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，可用什么模型

针对日前尺度的预测，可以考虑使用基于统计学方法的时间序列模型，例如ARIMA模型、指数平滑模型、趋势分析模型等。这些模型可以通过分析历史数据的趋势和周期性，预测未来一段时间的新能源出力、储能电池组荷电状态和负荷波动。同时，也可以考虑使用机器学习算法，例如支持向量回归、随机森林、神经网络等来构建预测模型。这些算法可以通过学习历史数据的规律，对未来的趋势进行预测，并且具有较强的泛化能力，可以应对不同场景下的预测问题。

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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，可以用深度学习模型吗

对于日前尺度的预测，深度学习模型也可以考虑使用。例如，可以使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）等模型来预测新能源出力、储能电池组荷电状态和负荷波动等因素。这些模型可以通过学习历史数据的规律，捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和周期性，从而提高预测的准确性和稳定性。另外，也可以使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型来处理图像数据，例如预测太阳能电池板的发电量等。总之，深度学习模型在新能源出力预测方面具有一定的应用前景。

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。