从超短期尺度上对新能源出力间歇性、储能电池组荷电状态、负荷波动构建预测模型所需要的数据有哪些

从超短期尺度上对新能源出力间歇性、储能电池组荷电状态、负荷波动构建预测模型所需要的数据包括以下几个方面：

1. 新能源出力历史数据，包括不同时间段内新能源的出力情况，如风力、光伏等；
2. 储能电池组历史数据，包括储能电池组的充放电情况、电池组的荷电状态等；
3. 负荷历史数据，包括不同时间段内负荷的波动情况、负荷的用电量等；
4. 天气预报数据，包括不同时间段内的天气情况，如温度、湿度、风速等；
5. 其他相关数据，如节假日、工作日、周末等特殊日期的用电量情况等。

以上数据都是构建预测模型所必须的，其中新能源出力、储能电池组荷电状态和负荷波动是预测模型的重点关注对象，其他数据可以作为辅助参考。

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从日前尺度上对新能源出力间歇性、储能电池组荷电状态、负荷波动构建预测模型所需要的数据有哪些

从日前尺度上对新能源出力间歇性、储能电池组荷电状态、负荷波动构建预测模型所需要的数据包括以下几个方面：

1. 新能源出力历史数据，包括不同时间段内新能源的出力情况，如风力、光伏等；
2. 储能电池组历史数据，包括储能电池组的充放电情况、电池组的荷电状态等；
3. 负荷历史数据，包括不同时间段内负荷的波动情况、负荷的用电量等；
4. 天气预报数据，包括不同时间段内的天气情况，如温度、湿度、风速等；
5. 其他相关数据，如节假日、工作日、周末等特殊日期的用电量情况等。

以上数据都是构建预测模型所必须的，其中新能源出力、储能电池组荷电状态和负荷波动是预测模型的重点关注对象，其他数据可以作为辅助参考。在日前的预测中，天气预报数据和负荷历史数据的影响更为重要，因为日前的预测更多地受到天气和负荷变化的影响。

从超短期尺度上对新能源出力间歇性、储能电池组荷电状态、负荷波动构建预测模型，可用什么模型

可以考虑使用深度学习中的循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）来构建预测模型。这些模型可以处理序列数据，因此可以很好地应对时间序列数据的预测问题。同时，对于出力间歇性、储能电池组荷电状态、负荷波动等复杂因素，这些模型也可以通过学习历史数据的规律，提高预测的准确性和稳定性。另外，可以考虑采用一些传统的时间序列分析方法，如ARIMA模型、指数平滑模型等来构建预测模型。