，能够应对更为复杂的能源预测使命。按照正在Energy-EVA基准上的测试成果，EnergyTS 2。0正在光伏发电功率预测、风力发电功率预测和用电负荷预测三项使命中的精确率表示优于多个现有支流时序大模子。据悉，EnergyTS 2。0采用夹杂专家（MoE）架构，地舆、日历等多元协变量消息，能显著提拔光伏发电、风力发电及用电负荷预测的精准度，破解新能源弃风弃电、投资收益波动等核肉痛点。为鞭策行业手艺评估尺度化和协同成长，蚂蚁数科同步开源了能源电力垂类评测基准Energy-EVA。该基准整合多个公开数据集，涵盖光伏发电、风力发电和用电负荷三大焦点场景，包含跨越1122万个时序数据点。本年3月，蚂蚁数科EnergyTS能源电力时序大模子正式发布，基于该模子建立的智能体接踵投入使用，笼盖新能源资产投资决策、电力买卖辅帮、能源系统运转优化、设备运维办理等场景，帮力协鑫能科、霍普等企业最小化能源成本、最大化投资报答。