螞蟻數(shù)科能源電力大模型引領(lǐng)預(yù)測(cè)精度新標(biāo)準(zhǔn),超越谷歌亞馬遜
隨著科技的飛速發(fā)展,人工智能(AI)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛,尤其在新能源行業(yè),AI技術(shù)的影響力愈發(fā)顯著。近日,螞蟻數(shù)科正式發(fā)布能源電力時(shí)序大模型EnergyTS,通過精準(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)營策略,引發(fā)了業(yè)界的廣泛關(guān)注。
能源電力大模型EnergyTS的發(fā)布,是螞蟻數(shù)科在AI大模型業(yè)務(wù)布局上的一次重要突破。螞蟻數(shù)科CEO趙聞飆曾斷言,AI時(shí)代,大模型技術(shù)創(chuàng)新帶來了傳統(tǒng)行業(yè)的變革機(jī)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(wù),AI鏈接物理世界成為可能。這一論斷在新能源領(lǐng)域得到了充分的驗(yàn)證。
在新能源光伏和風(fēng)力發(fā)電環(huán)節(jié),能源電力大模型EnergyTS的應(yīng)用具有重要意義。它能夠加強(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)營效率、資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管控等關(guān)鍵環(huán)節(jié)至關(guān)重要。尤其在容易受到太陽輻照、風(fēng)速、云量、溫度、設(shè)備性能等多重因素影響的發(fā)電環(huán)節(jié),大模型的引入無疑為行業(yè)注入了新的活力。
EnergyTS作為專為新能源行業(yè)定制的能源電力垂類時(shí)序大模型,其融入了新能源行業(yè)的專業(yè)知識(shí)和垂類場(chǎng)景的多模態(tài)數(shù)據(jù),具備多尺度訓(xùn)練、多模態(tài)融合、多任務(wù)學(xué)習(xí)、零樣本冷啟等優(yōu)勢(shì)。這使得它在光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、儲(chǔ)能、微電網(wǎng)、電力交易、虛擬電廠等多個(gè)場(chǎng)景中均有廣泛的應(yīng)用前景。企業(yè)無需額外的訓(xùn)練,即可實(shí)現(xiàn)“開箱即用”,大大提高了使用效率。
據(jù)螞蟻數(shù)科提供的EnergyTS大模型測(cè)試數(shù)據(jù)顯示,在發(fā)電預(yù)測(cè)這一典型場(chǎng)景中,無論是T+1天的預(yù)測(cè),還是T+3天的預(yù)測(cè),EnergyTS的表現(xiàn)均超越了谷歌(TimesFM-V2.0)和亞馬遜(Chronos-Large)。在預(yù)測(cè)精度上,EnergyTS的MAE(平均絕對(duì)誤差)僅為0.0233,較谷歌提升了約22.4%,較亞馬遜提升了62.4%。這一數(shù)據(jù)無疑證明了EnergyTS在新能源領(lǐng)域的強(qiáng)大實(shí)力。
值得一提的是,螞蟻數(shù)科能源電力大模型的發(fā)布有望打破歐美企業(yè)在能源AI領(lǐng)域的技術(shù)壟斷,大幅提升新能源行業(yè)運(yùn)營效率,輔助風(fēng)控決策,提高經(jīng)濟(jì)效益。這一成果的實(shí)現(xiàn),離不開螞蟻數(shù)科在AI技術(shù)研發(fā)上的持續(xù)投入和在新能源領(lǐng)域深厚的研究積累。
螞蟻數(shù)科作為螞蟻集團(tuán)旗下科技商業(yè)化板塊,一直致力于將最前沿的科技應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景,推動(dòng)社會(huì)的發(fā)展。獨(dú)立運(yùn)營后的螞蟻數(shù)科,將以更靈活的機(jī)制和更強(qiáng)大的實(shí)力,引領(lǐng)新能源行業(yè)的科技創(chuàng)新,為社會(huì)帶來更多的可能性。
總的來說,螞蟻數(shù)科能源電力大模型EnergyTS的發(fā)布,是新能源領(lǐng)域的一次重大突破,也是AI技術(shù)在新能源行業(yè)應(yīng)用的一次成功實(shí)踐。它的出現(xiàn),將引領(lǐng)預(yù)測(cè)精度新標(biāo)準(zhǔn),超越谷歌亞馬遜等國際巨頭,為新能源行業(yè)的繁榮發(fā)展注入新的動(dòng)力。
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