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应用案例

能源管理​

在能源管理领域，通过整合气象数据、用户行为数据和历史负荷数据，建立更加精确的预测模型，支持预测新能源出力、发电量、负荷等业务需求。XMO-Time 不仅能够提高预测精度，还能在电力需求波动的情况下，提供实时响应能力，帮助电力公司优化资源配置，减少能源浪费。此外，XMO-Time的强大特征提取能力使其能够识别复杂的用电模式，为智能电网的建设提供技术支持。

客户案例1：基座时序大模型助力某省分布式光伏功率预测​

  1. 项目背景
    随着新能源占比快速提升，某省级及地方调度中心面临分布式光伏预测精度不足、调度决策依赖经验等挑战，亟需构建高精度、可扩展的功率预测体系，以支撑新型电力系统安全稳定运行。

  2. 解决方案
    基于自主研发的XMO-TIME基座时序大模型，我们为省地两级调度中心提供分布式功率预测服务，实现了

  • 规模覆盖：服务全省60万+分布式用户，初步实现海量分散式资源的可观可测；
  • 权威认可：获国网总部高度评价，认为“XMO-TIME模型为电网调度决策提供了有力支撑”；
  • 行业标杆：预测准确率达93%，项目成果为全国分布式能源预测提供技术范本。

客户案例2：某省28万分布式光伏用户高效管理与精准预测服务​

通过部署XMO-TIME，以数据驱动的新能源管理模式，助力该省实现光伏发电“可测、可控、可调”，为新型电力系统建设提供标杆实践。
实现了：

  1. 成功服务28万分布式光伏用户；
  2. 模型实现功率预测，准确率高达97%；

金融领域​

在金融市场中，XMO-Time将用于分析历史价格、市场新闻和社交媒体情绪，以进行综合预测。例如，研究人员通过结合LLM和传统的时序模型，能够综合考虑宏观经济指标与市场动态，从而提升股价走势的预测效果。通过使用XMO-Time，分析师可以快速捕捉市场情绪变化，为投资决策提供更为全面的信息支持。

交通管理​

在交通流量预测中，XMO-Time的应用同样显著。您可使用XMO-Time分析历史交通数据和实时监测数据，结合社交媒体信息和天气变化，实现了对交通模式的深入理解。这些模型能够快速响应交通变化，提供实时的调度建议，从而有效缓解交通拥堵问题。