3月26日,新能源數(shù)字資產(chǎn)社區(qū)春季峰會(huì)在蘇州召開(kāi)。會(huì)上,螞蟻數(shù)科與協(xié)鑫能科共同發(fā)布能源電力時(shí)序大模型一體機(jī)——首個(gè)光伏場(chǎng)景共建用例。
圖說(shuō):EnergyTS能源電力時(shí)序大模型一體機(jī)——首個(gè)光伏場(chǎng)景共建用例發(fā)布
新能源光伏和風(fēng)力發(fā)電環(huán)節(jié),容易受到太陽(yáng)輻照、風(fēng)速、云量、溫度、設(shè)備性能等多重因素影響,存在發(fā)電效率不穩(wěn)定的問(wèn)題,進(jìn)而帶來(lái)用電供需不平衡、電價(jià)波動(dòng)劇烈、儲(chǔ)能調(diào)度收益低等關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)。用AI技術(shù)可加強(qiáng)發(fā)電量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,對(duì)電站的投資選址、行業(yè)收益評(píng)估、儲(chǔ)能調(diào)度運(yùn)營(yíng)效率、資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管控等關(guān)鍵環(huán)節(jié)至關(guān)重要。
協(xié)鑫能科與螞蟻數(shù)科發(fā)布的能源電力時(shí)序大模型一體機(jī)“首個(gè)光伏場(chǎng)景共建用例”,結(jié)合協(xié)鑫集團(tuán)的光伏設(shè)備特性參數(shù)、部署安裝方式等進(jìn)行定向設(shè)計(jì)與研發(fā),進(jìn)一步提升發(fā)電預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
據(jù)介紹,螞蟻數(shù)科的EnergyTS能源電力時(shí)序大模型,可通過(guò)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)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(yíng)策略,輔助風(fēng)控決策,提高經(jīng)濟(jì)效益。根據(jù)光伏場(chǎng)景測(cè)評(píng)顯示,該垂類(lèi)模型在行業(yè)評(píng)測(cè)集上的發(fā)電量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超越谷歌(TimesFM-V2.0)、亞馬遜(Chronos-Large)等行業(yè)主流的通用時(shí)序模型。
螞蟻數(shù)科AIoT技術(shù)總監(jiān)余志軍在演講中介紹,EnergyTS是專(zhuān)為新能源行業(yè)定制的能源電力垂類(lèi)時(shí)序大模型,其融入了能源行業(yè)專(zhuān)業(yè)知識(shí),并基于海量跨行業(yè)、多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練,能廣泛用于光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、儲(chǔ)能、微電網(wǎng)、電力交易、虛擬電廠(chǎng)等多個(gè)場(chǎng)景,無(wú)需額外的訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)“開(kāi)箱即用”。模型架構(gòu)靈活,可同時(shí)支持多個(gè)檢測(cè)任務(wù),并保障系統(tǒng)穩(wěn)定性。
圖說(shuō):螞蟻數(shù)科能源電力時(shí)序大模型EnergyTS Benchmark評(píng)分
資料顯示,在發(fā)電量預(yù)測(cè)這一典型場(chǎng)景中,螞蟻數(shù)科研究團(tuán)隊(duì)對(duì)當(dāng)前主流時(shí)序模型進(jìn)行了詳細(xì)的測(cè)評(píng)。對(duì)比發(fā)現(xiàn),EnergyTS的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率表現(xiàn)出色,尤其在更長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)任務(wù)中展現(xiàn)了更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。其中,在T+1天的預(yù)測(cè)中,EnergyTS的MAE(平均絕對(duì)誤差)僅為0.0233,較谷歌(TimesFM-V2.0)性能提升約22.4%。在T+3天預(yù)測(cè)任務(wù)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%。
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本文標(biāo)題：螞蟻數(shù)科聯(lián)合協(xié)鑫能科共建能源電力時(shí)序大模型“光伏場(chǎng)景用例”
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