมินสูงเกินไป ฟาร์มกังหันลมและโซลาร์เซลล์อาจต้องถูกจ่ายเงินให้ปิดการผลิตเพราะโครงข่ายไฟฟ้าไม่สามารถรองรับได้ ทั้งสองกรณีสร้างความเสียหายและมีต้นทุนสูง</p><p>ทางด้านคู่แข่งรายเดิมในตลาดมีข้อโต้แย้งทางเทคนิค โดยบริษัท Jua ระบุว่าโมเดลฟิสิกส์ดั้งเดิมอย่าง HRES ของ ECMWF ยังคงทำผลงานได้ดีกว่าโมเดล AI ล้วนๆ ในช่วงสภาพอากาศสุดขั้วที่ทำลายสถิติ เนื่องจากโมเดลฟิสิกส์มีการเข้ารหัสกฎเกณฑ์การเคลื่อนที่ของพลังงานและมวลในชั้นบรรยากาศ ในขณะที่ WeatherNext 3 ถูกออกแบบให้เรียนรู้จากภาพถ่ายดาวเทียมอุตุนิยมวิทยาแบบเรียลไทม์และการอ่านค่าจากสถานีตรวจอากาศโดยตรง เพื่อลดความล่าช้าของข้อมูล</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.artificialintelligence-news.com&sz=64" alt="AI News" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.artificialintelligence-news.com/news/ai-weather-forecasting-google-weathernext-3-energy/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI News</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Google DeepMind and Google Research released the WeatherNext 3 weather forecasting model on September 3.</li><li>The new model predicts wind speed at 100 metres and solar radiation, updating every single hour.</li><li>Forecast data can be queried directly via BigQuery, Earth Engine, and Google Cloud Storage without model setup.</li><li>The release targets energy traders, grid operators, and renewable energy developers to optimize asset management.</li></ul></div><p>Google has entered the commercial energy data market with the introduction of its latest weather forecasting model, WeatherNext 3, released by Google DeepMind and Google Research on September 3. The new model predicts wind speed at 100 metres above the ground, matching the hub height of modern wind turbines, alongside cloud cover and surface sunlight, with updates delivered every hour.</p><p>Previously, energy traders, grid operators, and wind and solar developers relied on paid third-party vendors for such data. The introduction of WeatherNext 3 places Google directly into their market. While the previous version, WeatherNext 2, operated on a 25-kilometre grid and refreshed every six hours, the new release provides global forecasts at up to five-kilometre resolution for surface variables like temperature and moisture.</p><p>Beyond consumer-facing features in Google Search, the Gemini app, Google Maps, and Google Maps Platform Weather API, the launch introduces an enterprise layer designed for commercial scale. Customers can query the same forecast data in BigQuery and Earth Engine or download it in bulk from Google Cloud Storage, requiring no separate model setup on their part.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/google_weathernext_3_ai_mtskoqkc_inline_1_57d82e1f7c.jpg" alt="wind turbine renewable energy farm field" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>Google's push into weather forecasting for power grids highlights an intersection of its dual roles: the company's expanding data centres are a primary driver of rising electricity demand, while its AI technology simultaneously offers tools to help utility operators better manage variable renewable energy generation.</p></div><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">51.2GW</span><span class="stat-label">Projected new solar capacity in 2026 according to S&amp;P Global</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">25.7GW</span><span class="stat-label">Projected new energy storage capacity in 2026 according to S&amp;P Global</span></div></div><p>Grid operators are currently managing systems that have grown increasingly difficult to predict. On the supply side, renewables account for the majority of new capacity additions. S&amp;P Global Market Intelligence’s US Grid Outlook 2026 projects solar and energy storage as primary sources of new capacity this year, reaching 51.2GW and 25.7GW respectively out of over 90GW in planned additions. Because solar and wind generation depend entirely on weather rather than demand, every gigawatt added makes accurate short-term forecasting critical.</p><p>On the consumption side, surging electricity demand is heavily driven by artificial intelligence. S&amp;P Global notes that the expansion of data centres across North America has forced utilities to revise load forecasts upward. Furthermore, Deloitte’s 2026 Power and Utilities Industry Outlook projects peak demand growing by approximately 26% by 2035, with data centre demand alone potentially hitting 176GW, five times its 2024 level.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"WeatherNext 3 learns from real observations instead of simulations, reducing the data lag found in traditional numerical weather prediction."</p><cite>Google Research</cite></blockquote><p>The financial consequences of forecasting errors are direct. If an operator underestimates incoming wind power, expensive replacement electricity must be secured at short notice from standby gas plants. Conversely, overestimates can force wind and solar farms to shut down when the grid fails to absorb excess generation. Both outcomes carry substantial costs.</p><p>Incumbent competitors maintain distinct technical arguments. Jua has argued publicly that physics-based models like ECMWF’s HRES still outperform pure data-driven AI during unprecedented extreme weather events, as physics models encode atmospheric movement rules. In contrast, WeatherNext 3 ingests live geostationary satellite imagery and trains directly on weather station readings to minimize the update-frequency gap.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.artificialintelligence-news.com&sz=64" alt="AI News" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.artificialintelligence-news.com/news/ai-weather-forecasting-google-weathernext-3-energy/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI News</a></p>

medium_google-เปิดตัว-weathernext-3-บุกตลาดพลังงานด้วย-ai-mtskoqkc.jpg

small_google-เปิดตัว-weathernext-3-บุกตลาดพลังงานด้วย-ai-mtskoqkc.jpg

thumbnail_google-เปิดตัว-weathernext-3-บุกตลาดพลังงานด้วย-ai-mtskoqkc.jpg

Inewgen

Inewgen

#grid operators

Google เปิดตัว WeatherNext 3 บุกตลาดพลังงานด้วย AI

Inewgen