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ISO New England
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亚马逊 Chronos-2 模型在电网负荷预测方面的评估
一篇新的研究论文评估了亚马逊的 Chronos-2 预测模型在实际电网负荷预测中的有效性。研究发现，虽然 Chronos-2 展现出潜力，尤其是在针对短期预测进行特定任务微调时，但其零样本准确性仍落后于已有的深度学习模型。研究强调，Chronos-2 的预测误差随着预测时期的延长而更快地增加，为适应时序基础模型在实际应用中的部署提供了实践见解。
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联邦能源监管委员会强制要求人工智能数据中心快速接入电网
联邦能源监管委员会（FERC）发布了新命令，旨在加速大型电力用户（特别是人工智能数据中心）接入国家电网的流程。这些命令要求六家主要电网运营商在60天内证明或修改其现有关税，重点关注更快的评估流程、更清晰的成本分配以及灵活负荷的规定。此举旨在满足人工智能发展和先进制造业驱动的日益增长的电力需求，确保电网基础设施能够跟上技术创新的步伐，并通过让新的大型负荷承担自身必要升级的费用来可能降低现有纳税人的成本。