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
重磅发布
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。
卓越的预测能力
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%。
助力行业革新
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。
技术优势与应用场景
该模型具备以下优势：
- 多尺度训练
- 多模态融合
- 多任务学习
- 零样本冷启
EnergyTS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”。
未来展望
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。
多元化发展策略
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。
