时序大模型（Time Series Foundation Models）是基于海量时序数据预训练、具有强大时序模式识别与生成能力的通用人工智能模型。它采用Transformer等先进架构，突破传统时序分析技术的局限，在新能源发电功率预测中通过多模态融合、零样本学习等能力显著提升预测精度与效率。

以下从核心原理与应用实践两个维度展开分析： 

一、时序大模型的核心原理​

1.技术架构创新​

Transformer 动态建模​：通过自注意力机制捕捉长期依赖关系，解决传统模型（如ARIMA、RNN）对非线性趋势和周期性模式建模能力不足的问题。

多模态融合​：整合气象、设备状态、地理信息等多源异构数据，例如Time-LLM模型将时序数据与文本描述（如风速统计特征）结合，增强输入表征能力。

零样本迁移学习​：预训练模型无需重新训练即可适配新场站预测任务，如蚂蚁EnergyTS直接应用于光伏电站，减少数据标注成本。

2.生成式预测能力​

概率预测框架​：生成未来发电量的分布而非单点值（如Timer-Sundial模型），量化预测不确定性，辅助风险决策。

长上下文支持​：支持数万时间点的输入窗口（如Timer-XL），精准建模超短期（分钟级）到中长期（周级）的功率波动。

二、在新能源发电功率预测中的核心应用​

1.精准预测发电量​

1）多因子协同建模​：

蚂蚁EnergyTS融合辐照度、云量、温度等气象数据与设备衰减参数，在光伏场景T+1天预测的MAE（平均绝对误差）低至0.0233，较谷歌TimesFM提升22.4%。

国家能源集团“擎源”大模型动态优化风速预测算法，风电功率预测准确率达96%，超过国家标准。

2）极端天气适应性​：

新疆电网应用AI预测系统，针对小风/强风天气切换预测策略，恶劣天气下预测精度仍保持92%以上。

2.支撑电力系统智能调度​

1）多能互补优化​：

“擎源”模型联动“源-网-荷-储”数据，分钟级滚动预测机组出力（准确率92%），指导水电调峰与储能充放电策略。例如在大渡河流域洪峰调度中，提前7天预测强降雨并优化水库泄洪计划。

2）电力交易决策​：

通过电价与发电量联合预测，山西霍州电厂在“擎源”辅助下提升节点电价预测准确率6.2%，单台机组盈利提高2%。

3.破解新能源场站冷启动难题​

1）零样本场站适配​：

新建光伏电站缺乏历史数据时，EnergyTS直接调用预训练知识生成预测曲线，无需重新训练。

2）小样本快速微调​：

清华Timer系列仅需少量数据微调即可达到行业领先精度，适用于分布式光伏等数据稀疏场景。

4.异常检测与设备维护联动​

1）预测性维护闭环​：

国家能源集团通过“擎源”监测风机振动时序数据，半年内精准识别2633条早期缺陷，推动检修模式从“事后维修”转向“预测性维护”。

2）发电损失归因分析​：

结合功率预测偏差与设备状态数据，定位发电量骤降根因（如光伏板积灰或逆变器故障）。

三、行业应用效果对比​

​模型/系统​	​研发方​	​预测场景​	​核心突破​	​实测效果​
​EnergyTS​	蚂蚁数科	光伏发电量预测	多模态融合+零样本冷启	T+3天预测误差较亚马逊Chronos低62.4%
​擎源​	国家能源集团	风光水火储协同调度	联邦学习+多智能体决策	风电预测精度96%，检修效率提升100%
​新疆电网AI预测系统	国网新疆电力	风电超短期预测	气象动态策略优化	超短期预测精度96%，年增新能源消纳8.6亿度

四、技术演进趋势​

1.​边缘-云协同架构​：

华为与中国华电合作构建“集团气象大模型-场站边缘预测”三级架构，降低响应延迟。

2.物理规律嵌入AI​：

将流体力学等物理约束加入损失函数（如AntFlux平台），提升气象预报的物理一致性。

3.预测-决策一体化​：

如蚂蚁SLOTH模型直接耦合发电量预测与储能调度策略，生成经济最优充放电计划。

时序大模型正推动新能源电力系统从“经验驱动”转向“AI主动优化”，其价值不仅在于预测精度提升，更在于通过全局协同调度释放绿电消纳潜力，为构建新型电力系统提供核心AI引擎。

五、目前主流的「时序大模型」（Time-Series Large Models）

开源（可本地部署、可二次开发）  

1. Time-MoE  

   • 机构：华人团队（清华大学、北邮、Amazon等）  

   • 规模：首次突破 1B 参数（1.08 B）的稀疏 MoE 结构，预训练数据 3000 亿时间点，覆盖 7 大领域  

   • 亮点：zero-shot 预测即可在多个公开榜单（ETTh1、Weather、Exchange 等）刷新 SOTA；支持单序列/多序列输入，输出 96～720 步长任意长度；Apache-2.0 协议。  

   • 获取：GitHub 搜索 “Time-MoE” 即有官方 repo + 模型权重。  

2. N-HiTS / N-BEATS（含开源版）  

   • 机构：ElementAI（Bengio 团队）  

   • 特点：纯深度全局模型，显式建模 trend + seasonality，可解释性强；N-HiTS 在 long-horizon 任务上优于 Transformer；MIT 许可证。  

   • 获取：pip install neuralforecast。  

3. Temporal Fusion Transformer（TFT）  

   • 机构：Google Research  

   • 特点：Transformer 编码器 + 可解释 attention，支持静态/动态协变量；PyTorch 实现开源（pytorch-forecasting）。  

   • 适用：需要多变量 + 概率预测的工业场景。  

4. Informer / Autoformer / FEDformer 系列  

   • 机构：清华、北航等  

   • 特点：解决 Transformer 在长序列 O(L²) 复杂度问题，提出 Prob-sparse attention / 频域分解；全部 Apache-2.0 开源。  

5. DeepAR / DeepState / GluonTS 生态  

   • 机构：Amazon  

   • 特点：基于 RNN/DeepFactor 的概率自回归模型，配套数据加载、后处理、评估脚本；Apache-2.0；适合零售、能源需求预测。  

6. Prophet  

   • 机构：Meta（Facebook）  

   • 特点：加性模型 + 贝叶斯趋势/季节/节假日分解；Python/R 双版本；适合业务解释性强的日/周级预测。  

闭源（API 或商业授权，不开权重）  

1. AutoTS（H2O.ai 商用版）  

   • 功能：全自动特征工程 + 模型搜索 + stacking，内置 30+ 经典与深度模型；企业级 SaaS 或本地商业授权。  

2. Amazon Forecast  

   • 深度引擎：DeepAR+、CNN-QR、Prophet、NPTS 等自动集成；托管式全托管 API；按调用量计费。  

3. Google Cloud Vertex AI – Time-series Forecasting  

   • 底层：基于 Google 内部 Transformer-Big 架构 + AutoML 超参搜索；支持 1000+ 协变量；仅通过 GCP 调用。  

4. Azure AutoML Forecasting  

   • 内核：集成 ForecastTCN、TFT、LightGBM、Prophet；支持 rolling-origin CV；仅 Azure 订阅可用。  

5. Alibaba PAI-TSF  

   • 场景：电商销量、能源负荷；内置 Alibaba DAMO 自研长序列 Transformer；闭源 API。  

6. Salesforce Merlion（开源部分功能，核心大模型闭源）  

   • 提供 AutoML + 异常检测 + 预测一体；企业版含私有云大模型权重，需商务合同。  

如何选型  

• 追求开箱即用 + 二次开发：优先 Time-MoE、TFT、N-HiTS。  

• 需要概率预测 + 多变量协变量：DeepAR、TFT、Autoformer。  

• 业务人员可解释 + 日级数据：Prophet、N-BEATS。  

• 数据敏感或私有化部署：选完全开源（Time-MoE、N-HiTS、Autoformer）。  

• 资源有限、希望托管：闭源 SaaS（Amazon Forecast、Vertex AI）。  

一句话总结：  

开源里“最大”且 zero-shot 最强的是 Time-MoE；闭源里“最省心”的是 Amazon Forecast / Vertex AI Forecast；工业落地常用组合是「TFT + LightGBM」或「N-HiTS + 业务规则」。

六、Time-MoE

典型使用场景  ：

Time-MoE 属于“通用时间序列基础模型”，在零样本（zero-shot）或少量微调（few-shot）下即可直接落地，因此几乎覆盖所有需要“看过去、测未来”的领域，官方与社区已验证的核心场景包括：  

1. 能源与电力  

   • 电网级负荷、风电/光伏出力、储能充放电功率的分钟～天级预测  

   • 工业园区、商业楼宇的分表能耗预测，用于需量管理和碳排核算  

2. 金融与交易  

   • 股票、期货、外汇、加密货币的 tick～日线多频预测  

   • 宏观经济指标（CPI、利率、汇率）月度/季度展望  

3. 气象与环境  

   • 1 h～7 d 的温湿度、风速、降水预报，服务于农业、交通、旅游  

   • 极端天气事件（热浪、暴雨）提前 6–12 h 预警  

一句话总结：只要数据是一条随时间变化的数值序列，Time-MoE 就能在“秒～年”尺度上给出高精度预测，无需针对每个场景重新训练。  

最突出的 4 大特性  

1. 零样本高精度：在 6 个公开基准上，未经微调的 Time-MoE 比此前的最佳零样本模型平均降低 23 % MSE。  

2. 任意长度输入/输出：通过逐点 tokenization，支持从 1 min 到 1 年的上下文窗口，以及 1 step～720 step 的预测 horizon。  

3. 稀疏 MoE 架构：仅激活 1/8～1/4 的“专家”子网络即可推理，训练成本比同规模稠密模型低 78 %，推理成本低 39 %。  

4. 跨域泛化：在 Time-300B（3000 亿时间点、9+ 领域）预训练，面对新领域数据只需 5 %～10 % 的微调样本即可达到或超越专用模型。

七、Amazon Forecast 典型应用场景  

能源与公用事业  

   • 电网负荷、风电/光伏出力预测 → 辅助发电计划、储能调度  

   • 城市燃气、自来水需求预测 → 管网压力平衡、设备运维排班  

最突出的 4 大特性  

1. 全自动 AutoML：上传历史时间序列 + 可选元数据（价格、天气、节假日），系统自动完成特征工程、算法选择与超参优化 。  

2. 多算法融合：内置 DeepAR+、CNN-QR、Prophet、NPTS、ARIMA 等 10+ 模型，可在同一任务内并行训练并择优。  

3. 冷启动 & 概率预测：对数据稀疏的新商品/新站点仍可给出带置信区间的预测，支持 P10/P50/P90 分位输出。  

4. 托管式 API：无需自建 GPU/集群，按调用时长计费，结果可直接写回 Amazon S3、Redshift 或通过 Lambda 触发下游业务系统。

八、Temporal Fusion Transformer（TFT）速览  

一句话定义  

TFT 是 2019 年由 Google / DeepMind 团队提出的“专为多变量、多步、多层级预测”设计的 Transformer 变种，把 LSTM 的局部建模与 Transformer 的全局注意力融合起来，同时给出了“变量级 + 时间级”双重视角的可解释结果，是目前在工业界落地最广的“白盒”时序大模型之一 。

典型落地场景  

• 能源：城市级电力负荷、风电/光伏出力提前 1～7 天预测，直接对接调度系统。  

易踩的 3 个坑  

1. 数据量：单条序列 < 200 步、特征 < 5 列时，TFT 容易过拟合，可先用 LightGBM 做 baseline。  

2. 计算资源：全量训练 10 万条序列需 8–16 GB GPU 显存；可用梯度累积或子采样缓解。  

3. 解释≠因果：注意力只能告诉你“模型关注了哪里”，不代表业务因果，需结合领域知识二次验证。  

一句话总结  

TFT = “长序列 Transformer + 动态特征选择 + 白盒解释”，在需要同时满足高精度、高可解释性、高维协变量的企业级预测任务中，是当前最均衡的深度学习解决方案。