ob欧宝前言
有幸在读书期间能够接触这个领域，最近几年随着新能源的大力发展，新能源功率预测的准确性真的是越发重要，整体还处于一个尝试的阶段。不过这个领域在我看来，商业价值大，有前途，但难度大，不过有趣。
接下来的一段时间，我的写作基本都是围绕这个领域来写的，可能会涉及到模型，方法，文献理解等等，当然如果有什么想要了解的内容、有意思的文章或者一些建议，都可以在评论区说一下，我会根据大家的需求继续完善这个系列的专栏，确实现在整个网络上还没有这个领域的唯一一个系列文章，借用一个老知乎的话哈哈哈——不是想多么的成为领路人，只是想和大家一同学习，共同进步。 以下都是博主的个人拙见电力负荷预测数据集，请您给予建议。
ob欧宝什么是功率预测问题
说到预测这个问题，人工智能以及机器学习领域的同学肯定不会很陌生。天池、Kaggle中很多比赛都是有关预测的问题，例如房价预测、自行车租赁预测、体育比赛预测等等，只不过根据预测结果可以划分为数值预测（预测结果为未来某个量的序列值）和分类预测（输赢与否、OK或不OK等）。华为杯数学建模每年据说也必会有一个预测问题，查阅了近几年的试题，貌似确实是这样。人类总尝试去掌握未来事情的走向或者看到结局，所以预测一直是人类想要解决的一个难题。随着近些年人工智能的爆发电力负荷预测数据集，好像预测这回事不再那么玄学了，有点道理可言了哈哈哈。预测问题可以说涉及到了太多太多领域，emmm，凡事皆可预测……言归正传。
ob欧宝对于电网来说，确实也有很多需要预测的东西，例如新能源功率预测、负荷预测等等。说到新能源功率预测，就不得提一下它的背景了。最近几十年，能源危机以及环境问题日益凸显，因此全球各个国家也是大力发展新能源，其中风电和光伏发电的主力军。风电方面，据统计2004年至2010年全球风电总装机容量的年增长率均超过了20%，远高于其它常规能源发电形式，其中2009年增长率高达32%，为历史最高值；2009年之后，虽然风电装机容量的增长率整体呈现了逐年下降的趋势，但由于风电装机总容量已处于高基数，因而每年的新增容量仍保持较高水平。截至2017年全球风电总装机容量已达539.6GW，与5年前相比增长了近1倍，与10年前相比增长了5.7倍。下图也展示出了近些年风电总装机容量及增长率。
光伏方面，2005—2014 年全球光伏发电装机容量平均年增长率高于30%，2014 年全球光伏发电总装机容量已达约186 GW，欧洲光伏发电量占总发电量的峰值比例达7%。2009—2013年中国光伏发电装机容量平均年增长率均超过了100%，从2009年的0.3 GW增长至2014年的28 GW，仅次于德国( 38.2 GW),居世界第二位。中国光伏发电的主要利用模式逐渐从早期分布式离网光伏系统模式发展成大型并网光伏电站模式，截至2014 年底电力负荷预测数据集，集中并网型光伏电站占光伏发电总装机容量的83.35%。由于日照的昼夜周期性，光伏电站只能白天发电电力负荷预测数据集，是一种典型的间歇式电源，光伏功率受气象、环境条件影响，具有较大的波动性和随机性。这些特性使得大规模光伏发电并网对电网造成不良影响。因此若能及时、准确地预测光伏功率，将对电网调度及光伏电站运行具有重要意义。
罗列了那么多的数据，其实就是想说近些年风电光伏大力发展，但是它们和火电厂发电确实有很多的不同。火电厂就比较听话，让你发多少就发多少（只要别超过阈值）。但是新能源发电就调皮太多了，得看老天的脸色吃饭。风大的时候一般的风机就发电多，但是有时候虽然风大但由于风向的问题，风机并不一定发电多。光伏也是类似，大晴天的话发电就是比较稳定，预测曲线大致可以用晴空模型确定，阴天的时候出力就比较低。最怕的是多云，一会晴天一会多云，一片云突然飘过来就麻烦了，出力就掉下来了，所以也是挺棘手的。下面两个图分别描述了连续四天风电功率和光伏功率的波动情况。可以看出，风电光伏的出力不是那么稳定，具有很强的波动性和随机性。而大规模的风电光伏逐步接入电网，同时电网要求发电用电之间的实时平衡，一般都会提前制定发电计划，发电计划的制定一般是参考负荷预测结果以及新能源预测的结果。因此准确地预测出未来时刻风电光伏出力大小对于电网供需平衡以及经济调度具有非常非常重要的意义。这也是为什么电网如何越来越重视这个问题。
说了那么多的背景，那到底什么是新能源功率预测呢？用大白话讲，新能源功率预测就是对某个场站或者某个区域未来一段时间的风电或者光伏功率序列进行预测。按照时间尺度的划分，可以划分为超短期、短期以及中长期。超短期一般是指0-4小时，也就是说假如现在8点，那么需要预测8-12点之间的风电或者光伏功率序列，一般是15分钟一个点。短期主要是针对日内以及1-7天的预测。中长期主要是针对季度或者年度。后续专栏的文章会对此做详细的介绍，这里就先不讲了（其实是我打字打累了……）。
功率预测对于电网的作用
预测的意义可太显而易见了，如果能预测准未来哪只股票会升，那不妥妥的发财了，还真的有人预测股票走势。还有就是我真的想预测下有生之年啥时候能看见国足进世界杯（暴风哭泣）。又扯远了，电网中新能源功率预测的作用主要可以分为两种：一种是电力计划制定的意义，一种是对于电力市场的意义。在电力计划的制定中，超短期和短期功率预测可以帮助合理预留备用容量，调整机组组合方案，优化发电计划，中长期主要是用于新能源新场站的选址以及制定检修计划等等。在电力市场环境下，风光功率预测的作用越来越重要，预测精度的高低不仅对电力系统安全稳定运行造成影响，还会影响所有市场参与者的经济收益。根据预测结果确定备用市场中需要购买的备用容量，预测精度的高低直接影响着备用容量的需求评估与竞价；日前市场中，企业根据短期预测结果参与市场竞价，预测结果的好坏直接影响次日每点的电量与竞价等。
国内外相关领域的发展进程
以风电为例，国外风电功率预测技术研发工作起步较早，其预测方法和预测系统已比较成熟。国内对风电功率预测的研究起步较晚，但发展较快。众多高校和企业都参与了风电功率预测的方法研究和系统开发电力负荷预测数据集，我国2008年研发成功了具有自主知识产权的风电功率预测系统，并已在电力调度机构和风电场得到应用。
根据风电功率预测系统发展的时间先后顺序和发展的成熟度，可以把国外风电功率预测的发展历程分为三个阶段。1990年之前是起步阶段；1990-2000年是快速发展阶段；2000年至今是各类技术集中涌现阶段。
丹麦Risϕ国家实验室与丹麦技术大学研究的Zephry系统、爱尔兰科克大学研究的WEPROG MSEPS系统、欧盟等开发的ANEMOS.plus and SafeWind等都投入了实际使用。
国内方面，近几年来这些研究单位研发的风电功率预测系统己经得到了广泛的实际应用。2008年中国电力科学研究院有限公司推出国内第一套商用的风电功率预测系统WPFS Ver1.0。2010年，北京中科伏瑞电气技术有限公司研发了FR3000F，能满足电网调度中心和风电场对短期功率预测（未来72小时）和超短期功率预测（未来4小时）的要求。
总结
ob欧宝也是第一次写这样的专栏，希望可以对相关领域的同学有所帮助。也希望大家可以将自己想要了解的内容、问题都可以在评论区聊一下，日后的文章也会根据大家的意见及时跟进~
