近年来，大型语言模型（LLMs）已在各类任务中展现出强大能力，因此近期研究将其应用于时间序列预测（TSF）任务——即利用给定的历史时间序列预测未来数值。现有的基于大型语言模型的方法，通过提示学习（prompting）或微调（finetuning）策略，将从文本数据中学习到的知识迁移到时间序列预测任务中。然而，大型语言模型擅长对离散 tokens（符号）和语义模式进行推理，但最初并非为建模连续数值型

在流数据支撑各类应用的场景中，时间序列预测的重要性日益凸显。零样本时间序列预测（ZSF）在数据稀缺场景（如跨域迁移或极端条件下的预测）中具有极高价值，但传统模型难以应对这类场景。尽管时序预训练模型（TSPMs）在ZSF中展现出优异性能，但它们往往缺乏动态整合外部知识的机制。幸运的是，新兴的检索增强生成（RAG）技术为按需注入此类知识提供了可行途径，但RAG与TSPMs的融合仍较为罕见。为充分发挥两

近年来，大型语言模型（LLMs）已在各类任务中展现出强大能力，因此近期研究将其应用于时间序列预测（TSF）任务——即利用给定的历史时间序列预测未来数值。现有的基于大型语言模型的方法，通过提示学习（prompting）或微调（finetuning）策略，将从文本数据中学习到的知识迁移到时间序列预测任务中。然而，大型语言模型擅长对离散 tokens（符号）和语义模式进行推理，但最初并非为建模连续数值型

多元时间序列预测（MTSF）旨在对变量间的时间动态进行建模，以预测未来趋势。基于Transformer的模型和大语言模型（LLMs）因。

现有方法聚焦“时序-文本对齐”或“单一模式提取”，但未系统解决时序数据的双核心特性模式层面：需同时捕捉短周期波动（如小时级用电峰谷）与长期趋势（如季节性能源消耗）；语义层面：需将连续时序区间转化为LLM可理解的语义（如“早8-10点功率持续上升”）。

多变量时间序列预测在诸多应用中发挥着关键作用。近年来，已有研究探索将大型语言模型（LLMs）应用于多变量时间序列预测，以利用其推理能力。然而，许多方法将大型语言模型视为端到端预测器，这往往会导致数值精度损失，且迫使大型语言模型处理超出其设计初衷的模式。另一种思路是尝试在潜在空间中对齐文本模态与时间序列模态，但这类方法常面临对齐困难的问题。在本文中，我们提出不将大型语言模型视为独立预测器，而是将其作

风能并入电网需要准确的超短期风电预测，以确保电网稳定性和优化资源配置。本研究引入了 M2WLLM，这是一种创新模型，它利用大型语言模型 （LLM）的功能以粒度时间间隔预测风电输出。M2WLLM 通过无缝集成文本信息和时间数值数据，克服了传统和深度学习方法的局限性，通过多模态数据显着提高了风电预测的准确性。其架构具有。

在流数据支撑各类应用的场景中，时间序列预测的重要性日益凸显。零样本时间序列预测（ZSF）在数据稀缺场景（如跨域迁移或极端条件下的预测）中具有极高价值，但传统模型难以应对这类场景。尽管时序预训练模型（TSPMs）在ZSF中展现出优异性能，但它们往往缺乏动态整合外部知识的机制。幸运的是，新兴的检索增强生成（RAG）技术为按需注入此类知识提供了可行途径，但RAG与TSPMs的融合仍较为罕见。为充分发挥两

摘要：在Dify平台添加通义千问模型时遇到API Key无效问题，可能是由于最新版本不兼容所致。解决方案是：进入插件市场，选择通义千问的历史版本，安装较稳定的旧版本即可解决兼容性问题。