Az AI-vezérelt optimalizálás átformálja a magyar energiapiac működését

Traders Union
Minden hír
Pénzügyi hírek
AI optimalizálás a magyar energiapiacon

Minden hír

Vezető hírek

Szerkesztők kedvencei

Részvények

Kriptovaluták

Gazdaság

Devizák

Árupiacok

Piaci hangok

Ciaran Ryan

27.05.2026

Az AI-vezérelt optimalizálás átformálja a magyar energiapiac működését — AI energiapiaci forradalom

Az energiaipar digitalizációja az elmúlt években jelentősen felgyorsul, miközben a piaci döntéshozatal az órás ciklusokról másodperces optimalizálásra vált. Ez a változás a rendszerszintű szolgáltatásoktól a kereskedésig új technológiai és működési követelményeket teremt a piaci szereplők számára.

Kiemelések

A magyar energiapiac működését már másodpercenkénti AI-alapú optimalizálás határozza meg, például a PICASSO platformon négy másodpercenként történik újraoptimalizálás.
Miközben az energetikai cégek vertikálisan integrált rendszerekkel növelik nyereségességüket, a prototipizálás és tesztelés sebessége az AI miatt jelentősen felgyorsult.
A portfóliók 99%-át már robotok menedzselik, de a felügyeleti emberi szerepek felértékelődnek, főként adatkezelési és irányítási szempontból.

Másodperces döntések és AI-alapú működés

Amint a Portfolio.hu beszámolója szerint Veszprémi Balázs, az ARTEMIS Technologies vezérigazgatója elmondta, az energetikában a digitalizáció a bankszektorhoz képest később indul, de mára drasztikusan felgyorsul. Szerinte míg korábban napi vagy órás döntések domináltak, jelenleg már másodperces szintű újraoptimalizálásra van szükség a piacon.

A vezető példaként a PICASSO európai platformhoz való csatlakozást emeli ki, amely négy másodpercenként tesz szükségessé újraoptimalizálást az európai rendszerszintű szolgáltatásokban. Hozzáteszi, hogy a MAVIR rendszerszintű szolgáltatásainál is egyre kisebb időközönként kell kereskedni, ezért azok a szereplők, amelyek nem újítanak, könnyen versenyhátrányba kerülnek.

Veszprémi szerint az energetikai cégek számára ma már a vertikálisan integrált rendszerek jelentik a nyereséges működés alapját. Úgy látja, az AI nem magát a termékfejlesztés, a tervezés vagy az üzemeltetés logikáját írja át, hanem azt, hogy a vállalatok hova összpontosítják erőforrásaikat, miközben a prototipizálás és a tesztelés sebessége jelentősen nő.

Vállalati alkalmazkodás és iparági hatások

Az AI-eszközök használatában számottevő különbség látszik a kisebb startupok és a nagyvállalatok között. Veszprémi szerint a kisebb cégek nyitottabban és gyorsabban nyúlnak az új technológiákhoz, míg a nagyobb szereplők gyakran adatbiztonsági aggályok miatt óvatosabban közelítenek.

A gyakorlati alkalmazásra példaként az Alteo növekvő tárolói portfóliójának monitorozására fejlesztett dinamikus interfészt említi, amely néhány hét alatt készül el. A megoldás nagyobb átláthatóságot biztosít az algoritmikus optimalizáló rendszereknek egy olyan piaci környezetben, ahol a portfóliók 99%-át már robotok kezelik kereskedési és szabályozási oldalon is.

A folyamat ugyanakkor nem csökkenti az emberi szerep jelentőségét, hanem inkább felértékeli a felügyeleti funkciókat. Ez arra utal, hogy a magyar energiaiparban az AI térnyerése nem pusztán automatizációs kérdés, hanem a vállalati irányítás, az adatkezelés és a piaci reakcióképesség új egyensúlyát is megköveteli.

Korábbi cikkünkben a MAVIR AI-stratégiájáról és arról írtunk, hogyan növeli a megújulók gyors terjedése a rendszer adat- és döntéstámogatási igényét, miközben az ellátásbiztonság miatt szigorú biztonsági feltételekhez kötik az AI használatát. Bemutattuk a gépi tanulás gyakorlati hasznát is, például az mFRR Tool és a tartalékméretezési megoldások kapcsán, amelyek jelentős megtakarítási potenciált és magas megbízhatóságot jeleztek a hálózatüzemeltetésben.

Ez az anyag harmadik felek véleményét tartalmazhatja, a weboldalon található adatok és információk egyike sem minősül befektetési tanácsnak a Jogi nyilatkozatunk szerint. Bár szigorú Szerkesztői Integritást követünk, ez a bejegyzés tartalmazhat hivatkozásokat partnereink termékeire.

Tetszett a cikk?