技术预测是一件充满陷阱的挑战。明年、2030年、2050年能装多少光伏？多少风电？多少电池？这类问题或则咨询专家，或则需要建立模型，一个常见的模型方法就是去用历史数据拟合S曲线。事实反复证明，专家预测常常不靠谱，S曲线多是撞运气大战。
最近发表的一篇评论文章讨论了怎么用S曲线。
Baumga¨rtner et al., The need for better statistical testing in data-driven energy technology modeling, Joule (2024), https://doi.org/10.1016/j.joule.2024.07.016
S曲线简单方便，其特点就是在一个起飞点（比如市场占有率在1%）之后，开始逐渐增长，增长速率也变快，然后到达增长速率最大点（下图中G），然后增长速率变慢逐渐饱和。
图片来源：Cherp et al. （2021）
理论上，用历史数据拟合一下，我们就可以预测未来的情况。但是常见的使用方式都是对历史数据过拟合。下图黑点是光伏历史安装数据，如果用2005-2010的数据，用2005-2015的数据，用2005-2021的数据，拟合出的结果完全不同，所以一些模型（如黄色、红色的例子）经常过拟合历史数据，导致预测被打脸。
即使谨小慎微，S曲线也是充满陷阱。如Cherp et al. （2021）的文章想考察全球各个国家的最高风、光增长率，来看能不能实现气候目标。Cherp et al. （2021）文章中想要用历史数据判断哪些国家的已经过了增长速率最大点，哪些国家没有过，但Baumga¨rtner et al. （2024）则指出这样得不到什么有用的结果，如下图，用2015年、2019年、2022年的数据，得到的最大增长率完全不同，说明历史数据很容易被过拟合。
但Baumga¨rtner et al. （2024）用手机最大增长率的例子（下图）来说明这个观点。全部数据拿出来看，手机最大的增长率就是13%左右，但是在2005年之前，用历史数据很难得到这个结果。所以在2005年之前，特别是90年代，一个人很容易低估手机的增长潜力。
总归到底，技术预测是困难的。采用模型用历史数据预测未来的时候，不应该只关注一个结果，而应该同时关心未来的不确定性有多大，预测有多不稳定。把可靠的统计推断方法应用于能源技术预测，虽然常常得到的结果就是我们什么也不能知道，但也许好于撞运气和随心猜？
相关阅读：Cherp, A., Vinichenko, V., Tosun, J. et al. National growth dynamics of wind and solar power compared to the growth required for global climate targets. Nat Energy 6, 742–754 (2021). https://doi.org/10.1038/s41560-021-00863-0
