OutageDiT：停电预测和场景模拟的生成基础模型

停电计划需要在事件发生之前进行场景设计。这些场景必须代表幅度、时间和持续时间的不确定性，同时保持时间依赖性。然而，严重的事件很少见，来自任何单个区域的数据都很少包含极端中断和恢复模式的示例。为了应对这一挑战，我们引入了 OutageDiT，这是一种以一刻钟分辨率生成 7 天停电轨迹的基础模型，并根据美国各地的停电和天气记录进行了训练。具体来说，条件编码器在每次预测时处理一次历史上下文和已知的未来协变量，浅流解码器重用生成的水平对齐状态来生成完整的轨迹。生成的样本支持在一个深度生成模型中进行点预测、不确定性量化和条件事件模拟。在中断预测基准中，OutageDiT 在强大的基线上提高了预测准确性和场景质量，并支持零样本传输到保留区域。总之，这些结果将条件停电模拟定位为不确定性下从停电预测到运营规划的桥梁。