，可以应对更为复杂的能源预测任务。根据在Energy-EVA基准上的测试结果，EnergyTS 2.0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任务中的准确率表现优于多个现有主流时序大模型。

　　据悉，EnergyTS 2.0采用混合专家（MoE）架构，通过融合气象、地理、日历等多元协变量信息，能显著提升光伏发电、风力发电及用电负荷预测的精准度，破解新能源弃风弃电、投资收益波动等核心痛点。

　　为推动行业技术评估标准化和协同发展，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核心场景，包含超过1122万个时序数据点。

　　今年3月，蚂蚁数科EnergyTS能源电力时序大模型正式发布，基于该模型构建的智能体相继投入应用，覆盖新能源资产投资决策、电力交易辅助、能源系统运行优化、设备运维管理等场景，助力协鑫能科、霍普等企业最小化能源成本、最大化投资回报。

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