跳到主要内容

理论介绍

时序预测研究​

近年来，多项研究探讨了LLM在时序预测中的应用，奠定了一定的学术基础：

  • Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models, ICLR 2024 探讨了如何通过重新编程大语言模型来进行时序预测，展示了LLM在捕捉复杂时间依赖关系中的潜力。

  • Time-MMD: A New Multi-Domain Multimodal Dataset for Time Series Analysis, NeurIPS 2024 提出了一个新的多领域多模态数据集，为时序分析提供了丰富的资源，推动了多种时序预测任务的研究。

  • Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters, NeurIPS 2023 研究表明，LLM可以在没有特定训练的情况下进行时序预测，展现了其zero-shot学习能力的有效性。

这些研究不仅为LLM在时序预测中的应用提供了理论基础，也展示了当前技术的前沿动态。

算法模型​

XMO-Time 1.0 基础模型是专为电力市场中的光伏功率预测而设计，该模型已在大量光伏数据中进行预训练，有着良好的表现，支持预测从1天到3年的光伏功率，助您快速高效掌握光伏场站的未来发电趋势和发电量。

在快速变化的电力市场中，准确的时序预测是决策的关键。XMO专注于开发先进的时序预测模型，融合了最新的机器学习和深度学习架构，特别是大模型的应用。我们的模型不仅能够处理来自多种来源的大规模数据，还可以有效捕捉复杂的时序模式，提供高精度的短期和长期预测。

电力基座模型

我们的算法具备自适应能力，能够根据市场变化和新数据进行实时更新，确保预测结果的准确性和可靠性。通过使用大模型，我们能够分析和处理多维特征数据，从而显著提升预测性能。我们的解决方案广泛应用于电力需求预测、可再生能源发电量预测及相关领域，为客户提供强有力的决策支持，帮助他们优化运营和资源配置。