蚂蚁数科发布EnergyTS能源电力时序大模型，预测精度超过谷歌和亚马逊

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发布了能源电力时序大模型EnergyTS，这标志着中国企业在能源人工智能领域取得了重要突破。

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了谷歌（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，该模型的平均绝对误差仅为0.0233，较谷歌模型提高了约22.4%; 在T+3天预测中，性能提升达到了46.8%。

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通过人工智能技术，可以精准预测发电量、电力供需情况，有效缓解电价波动、储能调度收益低等相关风险，为行业提供更智能的经营决策支持。

该模型具备多尺度训练、多模态融合、多任务学习和零样本冷启动等优势，可以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”。

蚂蚁数科CEO赵闻飙表示，公司致力于解决各行业在人工智能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人工智能领域的技术垄断，明显提升新能源行业的运营效率和经济效益。

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，公司的医疗人工智能解决方案已在7家主要医疗机构部署。