蚂蚁数科发布EnergyTS能源电力时序大模型 预测精度超谷歌、亚马逊

3月26日,蚂蚁数科在苏州举办的新能源数字资产社区春季峰会上,正式发布能源电力时序大模型EnergyTS,标志着中国企业在能源AI领域取得重大突破。 EnergyTS专为新能源行业定制,在光伏场景测评中,其发电量预测准确率显著超越谷歌(TimesFM-V2.0)和亚马逊(Chronos-Large)等国际主流通用时序模型。 在T 1天预测中,模型的平均绝对误差仅为0.0233,较谷歌模型提升约22.4%;在T 3天预测中,性能提升更是达到46.8%。

3月26日,蚂蚁数科在苏州举办的新能源数字资产社区春季峰会上,正式发布能源电力时序大模型EnergyTS,标志着中国企业在能源AI领域取得重大突破。

EnergyTS专为新能源行业定制,在光伏场景测评中,其发电量预测准确率显著超越谷歌(TimesFM-V2.0)和亚马逊(Chronos-Large)等国际主流通用时序模型。在T+1天预测中,模型的平均绝对误差仅为0.0233,较谷歌模型提升约22.4%;在T+3天预测中,性能提升更是达到46.8%。

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新能源光伏和风力发电领域长期面临发电效率不稳定的挑战。EnergyTS通过AI技术,可精准预测发电量、电力供需情况,有效缓解电价波动、储能调度收益低等关联风险,为行业提供更智能的经营决策支持。

该模型具备多尺度训练、多模态融合、多任务学习和零样本冷启等优势,可广泛应用于光伏发电、风力发电、储能、微电网、电力交易等多个场景,实现"开箱即用"。

蚂蚁数科CEO赵闻飙表示,公司致力于解决各行业在AI时代的智能化转型问题,未来将在更多领域探索大模型技术与行业实际问题的结合。

业内专家指出,EnergyTS有望打破欧美企业在能源AI领域的技术垄断,显著提升新能源行业运营效率和经济效益。

作为蚂蚁集团AI业务发展的缩影,该公司通过混合使用不同供应商的芯片,不仅降低了AI模型训练成本,还减少了对单一供应商的依赖。目前,公司的医疗AI解决方案已在7家主要医疗机构部署。

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