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日消息，今日，蚂蚁数科正式发布能源电力时序大模型EnergyTS，可通过精准预测发电量、供需情况等，为新能源行业发展优化经营策略。

根据光伏场景测评显示，该垂类模型在行业评测集上的发电量预测准确率超越谷歌（TimesFM-V2.0）、亚马逊（Chronos-Large）等行业主流的通用时序模型。

值得注意的是，此次EnergyTS的发布是蚂蚁数科在AI大模型业务布局上的一次亮相，蚂蚁数科CEO赵闻飙曾断言，AI时代，大模型技术创新带来了传统行业的变革机遇，大模型的多模态感知理解能力，将引发新交互、新服务，AI链接物理世界成为可能。

在新能源领域，新能源光伏和风力发电环节，容易受到太阳辐照、风速、云量、温度、设备性能等多重因素影响，存在发电效率不稳定的问题，进而带来用电供需不平衡、电价波动剧烈、储能调度收益低等关联风险。用AI技术可加强发电量预测的准确性，对电站的投资选址、行业收益评估、储能调度运营效率、资产风险管控等关键环节至关重要。

据介绍，EnergyTS是专为新能源行业定制的能源电力垂类时序大模型，其融入了新能源行业的专业知识和垂类场景的多模态数据，具备多尺度训练、多模态融合、多任务学习、零样本冷启等优势。能广泛用于包括光伏发电、风力发电、储能、微电网、电力交易、虚拟电厂等多个场景，企业无需额外的训练，实现“开箱即用”。

蚂蚁数科提供的EnergyTS大模型测试数据显示：在发电预测这一典型场景中，在T+1天的预测中，EnergyTS的MAE（平均绝对误差）仅为0.0233，较谷歌（TimesFM-V2.0）性能提升约22.4%。在T+3天预测任务中， EnergyTS的性能较谷歌（TimesFM-V2.0）提升46.8%，较亚马逊（Chronos-Large）提升62.4%。

业内人士指出，该成果有望打破欧美企业在能源AI领域的技术垄断，大幅提升新能源行业运营效率，辅助风控决策，提高经济效益。

蚂蚁数科是蚂蚁集团旗下科技商业化板块，2024年6月独立运营。