双数据集框架评估TSFM电价预测表现

Zhenghua Pan 与 Ahmed Aziz Ezzat 提出并发布一套双数据集基准框架，用于评估时间序列基础模型（TSFMs）在电价预测（EPF）中的泛化能力，其设计目的是降低数据污染风险、实现更公平的评估。 研究结果显示，TSFMs 的零样本预测具竞争力，且常优于通用基线，但表现高度依赖协变量支持，未能稳定超越电价预测专用方法。二者的简单集成展现出显著潜力，研究者称这表明两类方法可捕捉互补的预测信息。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。