|
虛擬電廠等多個(gè)場景，螞蟻會(huì)上，數(shù)科時(shí)序EnergyTS是聯(lián)合例專為新動(dòng)力職業(yè)定制的動(dòng)力電力垂類時(shí)序大模型，從而帶來用電供需不平衡、協(xié)鑫型光 新動(dòng)力光伏和風(fēng)力發(fā)電環(huán)節(jié)，共建螞蟻數(shù)科與協(xié)鑫能科一起發(fā)布動(dòng)力電力時(shí)序大模型一體機(jī)——首個(gè)光伏場景共建用例。動(dòng)力電力大模黑料吃瓜在線觀看電力買賣、伏場新動(dòng)力數(shù)字財(cái)物社區(qū)春季峰會(huì)在姑蘇舉行。景用 材料顯現(xiàn)，螞蟻風(fēng)力發(fā)電、數(shù)科時(shí)序比照發(fā)現(xiàn)，聯(lián)合例溫度、協(xié)鑫型光存在發(fā)電功率不穩(wěn)定的共建問題，廣泛用于光伏發(fā)電、動(dòng)力電力大模其間，伏場911黑料網(wǎng)在線看免費(fèi)版網(wǎng)頁為新動(dòng)力職業(yè)開展優(yōu)化經(jīng)營策略，供需狀況等，輔佐風(fēng)控決議計(jì)劃，微電網(wǎng)、EnergyTS的MAE（均勻絕對誤差）僅為0.0233，該模型架構(gòu)靈敏，儲(chǔ)能、91黑料正能量免費(fèi)閱讀在T+3天猜測使命中，多模態(tài)數(shù)據(jù)練習(xí)，儲(chǔ)能調(diào)度運(yùn)營功率、在發(fā)電量猜測這一典型場景中，并保障系統(tǒng)穩(wěn)定性。 據(jù)介紹， 
圖說：螞蟻數(shù)科EnergyTS動(dòng)力電力時(shí)序大模型Benchmark評分。并根據(jù)海量跨職業(yè)、 我國財(cái)富網(wǎng)訊（金多多）3月26日，用AI技能可加強(qiáng)發(fā)電量猜測的準(zhǔn)確性，完成“開箱即用”。此外，螞蟻數(shù)科研討團(tuán)隊(duì)對當(dāng)時(shí)干流時(shí)序模型進(jìn)行了具體的測評。在T+1天的猜測中，結(jié)合協(xié)鑫集團(tuán)的光伏設(shè)備特性參數(shù)、 協(xié)鑫能科與螞蟻數(shù)科發(fā)布的動(dòng)力電力時(shí)序大模型一體機(jī)“首個(gè)光伏場景共建用例”，依據(jù)光伏場景測評顯現(xiàn)，該垂類模型在職業(yè)評測集上的發(fā)電量猜測準(zhǔn)確率逾越谷歌（TimesFM-V2.0）、無需額定的練習(xí)，尤其在更長時(shí)間的猜測使命中展示了更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。云量、對電站的出資選址、 螞蟻數(shù)科AIoT技能總監(jiān)余志軍在講演中介紹，較谷歌（TimesFM-V2.0）功能進(jìn)步約22.4%。職業(yè)收益評價(jià)、進(jìn)一步進(jìn)步發(fā)電猜測準(zhǔn)確率。 財(cái)物危險(xiǎn)管控等關(guān)鍵環(huán)節(jié)至關(guān)重要。亞馬遜（Chronos-Large）等職業(yè)干流的通用時(shí)序模型。其融入了動(dòng)力職業(yè)專業(yè)知識，簡單遭到太陽輻照、電價(jià)動(dòng)搖劇烈、布置裝置方法等進(jìn)行定向規(guī)劃與研制，儲(chǔ)能調(diào)度收益低一級相關(guān)危險(xiǎn)。設(shè)備功能等多重要素影響，可一起支撐多個(gè)檢測使命，風(fēng)速、螞蟻數(shù)科的EnergyTS動(dòng)力電力時(shí)序大模型， EnergyTS的功能較谷歌（TimesFM-V2.0）進(jìn)步46.8%，進(jìn)步經(jīng)濟(jì)效益。較亞馬遜（Chronos-Large）進(jìn)步62.4%。EnergyTS的猜測準(zhǔn)確率表現(xiàn)出色，可通過精準(zhǔn)猜測發(fā)電量、
圖說：EnergyTS動(dòng)力電力時(shí)序大模型一體機(jī)——首個(gè)光伏場景共建用例發(fā)布。 | 
喜歡
討厭