引言

准确的太阳能和风能发电预测对未来电力调度至关重要。通常，可再生能源发电预测可以根据时间范围分为四种类型，即极短期(小于30分钟)、短期(30分钟-6小时)、中期(6-24小时)和长期(1-7天)。然而，与其他预测任务不同，预测可再生能源的发电量是出了名的困难，因为能源产生的可变性，而根据以往的研究，可变性深受气象条件的影响。基于AI技术的预测为该领域注入强大的动能。数据集的数量和质量是开发数据驱动预测模型的基本因素。纵观茫茫文献，新能源发电预测数据集要么来自国外开源的数据集，要么是跟国内新能源发电公司合作而取得的私有数据集。很少有国内公开的太阳能和风能发电数据集。

本期分享一个由新能源场站(包括中国的6个风电场和8个太阳能站)现场测量数据组成的开放数据集，由国家电网发布用于可再生能源发电预测大赛。该数据集包括两年(2019-2020年)的时间里，每隔15分钟收集一次的发电和天气相关数据。与模拟数据集相比，现场数据集对建立良好的泛化模型更有意义。在开发数据驱动模型来预测可再生能源发电时，风速和风向、太阳辐照度和温度等特征变量是用于训练和验证模型的重要变量。有关数据的详细信息一文章的形式发表在nature网站上。

文章信息：Chen, Y., Xu, J. Solar and wind power data from the Chinese State Grid Renewable Energy Generation Forecasting Competition. Sci Data 9, 577 (2022).

https://doi.org/10.1038/s41597-022-01696-6

参考文献

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