螞蟻數(shù)科發(fā)布EnergyTS能源電力時序大模型 預測精度超谷歌、亞馬遜

3月26日消息，今日，螞蟻數(shù)科正式發(fā)布能源電力時序大模型EnergyTS，可通過精準預測發(fā)電量、供需情況等，為新能源行業(yè)發(fā)展優(yōu)化經(jīng)營策略。

根據(jù)光伏場景測評顯示，該垂類模型在行業(yè)評測集上的發(fā)電量預測準確率超越谷歌（TimesFM-V2.0）、亞馬遜（Chronos-Large）等行業(yè)主流的通用時序模型。

值得注意的是，此次EnergyTS的發(fā)布是螞蟻數(shù)科在AI大模型業(yè)務布局上的一次亮相，螞蟻數(shù)科CEO趙聞飆曾斷言，AI時代，大模型技術創(chuàng)新帶來了傳統(tǒng)行業(yè)的變革機遇，大模型的多模態(tài)感知理解能力，將引發(fā)新交互、新服務，AI鏈接物理世界成為可能。

在新能源領域，新能源光伏和風力發(fā)電環(huán)節(jié)，容易受到太陽輻照、風速、云量、溫度、設備性能等多重因素影響，存在發(fā)電效率不穩(wěn)定的問題，進而帶來用電供需不平衡、電價波動劇烈、儲能調度收益低等關聯(lián)風險。用AI技術可加強發(fā)電量預測的準確性，對電站的投資選址、行業(yè)收益評估、儲能調度運營效率、資產(chǎn)風險管控等關鍵環(huán)節(jié)至關重要。

據(jù)介紹，EnergyTS是專為新能源行業(yè)定制的能源電力垂類時序大模型，其融入了新能源行業(yè)的專業(yè)知識和垂類場景的多模態(tài)數(shù)據(jù)，具備多尺度訓練、多模態(tài)融合、多任務學習、零樣本冷啟等優(yōu)勢。能廣泛用于包括光伏發(fā)電、風力發(fā)電、儲能、微電網(wǎng)、電力交易、虛擬電廠等多個場景，企業(yè)無需額外的訓練，實現(xiàn)“開箱即用”。

螞蟻數(shù)科提供的EnergyTS大模型測試數(shù)據(jù)顯示：在發(fā)電預測這一典型場景中，在T+1天的預測中，EnergyTS的MAE（平均絕對誤差）僅為0.0233，較谷歌（TimesFM-V2.0）性能提升約22.4%。在T+3天預測任務中，EnergyTS的性能較谷歌（TimesFM-V2.0）提升46.8%，較亞馬遜（Chronos-Large）提升62.4%。

業(yè)內人士指出，該成果有望打破歐美企業(yè)在能源AI領域的技術壟斷，大幅提升新能源行業(yè)運營效率，輔助風控決策，提高經(jīng)濟效益。

螞蟻數(shù)科是螞蟻集團旗下科技商業(yè)化板塊，2024年6月獨立運營。

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