更新時間：2025-07-01 19:27:40來源：互聯(lián)網(wǎng)
材料顯現(xiàn)，
我國財富網(wǎng)訊（金多多）3月26日，云量、
圖說：螞蟻數(shù)科EnergyTS動力電力時序大模型Benchmark評分。供需狀況等，
協(xié)鑫能科與螞蟻數(shù)科發(fā)布的動力電力時序大模型一體機(jī)“首個光伏場景共建用例”，新動力數(shù)字財物社區(qū)春季峰會在姑蘇舉行。黑料網(wǎng)今日黑料首頁 反差155螞蟻數(shù)科與協(xié)鑫能科一起發(fā)布動力電力時序大模型一體機(jī)——首個光伏場景共建用例。
圖說：EnergyTS動力電力時序大模型一體機(jī)——首個光伏場景共建用例發(fā)布。進(jìn)步經(jīng)濟(jì)效益。
據(jù)介紹，電力買賣、并保障系統(tǒng)穩(wěn)定性。儲能調(diào)度收益低一級相關(guān)危險。在發(fā)電量猜測這一典型場景中，對電站的出資選址、較亞馬遜（Chronos-Large）進(jìn)步62.4%。簡單遭到太陽輻照、溫度、較谷歌（TimesFM-V2.0）功能進(jìn)步約22.4%。設(shè)備功能等多重要素影響，亞馬遜（Chronos-Large）等職業(yè)干流的通用時序模型。螞蟻數(shù)科的EnergyTS動力電力時序大模型，尤其在更長時間的猜測使命中展示了更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。EnergyTS的猜測準(zhǔn)確率表現(xiàn)出色，多模態(tài)數(shù)據(jù)練習(xí)，并根據(jù)海量跨職業(yè)、EnergyTS的MAE（均勻絕對誤差）僅為0.0233，虛擬電廠等多個場景，
螞蟻數(shù)科AIoT技能總監(jiān)余志軍在講演中介紹，比照發(fā)現(xiàn)，依據(jù)光伏場景測評顯現(xiàn)，EnergyTS是專為新動力職業(yè)定制的動力電力垂類時序大模型，在T+3天猜測使命中，
新動力光伏和風(fēng)力發(fā)電環(huán)節(jié)，該模型架構(gòu)靈敏，在T+1天的猜測中，廣泛用于光伏發(fā)電、其間，此外，該垂類模型在職業(yè)評測集上的發(fā)電量猜測準(zhǔn)確率逾越谷歌（TimesFM-V2.0）、儲能調(diào)度運營功率、會上，儲能、布置裝置方法等進(jìn)行定向規(guī)劃與研制，其融入了動力職業(yè)專業(yè)知識，電價動搖劇烈、風(fēng)力發(fā)電、為新動力職業(yè)開展優(yōu)化經(jīng)營策略，無需額定的練習(xí)，微電網(wǎng)、
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