Time Series Foundation Models in Practice
Können Time-Series-Foundation-Models die Wärmebedarfsprognose in Fernwärmenetzen verbessern? In unserer Offline-Studie vergleichen wir Chronos-2, TimesFM-2.5 und Moirai-2 mit AutoARIMA, XGBoost und weiteren Baselines auf der Grundlage realer Daten aus vier Fernwärmenetzen. Chronos-2 erzielte die besten Ergebnisse, sogar im Zero-Shot-Einsatz ohne Trainingsdaten aus dem Zielnetz. Der Beitrag untersucht die Dateneffizienz, das Fine-Tuning, die Robustheit bei fehlerhaften Sensordaten und die Zuverlässigkeit im Betrieb.










