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。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：分布式光伏功率预测准确率提升

1. 客户背景：客户运营多个分布式光伏电站，总装机容量覆盖489.72 kW至1600 kW不等。为提高电站出力的预测精度，客户此前已采用基础模型进行功率预测，但仍希望进一步优化预测准确率以提升运营效率。
2. 解决方案：我们为客户提供了基于基础模型的微调模型，通过针对客户特定场站的历史数据、天气条件及实时运行数据进行精细化训练，显著提升了预测性能。两个模型在同一场站进行了对比测试，结果如下：
   （1）XMO-TJ-Solar1.0：预测准确率在90.35%。
   （2）微调模型：准确率进一步提升，平均92.54%，较基础模型提高2.2个百分点。
3. 实际效果：在全天即时光伏预测曲线对比中，微调模型的预测结果更贴近实际数据，尤其在波动较大的时段表现优异。通过模型微调实现光伏功率预测的精准化，帮助客户提升能源管理效率，降低不确定性风险，为分布式光伏电站的智能化运营提供了有力支撑。
4. 客户反馈：微调模型在装机容量为990 kW的场站中实现了91.72%的基础准确率，优化后达到94.44%，显著减少了预测误差。客户评价“微调后的模型比我们之前用的基础模型在预测准确率方面提高了很多，为电站的调度和运营决策提供了更可靠的数据支持。”

客户案例2：充电站负荷预测准确率提升

1. 客户背景：集团运营多个电动汽车充电站，需对充电负荷进行高精度预测，以优化电力调度和运营管理。客户希望通过D+1（次日）负荷预测，提升功率曲线和日电量的预测准确率。
2. 解决方案：我们为客户提供了基于XMO-TJ-Load0.1的充电站负荷预测模型，通过分析历史负荷数据、天气条件、节假日因素等多维特征，对多个充电站的负荷分别进行预测后汇总，并与实际负荷进行对比验证。
3. 实际效果
   （1）功率曲线预测：平均精度达87.81%，每日MAPE（平均绝对百分比误差）稳定在87%~88%之间，表现高度稳定。
   （2）日电量预测：平均精度高达96.45%，其中单日最高精度达98.97%（2025/3/4），最低精度为93.81%（2025/3/5），整体可靠性极佳。

数据覆盖2025年3月1日至10日，模型在连续10天的预测中均保持优异表现，无显著波动。帮助用户实现减少电力采购冗余，降低运营成本；动态匹配充电需求与电网负荷，避免资源浪费；以及高精度数据助力长期站点规划与设备维护安排。
4. 客户评价：“负荷预测模型在实际应用中表现超出预期，尤其是日电量预测精度接近97%，为我们的电力采购和峰谷调度提供了关键决策依据。”

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。