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NeurIPS2026论文总结前瞻【国庆假期愉快】
文章对NeurIPS 2026录用论文进行初步统计，按标题显式包含“time series”或“time-series”筛选出127篇，占9094篇录用论文的1.39%。其中，预测相关51篇，基础模型和LLM相关13篇，异常检测15篇，生成6篇，分类4篇，插补3篇，并基于全部论文标题形成词云。
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政策解读 • 电池 | 工信部、国家能源局等七部门联合印发《新型电池产业发展“十五五”规划》（附解读+一图读懂）
七部门规划提出以人工智能、数字孪生和大数据赋能新型电池全产业链，建设行业专用大模型与AI研发平台。技术路线覆盖材料与配方筛选、性能预测、制造参数优化、机器视觉质检、故障预测、安全预警、寿命评估及源网荷储能量管理，为电池研发制造和储能运维提供明确方向。
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融和元储联手汇川技术抢滩千亿工业能源赛道：从新一代PCS到AI能源智能体，绿电直连+虚拟电厂如何重构工厂用电逻辑？
融和元储与汇川技术拟围绕储能PCS、绿电直连、工艺级虚拟电厂和AI工业能源智能体开展合作，打通设备状态、负荷预测、能源调度与交易决策。文章还列举电网调度、电力交易和虚拟电厂智能体案例，并给出降本7%—15%、储能收益提升25%以上等运行成效。
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1700GWh储能大市场来袭：置信出力如何重塑储能产业的“黄金五年”
文章分析置信出力考核对长时储能和功率预测的影响，并介绍气象大模型与能源大模型协同应用：预测风光出力后由储能快速补偿偏差。文中给出项目实证数据，包括偏差损失减少30%以上、弃电回收增收5%、电力交易增收10%，以及在绿色氢氨项目中动态调节电解槽负荷。
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气象预报偏差，是风光功率预测最大误差来源吗？
文章指出，气象预报偏差虽是风光功率预测的主要误差源，但设备状态、异常工况及模型漂移等场站侧问题同样关键。建议采用“离线全量训练+在线实时增量更新”，通过样本筛选、自适应学习率、分模块更新、监控回滚及定期重训，兼顾长期泛化与短期适配，降低预测偏差和“两个细则”考核损失。
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装了储能还是达不到置信出力红线？10%硬指标下，风光项目正在被三道“隐形账”拖垮！
文章分析风光项目满足置信出力要求的技术难点，指出储能需将功率预测、电网指令、电价信号和荷电状态实时耦合，由AI算法动态制定充放电策略。文中给出中广核新能源贵州实践：精细化功率预测系统使短期和超短期预测准确率同比提升6%以上，考核费用较全省平均降低超20%。
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15000次循环寿命+PPB级缺陷率！七部门划定新型电池新门槛，万亿产业竞争从拼产能转向拼数字运营，储能大模型套利模式浮出水面。
文章围绕新型电池规划中的人工智能与能量管理要求，梳理储能数字运营案例：远景以气象、能源大模型和交易智能体闭环预测调度，峰谷价差预测准确率达95%；为恒智能系统使项目收益提升13.49%；海辰储能通过AI建模与控制节省超550万美元能耗成本，并讨论钠电、液流电池的智能运维需求。
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ACM MM 2026 | 时间序列(Time Series)论文总结【预测，异常检测，分类，分析以及多模态大模型，Agentic的应用】
文章汇总ACM MM 2026时间序列方向的7篇论文，覆盖大语言模型闭环预测、文本信息反事实效用路由、地理感知地球系统预测、VLM少样本分类、跨模态视觉增强、超球面角度表示异常检测及统一生成式多模态分析，呈现多模态大模型、Agentic推理与时序任务融合的研究方向。
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风光功率预测迭代思路：离线训练+在线实时增量更新
文章提出风光功率预测采用“离线全量训练+在线实时增量更新”的闭环迭代模式：离线阶段完成数据清洗、物理参数固化、基础模型训练与回测，在线阶段筛选新样本并小步更新AI残差模块，配套自适应学习率、监控回滚和1—3个月定期重训，以缓解季节、气象及设备变化引发的模型漂移。
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ICML 2025｜Hidden Joules：推理能耗不能只看参数量
论文实测1200个ImageNet视觉分类器在A100、H100及不同运行时、精度和批量下的推理能耗。结果显示，参数量、GMACs等结构指标预测实际焦耳成本的误差较大，而运行时与硬件配置影响显著；TensorRT相较PyTorch平均降低约4倍能耗。文章同时给出测量协议、适用边界与开源代码，便于复现实验和开展部署选型。
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【TSG好文分享｜物理信息+联邦分割学习】面向区域风电预测的模式—实测协同交互框架
论文提出区域风电模式—实测协同预测框架，以自适应傅里叶算子学习大尺度风场演化，用稠密—稀疏卷积融合模式数据和现场测量，并通过联邦分割学习实现多风场隐私协作。在156座风电场、22.6GW装机的真实数据上，1小时、3小时和5小时NMAE分别为2.368%、5.570%和8.095%，服务器与客户端单次预测均低于1秒。
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1KOMMA5° Heartbeat AI：AI算法如何赋能分布式家庭能源设备运营？
文章介绍1KOMMA5°的Heartbeat AI家庭能源运营平台，通过物联网网关连接光伏、储能、充电桩、热泵和空调，利用时序预测估计电价、负荷、光伏出力及热需求，再自动制定设备调度和市场报价策略。平台已连接十万余户家庭，并以虚拟电厂聚合分布式资源参与现货及辅助服务市场，展示了动态电价下的运营逻辑与收益模型。
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零样本预测提升 25.8%：多模态时序预测如何让 LLM 与时序基础模型各司其职
ChronoSteer将大语言模型与时序基础模型解耦协作：LLM理解天气、节假日等文本事件并生成离散修订指令，TSFM负责数值预测。研究利用90万组合成三元组和伪标签开展两阶段训练，并构建泄漏控制基准MTSFBench-300。实验显示，其零样本预测精度较自身单模态骨干提升25.8%，同时提供论文与开源代码。
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ACM MM 2026 | 时空数据(Spatial-Temporal)论文总结【POI推荐，空间智能，城市科学，VLM，多模态大模型，Agentic 】
文章汇总ACM MM 2026时空数据方向的11篇论文，主题涵盖POI推荐、时空序列预测、4D时空推理、跨城市轨迹恢复、城市社会经济估算、城市级3D世界生成及降水临近预报等，重点呈现VLM、多模态大模型、强化学习和Agentic框架在空间智能与城市科学中的应用。
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院士观点｜AI 赋能能源气象，破解风光预测“精度‑能耗”双重壁垒
文章讨论AI赋能能源气象，缓解风光预测精度提升与算力能耗增长的矛盾。AI气象大模型可通过轻量化部署、长时效预测和参数化方案优化，支撑场站调度、储能规划及电力交易；同时强调融合物理机理、观测数据与本地化标定，并以绿电供给算力降低碳足迹。
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Nature Communications 2026｜极端冷热冲击下的负荷预测
研究提出ESDF极端冷热负荷预测框架，以分类器引导扩散模型生成稀缺的热浪、寒潮样本，再通过表征解耦隔离合成伪影。该方法在六个区域的80个真实数据集上验证，相对最佳基线将nMAE降低9.8%至33.5%、nRMSE降低7.5%至34.5%，并分析了合成数据比例、样本外测试及潜在运行经济影响。
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能源AI全栈时代来了！1份协议3条主线4大场景，慧电牵手阿里云能否颠覆行业赛道？能源大模型+智能体+云底座能否打通行业全链路？
固德威慧电科技与阿里云签署AI全栈合作框架协议，将共建能源行业垂直大模型、新能源行业智能体及统一云服务底座，聚焦负荷与电价预测、电力交易、电站运营和投资决策等场景。双方将依托WE平台、WE-X能源大模型及电力交易智能体Megatron，推动能源AI从单点功能向“预测—交易—调控—运营”全链路智能系统演进。
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能源AI全栈时代来了！1份协议3条主线4大场景，慧电牵手阿里云能否颠覆行业赛道？能源大模型+智能体+云底座能否打通行业全链路？
固德威慧电科技与阿里云围绕能源垂直大模型、新能源智能体和统一云底座开展合作，重点覆盖负荷与电价预测、电力交易、电站运营和投资决策。文中披露电力交易智能体Megatron已用于自主交易申报，WE平台在广德聚合82兆瓦资源，并给出需求响应次数、可调能力及累计收益等产业落地数据。
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【顶刊好文|PCMP】中国电科院等：数据中心聚合虚拟电厂的调频功率调度与通信传输协同设计
论文研究数据中心聚合虚拟电厂参与电网调频时的功率调度与通信传输协同设计。方法先以NJWS谱聚类形成多个虚拟电厂，再用Bi-LSTM预测通信节点的时延、吞吐量和丢包率，并结合熵权法选择路由。仿真显示聚类指标优于对比算法，Bi-LSTM的RMSE为0.0659，协同方案可降低AGC跟踪误差。
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内蒙古2026上半年风光功率预测“两个细则”考核实况与破局思路
文章基于内蒙古多座100MW级风光场站脱敏调研，梳理2026年上半年“两个细则”考核：风电罚款高点集中于3月春季大风，光伏高点集中于4月沙尘。主要问题包括通用NWP缺乏本地订正、传感器漂移与积灰、数据及可用功率漏报、闭环运维不足。建议通过本地化模型、多源数据上报、设备校验、风光储协同及日周月复盘降低考核损失。
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