OutageDiT 是面向电力停电预测与情景模拟的生成式基础模型。模型在全美停电与天气记录上训练，能够以 15 分钟粒度生成七天的停电轨迹。预测流程分为两步：条件编码器一次性读取历史停电序列和已知的未来气象协变量，生成与预测时段对齐的隐藏状态；浅层流解码器复用这些状态，逐步采样得到完整的时序轨迹。该设计使得同一模型即可完成点预测、概率不确定性量化以及基于特定条件的事件模拟。实验在多个停电预测基准上显示，OutageDiT 相比强基线提升了预测精度和情景质量，并能零样本迁移到未见地区。因而条件停电模拟成为从预测到不确定性下运营规划的桥梁。
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